質問項目の信頼性の評価(Cronbachのα信頼性係数)
解説
Cronbachのα(アルファ)信頼性係数は、心理学や社会科学において、質問項目の一貫性や内的一貫性を評価するために広く使用される古典的な統計的手法です。 主に、調査やテストの質問項目が全体としてどれだけ信頼性があるかを測定するために使われます。
原理
- 目的: 複数の項目から成る尺度の内的一貫性の信頼性を測定します。
- 計算方法: α係数は、各項目の平均分散、項目間の相関関係、項目数を基に算出されます。
α係数の解釈
- 値の範囲: 0から1の間で、数値が高いほど内的一貫性が高いことを示します。
- 基準値: 一般的に、α係数が0.7以上であれば、尺度は十分な信頼性があると見なされますが、この基準は状況によって異なります。
- 使用上の注意: 高いα値は内的一貫性が高いことを示しますが、過度に高い値(例えば0.9以上)は項目が冗長である可能性を示唆することもあります。
実用面
使用分野は、教育評価、心理学の測定、社会科学の調査研究などです。
Cronbachのαは、特に質問項目が複数の回答を含む場合に役立ちます。 たとえば、ある概念を測定するために複数の質問が設けられている場合、これらの質問が一貫して同じ概念を測定しているかどうかを評価するために使用されます。
具体的な例
ある心理学の調査で、仕事のストレスに関する10項目の質問を設計しました。 各項目は1(全く感じない)から5(非常に強く感じる)のスケールで評価されます。 100人の労働者にこれらの質問に回答してもらい、そのデータを使用してCronbachのα信頼性係数を計算します。
計算結果、Cronbachのαは0.85となりました。 これは、この質問項目が一貫して仕事のストレスを測定していることを示しています。
注意点
Cronbachのα信頼性係数を使用する際の注意点は以下の通りです:
- データ: データは、1~5, 1~7 などの 1 から始まる整数としてください。
- 項目数: 項目数が少ないと、α係数は低くなる傾向があります。
- 項目の均一性: 非常に異なるタイプの質問が含まれていると、α係数は低くなる可能性があります。
- 応答スケール: 答えが連続的(例えば1から5のスケール)でないと、α係数の解釈が困難になることがあります。
- 使用目的: Cronbachのαは内的一貫性のみを測定します。尺度の有効性や他の種類の信頼性を判断するためには、他の手法が必要です。
- 信頼性: α係数が高い値(例えば0.7以上)を示すと、項目間の一貫性が高いことを示しますが、これは必ずしも質問項目が測定しようとしている概念を正確に捉えていることを意味するわけではありません。したがって、信頼性の高い尺度を確立するためには、因子分析 なども併用することが重要です。
分類内容 | 値 | |
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データの取り扱い
- データインポート
- データの読み込みは、ブラウザ内で完結し、外部へのデータ送信は発生しません。
- データ保持
- 読み込んだデータはブラウザ内に保持されます。
- ブラウザのセッションが終了または全てのタブが閉じられると、保持していたデータは自動的に破棄されます。
- データの安全性
- ブラウザがクラッシュした場合でも、10分経過すれば次回の起動時にデータは安全に消去されます。
- 共用のPCでの使用も考慮し、データの外部漏洩のリスクを最小化しています。
クラウド R を利用する時のデータ送信
- 最小限のデータ送信
- 外部のRサーバーへ送信されるデータは、数値計算に必要な最小限のセットに制限されています。
- 送信データは解析に必要なサブセットのみに限られます。
- ユーザーコントロール下のデータ送信
- 送信前に、どのデータが外部サーバーへ送信されるのか内容を確認することが可能です。
- データの送信はユーザーの操作により行われ、自動的な送信は行いません。
- クラウド R 出力結果の保持
- クラウド R からの出力結果は、将来の自動翻訳や自動解説の機能実現のため、サーバーがデータベースに保持します。
- その際に、送信者の情報や、計算元となるデータなど、プライバシーに関わる情報は保持しません。
- 通信経路も全て暗号化していますので、たとえプライバシーに関わる情報が含まれていたとしても、通常は漏洩する恐れはありません。
AI による解説を利用する時のデータ送信
- 最小限のデータ送信
- 外部のAIサーバーへ送信されるデータは、クラウド R の出力結果と、用いた統計手法の徐放です。
- ただし、クラウド R の出力結果に連続した数値データが含まれる場合は、AI にデータ形式を認識させる目的で、連続データの最初の行のみを送信します。
- クラウド R 出力結果の保持
- AI による解説内容は、将来の品質向上などのため、サーバーがデータベースに保持します。
- その際に、送信者の情報や、計算元となるデータなど、プライバシーに関わる情報は保持しません。
Reactive stat において、統計データの変数は、通常の数値や文字列として扱われます。 したがって、日付や時間の概念は直接的にはサポートされていません。
統計計算を行う際には、日付や時間の差分を数値として事前に用意しておく必要があります。
チェックされた行が削除対象となります
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カラムを選択
削除対象の行
元データ
id | カラム1 | カラム2 |
---|---|---|
1 | A | B |
2 | C | D |
変換後のデータ
id | データ名 | 値 |
---|---|---|
1 | カラム1 | A |
1 | カラム2 | B |
2 | カラム1 | C |
2 | カラム2 | D |
{{ replaced_script }}
R の出力結果
{{ rResult }}
R output figures
AI による R 出力結果の解説
データ
設定
データは、1~5, 1~7 などの 1 から始まる整数としてください結果
Cronbachのα信頼性係数
{{ key }} | |
---|---|
{{ rowKey }} | {{ toFixed(row[key], 2) }} |
Cronbachのα信頼性係数は、質問項目やテスト項目群の内的一貫性の信頼性を評価する指標です。 この係数は0から1までの値を取り、高い値は項目間の一貫性が高いことを示します。 値が0.7以上の場合、項目群が一貫性を持っていると一般に考えられますが、この基準は文脈によって異なる場合があります。
項目群が測定しようとしている概念を一貫して捉えているかを評価するために使用されます。
複数の項目による測定の信頼性を確認するために使用されます。
注意事項
- Cronbachのα係数は、項目が同じ構成概念を測定しているという仮定に基づいています。項目が異なる概念を測定している場合、係数は誤解を招く可能性があります。
- 項目数が多いとα係数が高くなる傾向があるため、項目数による影響を考慮する必要があります。
- この係数は、項目間の一貫性を示すものであり、テストや質問項目の有効性や内容の適切さを示すものではありません。
Reactive stats では、以下の計算式を使用しています。
1. Cronbachのα係数:
\[ \alpha = \frac{K}{K-1} \left( 1 - \frac{\sum_{i=1}^{K} \sigma_{Y_i}^2}{\sigma_X^2} \right) \]ここで、\( K \)は項目数、\( \sigma_{Y_i}^2 \)は各項目の分散、\( \sigma_X^2 \)は全項目の合計スコアの分散です。
2. 各項目を除いた場合のα係数: これは、特定の項目が全体の信頼性に与える影響を評価するために計算されます。
3. 項目間の相関: 各項目と全体スコアとの相関係数もしばしば評価されます。