Test de fiabilité en SPSS utilisant Cronbach Alpha

Cronbach Alpha est un test de fiabilité effectué au sein du SPSS afin de mesurer la cohérence interne, c’est-à-dire la fiabilité de l’instrument de mesure (Questionnaire). Il est le plus couramment utilisé lorsque le questionnaire est développé à l’aide de plusieurs énoncés d’échelle de Likert et donc pour déterminer si l’échelle est fiable ou non.

Exemple de Cronbach Alpha

Un chercheur a développé un questionnaire en 9 questions pour déterminer comment les gens se sentent en sécurité au travail. De plus, les questions étaient sur l’échelle de Likert à 5 points avec des réponses allant de « Tout à fait d’accord » à « Tout à fait en désaccord ». Afin de déterminer si le questionnaire pouvait mesurer de manière « fiable » la variable latente, c’est-à-dire le sentiment de sécurité, un test alpha de Cronbach a été effectué. La valeur de fiabilité acceptable est.6. Par conséquent, si le résultat de fiabilité de votre questionnaire est supérieur à.6 votre questionnaire est alors considéré comme  » fiable « .

Comment améliorer la fiabilité (Alpha de Cronbach) (James, 2013)

Cronbach Alpha dans SPSS

  • Étape 1: Dans le Menu, Cliquez sur Analyser – > Échelle – > Analyse de fiabilité (Figure 1).
 Figure 1: Alpha de Cronbach dans le SSPS
Figure 1: Alpha de Cronbach dans le SSPS
  • Étape 2: Ensuite, la boîte de dialogue de fiabilité s’ouvrirait, ce qui est indiqué ci-dessous. Toutes les questions qui doivent être vérifiées pour la fiabilité sont transférées dans la « Case Articles » (Figure 2)
 Figure 2: Alpha de Cronbach dans les SSP
Figure 2: Alpha de Cronbach dans les SSP
  • Étape 3: Cliquez ensuite sur « Statistiques » qui mènent à une autre boîte de dialogue. Ici, sous « Descriptifs pour », vérifiez l’élément, l’échelle et l’échelle si l’élément est supprimé. Dans Les Corrélations De Vérification Inter-Éléments. Cliquez sur « Continuer » puis sur « OK » pour exécuter le test (Figure 3).
 Figure 3: Alpha de Cronbach dans les SSP
Figure 3: Alpha de Cronbach dans les SSP
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Sortie et résultats

Le tableau 1 ci-dessous est le Tableau des statistiques de fiabilité qui fournit la valeur de Cronbach alpha qui dans ce cas est.805 et reflète la grande fiabilité de l’instrument de mesure. En outre, il indique un niveau élevé de cohérence interne par rapport à l’échantillon spécifique.

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Le tableau 2 « Statistiques du Total des articles » présente les résultats pour Cronbach Alpha si l’article est supprimé. C’est la mesure de la fiabilité que de déterminer l' »élément » qui, une fois supprimé, améliorerait la fiabilité globale de l’instrument de mesure.

 Tableau 2: Statistiques Totales des postes
Tableau 2: Statistiques Totales des Postes

Dans le tableau 2, les statistiques du total des postes illustrent l’efficacité d’une construction en termes d’énoncés. Il est essentiel de savoir si toutes les déclarations mesurent efficacement un facteur. Par conséquent, les statistiques par poste sont mesurées. Le tableau ci-dessus montre que les statistiques corrigées les plus faibles sont pour Qu8 qui est 0.128 qui aurait pu contribuer à réduire la fiabilité globale. Le score ‘valeur alpha de Cronbach si l’élément est supprimé’ de 0,823 le prouve encore plus. La règle générale est que si une instruction qui a une « valeur alpha de Cronbach si l’élément est supprimé » plus que la valeur alpha totale de Cronbach existante, elle doit être éliminée. C’est donc un moyen efficace d’améliorer la valeur alpha de fiabilité de Cronbach.

  1. James, G. (5 juillet 2013). Comment améliorer la fiabilité (Alpha de Cronbach). YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=xVl6Fg2A9GA
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Partenaire chez Project Guru
Priya est titulaire d’un master en administration des affaires avec des majors en marketing et finance. Elle maîtrise la modélisation des données, l’analyse des séries chronologiques, divers modèles de régression, la prévision et l’interprétation des données. Elle a assisté des data scientists, des entreprises, des universitaires dans les domaines de la finance, de la banque, de l’économie et du marketing.

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