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계산기 / 수학 / 분산으로 구하는 크론바흐 알파

분산으로 구하는 크론바흐 알파 계산기

항목 수 및 관찰된 항목과 총점 분산에서 내부 일관성을 추정합니다.Estimate internal consistency from the item count and observed item and total-score variances.

이 페이지에서

계산 결과

크론바흐 알파0.89

계산기 제어

계산하는 방법

항목 수 및 관찰된 항목과 총점 분산에서 내부 일관성을 추정합니다.Estimate internal consistency from the item count and observed item and total-score variances.

크론바흐 알파 = k/(k-1)*(1-sum/total)

작업 예제

  • 스케일 항목 수The number of scale items: 10
  • 항목 분산의 합 Sum of item variances: 10
  • 전체 점수의 차이 Variation of total scores: 50
  • 크론바흐 알파: 0.89

가정과 한계

차이 요약은 동일한 응답자와 점수 체계에서 나와야합니다. 알파는 부정적 일 수 있습니다; 그것은 유효성 또는 단일 차원을 증명하지 않습니다.

결과는 표시를 위해 반올림되고 계산은 반올림되지 않은 값을 사용합니다.Results are rounded for display; calculations use unrounded values. 우리의 계산 방법론을 읽으십시오.

결과 이해Understanding the result

항목 수 및 관찰된 항목과 총점 분산에서 내부 일관성을 추정합니다.Estimate internal consistency from the item count and observed item and total-score variances. 분산 대신 표준 편차를 합하지 마십시오. 역 득점 항목은 이러한 입력을 계산하기 전에 처리해야합니다.

이 도구가 유용할 때

분산 대신 표준 편차를 합하지 마십시오. 역 득점 항목은 이러한 입력을 계산하기 전에 처리해야합니다.

Inputs 이해

입력 입력예시
스케일 항목 수The number of scale items k10
항목 분산의 합 Sum of item variances sum10
전체 점수의 차이 Variation of total scores total50

자주 묻는 질문

이 결과에 대해 어떤 추측이 중요합니까?

차이 요약은 동일한 응답자와 점수 체계에서 나와야합니다. 알파는 부정적 일 수 있습니다; 그것은 유효성 또는 단일 차원을 증명하지 않습니다.

작업한 예제를 어떻게 확인할 수 있습니까?

명시된 수식에 표시된 예제 입력을 사용하십시오. 각 수량을 라벨 단위로 유지하고 표시 반올림을 적용하기 전에 반올림되지 않은 결과를 비교하십시오.

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