クロンバックのα係数計算
欠測のない回答行列から、元の尺度と標準化項目のクロンバックα、項目分散、項目を除いた場合の記述的なαを求めます。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
項目サンプル分散の合計と総スコアの標本分散を比較する。平均項目間相関から標準化されたアルファを評価する。
Raw alpha=k/(k−1)×(1−sum item variances/total-score variance)
計算例
定数だけ異なる3つの項目列は、完全な相互項目相関を持つ。入力された図示行列は、生で標準化されたアルファ1を提供します。
前提条件と入力上の注意
3 – 500 完全な応答行と、同じ 2 – 20 item 列。リバーススコアリングと欠測データの決定は、エントリの前に完了する必要があります。アルファは負であり、総スコア分散がゼロの場合未定義である。標準化されたアルファは、すべての項目で正の分散を必要とする。高アルファは、一次元性、妥当性、または推奨項目削除の決定を確立しない。
参考資料： 主な方法論的源: 係数-アルファ定義
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
対応する二値評定表から、観測一致率、周辺分布による偶然一致率、重みなしCohenのκを求めます。
独立群の要約統計量から、Cohenのd、ガンマ補正付きHedgesのg、Glassのデルタを比較します。
数値のリストから平均、中央値、最頻値、四分位数、母標準偏差と標本標準偏差を求め、度数分布を表示します。
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