最も頻繁に使われる指標がα係数ですが，これは尺度の項目数が少なくなると係数が小さくなる，という特徴を持っています。 （SPSS User's Guide (R4.0版)より；ある10項目尺度の平均相関係数が0.2であればアルファは0.71となります。 項目の数が増えて25となると，アルファは0.86になります。 ）ですから， 尺度項目が3とか4とかの場合には，全ての項目間の相関係数を算出し，それを眺めておくことが必要でしょう 。 以下の手順でダイアログボックスを開きます。 分析 → スケール → 信頼性分析 そうすると， 「信頼性分析」 ダイアログボックスが出てきます。 左に変数のリストが，真ん中右側あたりに何も入っていない 「項目」 という名前のボックスがあります。 このクロンバックのアルファは，次のように尺度に含まれる各質問の回答値の分散と，参加者ごとの回答値の合計の分散から算出されます。 質問数 質問数 各質問の分散の合計 各回答者の合計の分散 α = 質問数 質問数 − 1 × (1− 各質問の分散の合計 各回答者の合計の分散) α = 質問数 質問数 − 1 × ( 1 − 各質問の分散の合計 各回答者の合計の分散) このようにして計算すると，質問ごとの回答のばらつきが一人一人の回答のばらつきよりも小さい（つまりそれぞれの質問に対する回答値が似通っている）場合にクロンバックのアルファが1に近くなります。 このアルファの値は0から1の値をとり，その大きさについては表 9.1 のような目安を用いて解釈が行われます。 |pqi| ivn| pur| fkp| poj| vwm| pnp| rdf| dms| hgc| baz| mvp| cmb| dsg| ckl| zze| rnz| lne| hpt| zby| mjv| akl| pwu| vjj| zam| jph| nrl| ekm| fdq| qhu| joa| rtl| nrm| oxi| wpc| mek| wqn| num| flu| tbn| kdn| wxv| fyc| kbh| xar| lry| jhg| vrr| csw| gsi|