克朗巴赫系数低的原因

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克朗巴哈系数克朗巴哈系数(Cronbach's α)是一个统计量,是指量表所有可能的项目划分方法的得到的折半信度系数的平均值,是最常用的信度测量方法。

它最先被美国教育学家Lee Cronbach在1951年命名。其中K为样本数,σ2X为总样本的方差,σ2Yi为目前观测样本的方差。原理内容克朗巴哈系数通常Cronbach α系数的值在0和1之间。如果X系数不超过0.6,一般认为内部一致信度不足;达到0.7-0.8时表示量表具有相当的信度,达0.8-0.9时说明量表信度非常好。Cronbach α系数的一个重要特性是它们值会随着量表项目的增加而增加,因此,Cronbach α系数可能由于量表中包含多余的测量项目而被人为地、不适当地提高。还有一种可以和Cronbach α系数同时使用的系数。系数能够帮助评价,在计算Cronbach α系数的过程中,平均数的计算是否掩盖了某些不相关的测量项目。不同的研究者对信度系数的界限值有不同的看法,有学者认为,在基础研究中Cronbach α系数至少应达到0.8才能接受,在探索研究中Cronbach α系数至少应达到0.7才能接受,而在实务研究中,Cronbach α系数只需达到0.6即可。实施技巧要做信度分析需先检查每个问项是否都是同方向的(即都是正面问法,也就是题间的相关系数都是正的),如有一题与其它题相关系数都是负的,应考虑将此题先“变号”或“删除”后再进行计算α系数。如有受测者乱答,可将它的数据删除后再算α值。对问卷调查当有题目与其它题目是负相关时须注意是否反向问法。如是,则应先将得分反向,再计算α信度或是删除该题。若为测验,则不能做反向处理,只能做删除题目

其他答案

克朗巴赫系数指的是用来衡量测试的信度(即测量稳定性和精确性)的一种统计指标。克朗巴赫系数高表示测试的信度较高,反之则意味着测试的信度较低。克朗巴赫系数较低可能有以下原因:

1. 测量项缺乏多样性:如果测试中的测量项过于相似,那么它们之间可能会产生冗余信息,使得测量结果不够准确。因此,在设计测试工具时,应该确保测量项具有足够的多样性。

2. 测量项存在隐性因素:某些测量项可能与测试的核心概念相关,但是由于其表面特征与其他测量项相似,导致其信度较低。这个问题可以通过增加测量项的数量来解决,以便更好地捕捉被测量的概念。

3. 测试人员误差:测试可能受到测试人员的个人因素影响,如主观判断、主观偏见或不一致的评分标准。为了提高克朗巴赫系数,需要对测试人员进行培训,提高他们的一致性和准确性。

4. 测试环境的影响:测试结果可能受到测试环境的影响,例如测试场所、时间等因素。为了降低这种影响,可以在尽可能相似的环境下进行测试,并确保测试过程具有一致性。综上所述,克朗巴赫系数较低的原因可以归结为测量项的缺乏多样性、存在隐性因素、测试人员误差以及测试环境的影响等多个因素。为了提高测试的信度,应该从这些方面进行改进和优化。

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