SPSS’te Cronbach Alpha güvenirlik analizi nasıl yapılır?
Güncelleme tarihi: 3 Eyl
Cronbach Alpha güvenirlik analizi, ölçek veya test maddelerinin birbiriyle ne ölçüde tutarlı çalıştığını incelemek için kullanılan yöntemlerden biridir. Özellikle Likert tipi ölçeklerle toplanan verilerin analizinde sık karşılaşılır. Ancak SPSS’te birkaç menü seçeneğine tıklayıp yalnızca alfa katsayısına bakmak, güvenirlik değerlendirmesini tamamlamak için yeterli değildir.
Analizden önce ters maddelerin doğru kodlanması, aynı yapıyı ölçen maddelerin birlikte değerlendirilmesi ve ölçeğin alt boyutlarının dikkate alınması gerekir. SPSS çıktısında da yalnızca genel Cronbach Alpha katsayısı değil; maddeler arası korelasyonlar, düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları ve madde silindiğinde alfa değerinin nasıl değiştiği birlikte incelenmelidir.
Cronbach Alpha nedir?
Cronbach Alpha, bir ölçeği oluşturan maddelerin iç tutarlılığını değerlendiren bir katsayıdır. Başka bir ifadeyle, aynı yapıyı ölçmesi beklenen maddelerin birbirleriyle ne ölçüde uyumlu hareket ettiğini gösterir. Katsayı genellikle 0 ile 1 arasında değer alır; ancak elde edilen değerin anlamı ölçeğin yapısına, madde sayısına ve kullanım amacına göre değerlendirilmelidir.
Cronbach Alpha bir anlamlılık testi değildir ve sonucunda p değeri aranmaz. Ayrıca yüksek bir alfa katsayısı, ölçeğin mutlaka tek boyutlu veya geçerli olduğunu göstermez. Ölçeğin boyut yapısı hakkında karar verebilmek için teorik yapı ile birlikte açımlayıcı veya doğrulayıcı faktör analizi gibi yöntemlerin de değerlendirilmesi gerekir.
Güvenirliğin yalnızca Cronbach Alpha katsayısından ibaret olmadığını unutmamak gerekir. Test-tekrar test, eşdeğer yarılar, KR-20 ve puanlayıcılar arası uyum gibi farklı güvenirlik belirleme yöntemleri de bulunmaktadır. Bunların hangi durumlarda kullanıldığını güvenirlik belirleme yöntemleri yazımızda inceleyebilirsiniz.
Cronbach Alpha güvenirlik analizi ne zaman yapılır?
Cronbach Alpha analizi, aynı özelliği veya yapıyı ölçmek üzere hazırlanmış birden fazla maddeden oluşan ölçeklerde kullanılabilir. Örneğin iş tatmini, akademik motivasyon veya yaşam kalitesi gibi bir yapıyı ölçen maddelerin iç tutarlılığı bu yöntemle değerlendirilebilir. Yaş, cinsiyet, eğitim düzeyi ve çalışma süresi gibi demografik sorular ise aynı ölçeğin maddeleri olmadığı için analize eklenmemelidir.
Bir ölçek birden fazla alt boyuttan oluşuyorsa her alt boyutun güvenirliği ayrı ayrı incelenmelidir. Ölçeğin tamamı için tek bir alfa katsayısı hesaplanması ancak maddelerin birlikte toplam puan oluşturması teorik ve istatistiksel açıdan uygunsa anlamlıdır. Birbirinden farklı yapıları ölçen maddelerin yalnızca aynı anket formunda yer alması, bunların birlikte analiz edilebileceği anlamına gelmez.
Analizden önce şu noktalar kontrol edilmelidir:
Analize yalnızca ilgili ölçeğin maddeleri alınmalıdır.
Maddelerin sayısal olarak kodlanmış olması gerekir.
Ters yönlü maddeler analizden önce yeniden kodlanmalıdır.
Eksik değerlerin nasıl ele alındığı kontrol edilmelidir.
Ölçeğin alt boyutları ve puanlama yönergesi incelenmelidir.
Aynı yapıyı ölçmeyen maddeler yalnızca alfa değerini yükseltmek amacıyla bir araya getirilmemelidir.
Ters maddeler neden analizden önce kodlanmalıdır?
Bazı ölçeklerde bütün maddeler aynı yönde yazılmaz. Örneğin “İşimden memnunum” maddesine verilen yüksek puan iş tatmininin yüksek olduğunu gösterirken, “İşimden memnun değilim” maddesine verilen yüksek puan ters yönde anlam taşır. Bu iki madde doğrudan analize alınırsa aralarında negatif ilişki oluşabilir ve Cronbach Alpha katsayısı olduğundan düşük çıkabilir.
Beşli Likert tipi bir ölçekte ters kodlama genellikle 1→5, 2→4, 3→3, 4→2 ve 5→1 biçiminde yapılır. Ancak hangi maddelerin ters kodlanacağı tahmin edilmemeli; kullanılan ölçeğin özgün formu, uyarlama çalışması ve puanlama yönergesi kontrol edilmelidir. Olumsuz cümle biçiminde yazılmış her madde otomatik olarak ters madde olmayabilir.
SPSS’te ters kodlama yapmak için Transform → Recode into Different Variables yolu izlenebilir. Bu seçenek, orijinal değişkenleri koruyarak ters kodlanmış yeni değişkenler oluşturmayı sağlar. Yeni değişkenler oluşturulduktan sonra değerlerin doğru dönüştürülüp dönüştürülmediği frekans tabloları üzerinden kontrol edilmelidir.
SPSS’te Cronbach Alpha güvenirlik analizi adımları
Veri dosyası ve ölçek maddeleri kontrol edildikten sonra güvenirlik analizi aşağıdaki adımlarla uygulanabilir:
SPSS menüsünden Analyze → Scale → Reliability Analysis yolunu izleyin.
Aynı ölçeğe veya alt boyuta ait maddeleri Items kutusuna aktarın.
Model bölümünde Alpha seçeneğinin işaretli olduğundan emin olun.
Statistics düğmesine tıklayın.
Item, Scale ve Scale if item deleted seçeneklerini işaretleyin.
Maddeler arası ilişkileri görmek istiyorsanız Correlations seçeneğini de ekleyin.
Continue ve ardından OK düğmesine basarak analizi çalıştırın.
SPSS, analiz sonucunda katılımcı sayısını, analize alınan madde sayısını, Cronbach Alpha katsayısını ve seçilen ek istatistikleri gösteren tablolar üretir. Bu tablolar birbirinden bağımsız değerlendirilmemelidir. Özellikle düşük veya beklenmedik bir alfa katsayısı bulunduğunda madde düzeyindeki sonuçların incelenmesi gerekir.
Cronbach Alpha sonuçları nasıl yorumlanır?
Cronbach Alpha katsayısı için literatürde farklı sınıflandırmalar bulunmaktadır. Uygulamalarda 0,70 değeri sıklıkla başlangıç ölçütü olarak kullanılsa da bu değer her ölçek ve araştırma için değişmez bir kabul sınırı değildir. Araştırmanın amacı, ölçeğin geliştirme aşaması, madde sayısı, alt boyutların yapısı ve çalışılan alan birlikte değerlendirilmelidir.
Genel bir değerlendirme yapmak gerektiğinde aşağıdaki aralıklar yol gösterici olarak kullanılabilir:
0,60’ın altı: Güvenirlik açısından dikkatle incelenmelidir.
0,60–0,69: Araştırmanın niteliğine göre sınırda kabul edilebilir.
0,70–0,79: Çoğu uygulama için kabul edilebilir.
0,80–0,89: İyi düzeyde iç tutarlılık gösterebilir.
0,90 ve üzeri: Çok yüksek iç tutarlılık gösterebilir.
Çok yüksek alfa değerleri her zaman olumlu bir sonuç olarak görülmemelidir. Özellikle 0,95’in üzerindeki değerler, bazı maddelerin birbirine çok benzer veya tekrarlı olabileceğini düşündürebilir. Bu nedenle yalnızca en yüksek katsayıya ulaşmaya çalışmak yerine ölçeğin kapsamı ve madde çeşitliliği korunmalıdır.
SPSS çıktısındaki tablolar nasıl okunur?
Case Processing Summary
Bu tablo, analize kaç katılımcının dahil edildiğini ve kaç katılımcının eksik değerler nedeniyle dışarıda bırakıldığını gösterir. Beklenenden fazla kişinin analiz dışında kaldığı görülürse veri dosyasındaki eksik değerler ve SPSS’in eksik veri tanımları kontrol edilmelidir. Analiz sonuçları yorumlanırken kullanılan gerçek örneklem büyüklüğü bu tablodan doğrulanabilir.
Reliability Statistics
Bu tabloda genel Cronbach Alpha katsayısı ile analize alınan madde sayısı yer alır. Öncelikle madde sayısının beklenen değerle aynı olup olmadığı kontrol edilmelidir. Yanlışlıkla eksik veya fazla madde seçilmesi, elde edilen katsayıyı ve bütün yorumları değiştirebilir.
Inter-Item Correlation Matrix
Maddeler arası korelasyon matrisi, her bir maddenin diğer maddelerle olan ilişkisinin yönünü ve büyüklüğünü gösterir. Aynı yönde puanlanan ve aynı yapıyı ölçen maddeler arasında genellikle pozitif ilişkiler beklenir. Negatif korelasyonlar ters kodlamanın yapılmadığını, bir maddenin farklı yönde çalıştığını veya ilgili maddenin ölçeğin geri kalanıyla uyumlu olmadığını gösterebilir.
Korelasyonların çok düşük olması, maddelerin aynı yapıyı yeterince temsil etmediğini düşündürebilir. Çok yüksek korelasyonlar ise maddelerin birbirini tekrar ediyor olabileceğine işaret edebilir. Bununla birlikte tek bir korelasyon değerine bakarak madde çıkarma kararı verilmemelidir.
Corrected Item-Total Correlation
Düzeltilmiş madde-toplam korelasyonu, her maddenin kendisi çıkarıldıktan sonra kalan ölçek toplamıyla olan ilişkisini gösterir. Uygulamalarda 0,30’un altındaki değerler çoğu zaman ayrıntılı incelenir; ancak bu sayı otomatik madde çıkarma sınırı olarak kullanılmamalıdır. Maddenin teorik önemi, ifade biçimi, ters kodlanıp kodlanmadığı ve ait olduğu alt boyut birlikte değerlendirilmelidir.
Negatif madde-toplam korelasyonu özellikle dikkat gerektirir. Böyle bir sonuç öncelikle ters madde kodlamasının kontrol edilmesini gerektirir. Kodlama doğruysa maddenin ölçeğin diğer maddelerinden farklı bir yapıyı ölçüp ölçmediği incelenmelidir.
Cronbach’s Alpha if Item Deleted
Bu sütun, ilgili madde ölçekten çıkarıldığında Cronbach Alpha katsayısının kaç olacağını gösterir. Bir madde çıkarıldığında alfa katsayısının yükselmesi, o maddenin incelenmesi gerektiğine işaret edebilir; fakat tek başına maddeyi silmek için yeterli gerekçe değildir. Yalnızca alfa değerini yükseltmek amacıyla madde çıkarmak, ölçeğin ölçmek istediği yapının önemli bir bölümünü kaybetmesine yol açabilir.
Madde çıkarma kararı verilecekse istatistiksel bulguların yanında ölçeğin teorik yapısı, faktör yükleri, kapsam geçerliği ve önceki araştırmalardaki kullanımı da değerlendirilmelidir. Hazır ve yayımlanmış bir ölçek kullanılıyorsa araştırmacının kendi örneklemindeki alfa değerine bakarak ölçeğin özgün yapısını değiştirmesi ayrıca dikkat gerektirir.
Alt boyutların güvenirliği nasıl hesaplanır?
Ölçek birden fazla alt boyuttan oluşuyorsa Cronbach Alpha analizi her alt boyuta ait maddeler için ayrı ayrı tekrarlanmalıdır. Örneğin bir ölçek içsel tatmin ve dışsal tatmin olmak üzere iki alt boyuttan oluşuyorsa önce içsel tatmin maddeleri, ardından dışsal tatmin maddeleri analiz edilmelidir. Böylece her alt boyutun iç tutarlılığı ayrı katsayılarla gösterilebilir.
Ölçeğin toplam puanı araştırmada kullanılacaksa ve bu toplam puanın hesaplanması ölçeğin yapısına uygunsa ölçeğin tamamı için de ayrı bir analiz yapılabilir. Ancak yalnızca alt boyut puanları kullanılan bir ölçekte bütün maddelerin bir araya getirilerek tek katsayı hesaplanması yanıltıcı olabilir. Ölçeğin nasıl puanlanacağı konusunda özgün geliştirme veya uyarlama çalışması esas alınmalıdır.
Ölçek geliştirme sürecinin diğer aşamalarını incelemek isterseniz ölçek nasıl geliştirilir? başlıklı rehberimizden yararlanabilirsiniz.
Cronbach Alpha sonuçları nasıl raporlanır?
Raporlamada kullanılan ölçeğin veya alt boyutun adı, analiz edilen madde sayısı ve elde edilen Cronbach Alpha katsayısı açıkça belirtilmelidir. Madde çıkarıldıysa hangi maddenin neden çıkarıldığı ve analiz sonucunun nasıl değiştiği de açıklanmalıdır. Yalnızca “ölçek güvenilirdir” demek yerine bu sonuca dayanak oluşturan değerler verilmelidir.
Örnek bir raporlama şu şekilde yapılabilir:
X Ölçeği’nin iç tutarlılığı Cronbach Alpha katsayısı kullanılarak incelenmiştir. On maddeden oluşan ölçeğin Cronbach Alpha katsayısı 0,82 olarak bulunmuştur. Düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları 0,34 ile 0,71 arasında değişmiştir. Elde edilen sonuçlar, ölçeğin bu araştırma örnekleminde yeterli düzeyde iç tutarlılığa sahip olduğunu göstermektedir.
Alt boyutlar bulunuyorsa her bir katsayı ayrıca yazılabilir:
Ölçeğin birinci alt boyutu için Cronbach Alpha katsayısı 0,79, ikinci alt boyutu için ise 0,84 olarak hesaplanmıştır.
Raporlama yapılırken “ölçek kesinlikle güvenilirdir” gibi bağlamdan bağımsız ifadeler yerine, “bu araştırma örnekleminde yeterli iç tutarlılık göstermiştir” ifadesi daha isabetlidir. Çünkü güvenirlik yalnızca ölçme aracına ait değişmez bir özellik değildir; uygulandığı örneklem ve koşullarla birlikte değerlendirilir.
Cronbach Alpha analizinde sık yapılan hatalar
Cronbach Alpha analizinde en sık karşılaşılan hata, ölçek maddeleriyle demografik soruların aynı analize eklenmesidir. Bunun yanında ters maddelerin kodlanmadan kullanılması, farklı alt boyutların tek bir ölçekmiş gibi değerlendirilmesi ve yalnızca genel alfa katsayısına bakılması da sonuçları etkileyebilir.
Dikkat edilmesi gereken diğer hatalar şunlardır:
Her düşük alfa değerinde doğrudan madde silmek
Yalnızca “Alpha if Item Deleted” sütununa göre karar vermek
Çok yüksek alfa değerini sorgulamadan olumlu kabul etmek
Alfa katsayısını geçerlik veya tek boyutluluk kanıtı olarak göstermek
Alt boyutların güvenirliğini ayrı ayrı hesaplamamak
Kullanılan ölçeğin özgün puanlama yönergesini incelememek
Örneklem, madde sayısı ve araştırma bağlamını dikkate almadan sabit bir sınır kullanmak
Cronbach Alpha hakkında sık sorulan sorular
Cronbach Alpha kaç olmalıdır?
Uygulamalarda 0,70 ve üzerindeki değerler sıklıkla kabul edilebilir olarak değerlendirilir. Bununla birlikte tek bir sınır bütün araştırmalar için geçerli değildir. Ölçeğin amacı, geliştirme aşaması, madde sayısı ve alan yazındaki ölçütler birlikte değerlendirilmelidir.
Cronbach Alpha 0,60 çıkarsa ölçek kullanılamaz mı?
Bu sonuç tek başına ölçeğin kullanılamayacağını göstermez. Öncelikle ters kodlama, madde-toplam korelasyonları, alt boyut yapısı, madde sayısı ve örneklemin özellikleri incelenmelidir. Ölçek geliştirme çalışmalarında veya az maddeli alt boyutlarda sonuç farklı biçimde değerlendirilebilir.
Cronbach Alpha negatif çıkabilir mi?
Negatif alfa değeri genellikle maddeler arasındaki ilişkilerde önemli bir problem bulunduğunu gösterir. Ters maddelerin kodlanmaması, bazı maddelerin yanlış yönde puanlanması veya birbirinden farklı yapıları ölçen maddelerin aynı analize alınması bu sonuca yol açabilir. Böyle bir durumda katsayıyı yorumlamadan önce veri kodlaması ve ölçek yapısı kontrol edilmelidir.
Her alt boyut için ayrı analiz yapılmalı mı?
Evet, ayrı puanlanan alt boyutların güvenirliği kendi maddeleri üzerinden ayrı ayrı incelenmelidir. Ölçeğin tamamı için katsayı hesaplanıp hesaplanmayacağı ise toplam puanın teorik olarak anlamlı olup olmadığına bağlıdır.
Yüksek Cronbach Alpha ölçeğin geçerli olduğunu gösterir mi?
Hayır. Cronbach Alpha maddelerin iç tutarlılığı hakkında bilgi verir; ölçeğin hedeflenen yapıyı gerçekten ölçtüğünü tek başına göstermez. Geçerlik değerlendirmesi için araştırmanın niteliğine göre kapsam geçerliği, faktör analizi ve ölçütle ilişkili geçerlik gibi ek kanıtlar gerekir.
Sonuç
SPSS’te Cronbach Alpha güvenirlik analizi yapmak teknik olarak kısa bir işlemdir; asıl dikkat edilmesi gereken bölüm doğru maddelerin seçilmesi ve çıktıların birlikte yorumlanmasıdır. Ters maddeler, alt boyutlar, madde-toplam korelasyonları ve madde silindiğinde alfa değerleri kontrol edilmeden yalnızca genel katsayıya dayanarak karar verilmemelidir.
Verileriniz hazırsa ve ölçeğinizin güvenirlik analizi, madde incelemeleri veya sonuçların akademik olarak raporlanması konusunda desteğe ihtiyaç duyuyorsanız İstatistiksel analiz danışmanlığı sayfamızı inceleyebilirsiniz.
