Alfa Cronbach în SPSS: pas cu pas

Dacă itemii chestionarului tău nu se leagă între ei, orice scor total calculat din ei e zgomot, iar fiecare test t sau corelație pe care o faci pe scorul acela moștenește problema. De asta analiza de fidelitate vine prima, înaintea statisticilor descriptive și înaintea testării ipotezelor. Alfa Cronbach spune dacă itemii unei scale se comportă ca măsurători ale aceluiași lucru, iar SPSS îl calculează în câteva clicuri. Ai mai jos procedura completă: pregătirea fișierului, recodificarea itemilor inversați, cele două tabele care contează și regula după care decizi dacă un item merită scos. Teoria din spatele coeficientului e în articolul despre alfa Cronbach; aici discutăm doar mecanica.

Când faci analiza de fidelitate

Ori de câte ori studiul tău folosește o scală cu mai mulți itemi. Asta acoperă chestionarele Likert construite de tine, inventarele psihologice consacrate (Inventarul de depresie Beck, scala de stimă de sine Rosenberg, scala de stres perceput) și instrumentele traduse sau adaptate, cărora trebuie să le stabilești fidelitatea din nou, în limba și populația nouă, oricât de bine ar fi funcționat în original.

Se face înaintea tuturor celorlalte analize. Ordinea firească într-o lucrare e: cureți datele, recodifici itemii inversați, calculezi alfa pentru fiecare scală, calculezi scorurile totale și abia apoi treci la descriptive și la testarea ipotezelor. Mulți studenți lipesc fidelitatea la final, pentru că le-a cerut-o coordonatorul, și descoperă atunci că o scală are alfa 0,48, iar jumătate din capitolul de rezultate stă pe ea. Zece minute de verificare la început te scutesc de discuția aceea.

O regulă care încurcă lumea: alfa se calculează pe construct, nu pe chestionar. Dacă sondajul tău măsoară epuizarea profesională cu 9 itemi și satisfacția la locul de muncă cu 6, faci analiza de două ori, o dată pentru fiecare set. Un singur alfa calculat pe toți cei 15 itemi răspunde la o întrebare pe care n-a pus-o nimeni.

Cum îți pregătești fișierul de date

O coloană pentru fiecare item, un rând pentru fiecare respondent. O scală de anxietate cu 10 itemi ocupă zece coloane, denumite Anx1 până la Anx10 (numele variabilelor din SPSS nu suportă spații). Fiecare celulă ține răspunsul brut al respondentului, de la 1 la 5 pe o scală Likert obișnuită.

Exemplul cu care lucrăm: 142 de respondenți au completat un chestionar de anxietate cu 10 itemi, fiecare cotat de la 1 (dezacord total) la 5 (acord total). Scorurile mari înseamnă anxietate mai mare. Toți cei zece itemi măsoară același construct și, după pasul de recodificare de mai jos, toți sunt cotați în aceeași direcție. Ambele condiții contează. Alfa presupune că itemii formează o singură scală, orientată într-un singur sens; dă-i un amestec de constructe sau de direcții și numărul care iese nu valorează nimic.

Itemii inversați: îi rezolvi primii

Aproape orice scală publicată conține itemi formulați negativ, ca să țină respondentul atent la ce citește. Într-o scală de anxietate în care itemul 3 sună „Mă simt calm în majoritatea situațiilor”, o persoană foarte anxioasă răspunde 1, nu 5. Lăsat așa, itemul 3 corelează negativ cu ceilalți nouă și trage alfa în jos, uneori sub zero. Îl recodifici înainte de analiza de fidelitate, nu după.

Mergi la Transform > Recode into Different Variables. (Merge și Recode into Same Variables, dar suprascrie răspunsurile originale, iar după salvare nu mai poți da înapoi. Varianta cu variabile noi îți păstrează datele brute intacte, lucru pe care ai să-l apreciezi prima dată când greșești o recodificare.) Muți Anx3, dai variabilei noi un nume — Anx3R, de pildă —, apeși Change, apoi Old and New Values și introduci schimbările pentru o scală de la 1 la 5:

• Valoarea veche 1 → valoarea nouă 5
• Valoarea veche 2 → valoarea nouă 4
• Valoarea veche 3 → valoarea nouă 3
• Valoarea veche 4 → valoarea nouă 2
• Valoarea veche 5 → valoarea nouă 1

Continue, apoi OK, și de acum înainte folosești Anx3R în toate analizele, nu Anx3. Pentru o scală cu 7 trepte, logica e aceeași (1→7, 2→6 și tot așa). Ca să afli care itemi sunt inversați, uită-te în articolul original al scalei sau în manualul ei; ghicitul după formularea itemului merge de obicei, dar manualul închide discuția. Mai multe despre construcția și cotarea unei scale găsești în ghidul despre scala Likert.

Pașii în SPSS

Drumul prin meniu e Analyze > Scale > Reliability Analysis.

1. Muți toți cei zece itemi în caseta Items: Anx1, Anx2, Anx3R (versiunea recodificată), Anx4 și așa mai departe până la Anx10. Doar itemii scalei ăsteia, nimic altceva.
2. Lasă Model pe Alpha, cum e din oficiu.
3. Apeși Statistics. La „Descriptives for”, bifezi Item și Scale if item deleted. Continue.
4. OK.

Pasul cu Statistics e cel pe care îl sare toată lumea și tot el e cel care contează. Fără Scale if item deleted, SPSS îți tipărește alfa global și se oprește, lăsându-te fără nicio posibilitate de a vedea dacă un singur item prost trage coeficientul în jos.

Cum citești tabelele

Numărul principal stă în tabelul Reliability Statistics, care are exact două celule: Cronbach's Alpha și N of Items. La noi, α = 0,84 pe 10 itemi. Reperele cel mai des citate vin de la George și Mallery (2003):

Alfa Cronbach	Interpretare
sub 0,60	Slabă — scorul total nu e de încredere
0,60 – 0,69	Discutabilă — uneori tolerată la scale scurte sau noi
0,70 – 0,79	Acceptabilă
0,80 – 0,89	Bună
0,90 și peste	Excelentă

Pragul de 0,70 e cel pe care îl impun majoritatea comisiilor. Un lucru care sună contraintuitiv: un alfa peste 0,95 nu e o victorie. Coeficientul crește odată cu corelațiile dintre itemi și odată cu numărul de itemi, deci o valoare foarte mare pe o scală lungă înseamnă adesea că mai mulți itemi sunt aproape identici între ei și adaugă lungime fără să adauge informație. Nimeni nu pică o lucrare pentru α = 0,96, dar nu lungi scala doar ca să urci numărul.

Aruncă un ochi și pe Case Processing Summary, tabelul de deasupra. Alfa se calculează doar pe respondenții care au date complete la toți itemii, așa că dacă 142 de oameni au completat chestionarul, iar tabelul spune N = 121, eliminarea automată a cazurilor incomplete ți-a scos 21 dintre ei fără să spună nimic. Ce faci în situația asta e discutat în articolul despre datele lipsă.

Tabelul Item-Total Statistics

Ăsta e tabelul de diagnostic, iar două dintre coloanele lui fac toată treaba.

Corrected Item-Total Correlation arată cât de strâns corelează fiecare item cu suma celorlalți („corectată” înseamnă că itemul în cauză e scos din total, ca să nu-și umfle singur corelația). Valorile peste 0,30 arată că itemul aparține scalei. Sub 0,30, ai un item la care oamenii răspund independent de restul, iar o valoare negativă înseamnă fie un item inversat pe care ai uitat să-l recodifici, fie un item care măsoară cu totul altceva.

Cronbach's Alpha if Item Deleted răspunde la o întrebare ipotetică: cât ar fi alfa dacă itemul ăsta ar fi scos? Parcurgi coloana și compari fiecare valoare cu alfa global. La noi, majoritatea itemilor arată între 0,82 și 0,84, față de 0,84 global, ceea ce înseamnă că scoaterea oricăruia dintre ei nu schimbă nimic. Excepția e itemul 7: corelația lui item-total corectată e 0,12, iar alfa fără el urcă la 0,87. Itemul trage scala în jos, nu o susține.

Când scoți un item (și când nu)

Tentația e să tratezi coloana „Alpha if Item Deleted” ca pe un meniu și să scoți tot ce urcă numărul mai sus. Rezistă. Vânătoarea de alfa, item cu item, e o formă de suprapotrivire: ajustezi scala la particularitățile celor 142 de respondenți ai tăi, iar versiunea publicată a instrumentului încetează să mai fie instrumentul pe care l-ai folosit efectiv. Scoți un item doar când se adună toate trei condițiile:

1. Corelația lui item-total corectată e sub 0,30.
2. Eliminarea lui ridică alfa cu ceva vizibil, cel puțin 0,02–0,03, nu cu o zecimală de rotunjire.
3. Scoaterea are sens teoretic. Recitește itemul. E ambiguu? Pune două întrebări într-una singură? Măsoară, la o adică, alt construct? Dacă itemul pare în regulă și nu poți explica de ce se comportă ciudat, notează statistica slabă și mai gândește-te înainte să tai.

Itemul 7 din exemplul nostru le bifează pe toate: corelație de 0,12, salt de la 0,84 la 0,87 și, la recitire, se dovedește că întreabă două lucruri deodată („Mă simt agitat și evit evenimentele sociale”), atingând comportamentul de evitare, nu anxietatea resimțită. Iese. După orice eliminare, reiei analiza pe itemii rămași, pentru că toate cifrele din tabelul item-total se schimbă odată cu scala. Scoți un singur item pe rând, niciodată mai mulți deodată. Și ține minte că a scoate itemi dintr-un instrument validat e o decizie mai grea decât a-i scoate dintr-o scală pe care ai scris-o tu; la inventarele consacrate, raportezi itemul slab și îl discuți, în loc să-l elimini discret.

Raportarea în stil APA

Raportarea fidelității e scurtă. O frază în capitolul de metodă sau în cel de rezultate, pentru fiecare scală:

Consistența internă a scalei de anxietate, formată din 10 itemi, a fost bună (α = 0,84).

Dacă ai scos un item, spui asta și îți arăți dovezile:

După eliminarea itemului 7 (corelație item-total corectată = 0,12), scala finală, cu 9 itemi, a arătat o consistență internă bună (α = 0,87).

Regulile de formă: litera grecească α, două zecimale, coeficientul luat din propriul tău eșantion, nu din articolul original de validare. Poți cita valoarea originală pentru comparație, dar datele tale trebuie să-și susțină singure coeficientul. Dacă studiul are mai multe scale, un tabel mic, cu un rând per scală (denumire, număr de itemi, alfa), se citește mai bine decât un paragraf de fraze repetate. Cum treci mai departe, de la scoruri la teste, e explicat în ghidul despre alegerea testului statistic.

Întrebări frecvente

Ce valoare a lui alfa e acceptată la o lucrare de licență?

Minimul obișnuit e 0,70. Valorile între 0,60 și 0,69 sunt discutabile, dar uneori tolerate la scale scurte, de trei-patru itemi, sau la instrumente construite de la zero, cu condiția să recunoști limita în lucrare. De la 0,80 în sus consistența internă e bună, iar de la 0,90 excelentă, deși peste 0,95 semnalează mai degrabă itemi care se repetă între ei decât o scală extraordinară.

De ce mi-a ieșit alfa Cronbach negativ?

Aproape întotdeauna pentru că unul sau mai mulți itemi formulați negativ nu au fost recodificați și corelează invers cu restul scalei. Recodifică-i (pe o scală de la 1 la 5: 1 devine 5, 2 devine 4 și așa mai departe) și reia analiza. Dacă alfa rămâne negativ și după recodificare, caută greșeli de introducere a datelor sau itemi care măsoară cu totul altceva.

Calculez alfa pentru tot chestionarul sau separat pe fiecare subscală?

Separat, pe fiecare subscală. Alfa presupune că toți itemii măsoară un singur construct, așa că un coeficient calculat pe un chestionar care amestecă itemi de anxietate cu itemi de stimă de sine nu înseamnă nimic. Raportezi câte un alfa per subscală, calculat doar din itemii subscalei respective.