Alpha de cronbach

[invitede33696b]

coucou !!
je suis actuellement en master 1 de psychologie sociale et je passe mon mémoire en septembre.
je me retrouve avec 2 alpha de cronbach faibles (.51 et .56).
j'aimerai savoir comment les interpréter ?

merci d'avance
-----

[invite73192618]

Bienvenue quichette,

Les [PSO] seraient mieux placés pour répondre, néanmoins: ça veut dire que la consistance de ton questionnaire est à la limite de l'acceptabilité. Il faudrait àmha que tu essais de l'améliorer en suprimant des questions.

Imaginons qu'on ai le questionnaire
"quelle est votre taille?"
"êtes-vous grand?"
"vous a-t-on déjà traité de nabot?"
"vous a-t-on déja traité de grand perche?"
"aimez-vous les fraises?"

La dernière question est sans rapport avec le reste, et donc l'alpha de Cronbach devrait s'améliorer en suprimant cette question. Avec un peu de chance, c'est ce qui se passe avec tes questionnaires.

Pour le voir, essai de calculer tes alpha en suprimant chaque question tour à tour (tu as une option dans spss pour sélectionner une partie de tes données). Autre idée: faire la matrice des corrélations entre les réponses à chaque question pour avoir une idée des questions mal corrélées avec les autres et ainsi identifier les "candidat à la supression".

Ex:

_____q1____q2____q3____q4____q 5
q1___1.0
q2___0.8___1.0
q3___0.2___0.3____1.0
q4___0.3___0.2____0.4___1.0
q5___0.9___0.7____0.5___0.3___ 1.0

Avec des résultats comme ça, q3 et q4 sont visiblement ceux qu'il faut suprimer pour avoir un alpha acceptable.

Si ça ne marche pas: too bad. Cela dit si tu es dans une thématique où les alpha sont typiquement faibles, c'est peut-être moins mauvais que ça a l'air.

Bonne chance!

A lire

[invite21964698]

Pour le voir, essai de calculer tes alpha en suprimant chaque question tour à tour (tu as une option dans spss pour sélectionner une partie de tes données). Autre idée: faire la matrice des corrélations entre les réponses à chaque question pour avoir une idée des questions mal corrélées avec les autres et ainsi identifier les "candidat à la supression".

Normalement, c'est fait automatiquement par le logiciel. Il donne un tableau avec une ligne par item et une colonne "alpha si supprimé".

et la réponse PSO est là: http://www.psychologie-sociale.org/f...?p=28378#28378

[shokin]

Je ne comprends pas ce qu'est l'alpha de Cronbach. Mes connaissances statistiques ne me le permettent pas.

Y aurais-tu un exemple explicatif ?

Combien coûte le programme Statistica (version complète) ? et SPSS, kossé ?

Shokin

[A voir en vidéo sur Futura]

[invitefd7fb6f8]

Salut Shokin
Noublie pas que G**gle peut être ton ami
http://www.ulb.ac.be/psycho/psysoc/tpcogsoc/alpha.htm

Et pour que les stat dont parlent les psy n'aient plus de secret pour toi je te conseille une des bibles de tout bon étudiant en sciences humaines
http://books.google.fr/books?vid=ISB...over&dq=howell

[shokin]

Salut Shokin
Noublie pas que G**gle peut être ton ami
http://www.ulb.ac.be/psycho/psysoc/tpcogsoc/alpha.htm

Et pour que les stat dont parlent les psy n'aient plus de secret pour toi je te conseille une des bibles de tout bon étudiant en sciences humaines
http://books.google.fr/books?vid=ISB...over&dq=howell

Merci vielmal, Rachel !

Décidément, j'ai du pain sur la planche ! (mais le pain coûte )

Shokin

[[PSO]Fabrice.g]

Je ne comprends pas ce qu'est l'alpha de Cronbach. Mes connaissances statistiques ne me le permettent pas.

Y aurais-tu un exemple explicatif ?

Combien coûte le programme Statistica (version complète) ? et SPSS, kossé ?

Shokin

Le prix de Statistica n'est pas indiqué sur le site. Le mieux étant de contacter un distributeur.

Pour SPSS (base version 14 ou 15) le prix est de plus de 1500$ américains.

Cependant, il faut souligner qu'il existe des alternatives gratuites à SPSS ou Statistica, notamment le logiciel R qui, certes, demande un peu de prise en main, mais qui est très puissant et totalement gratuit.

[invite32442108]

je suis étudiante en master 1 de psychologie et j'utilise le logiciel R dans le cadre de mon mémoire et j'ai un petit problème concernant l'alpha de cronbach et sa syntaxe sur R. donc si vous connaissez un peu le logiciel merci de me répondre.

[invite2d614445]

Bonjour,
As tu cherché ton bonheur ici? http://forums.cirad.fr/logiciel-R/index.php

Bon courage
Bye.

[[PSO]Fabrice.g]

Salut,

je suis étudiante en master 1 de psychologie et j'utilise le logiciel R dans le cadre de mon mémoire et j'ai un petit problème concernant l'alpha de cronbach et sa syntaxe sur R. donc si vous connaissez un peu le logiciel merci de me répondre.

Tu veux savoir quoi ? la syntaxe pour l'alpha ?

reliability(cov(Dataset[,c("item_1","item_2",...,"item_n")],use="complete.obs"))

Je te conseille d'utiliser le package "rcmdr" qui te donne une interface graphique rendant plus facile certaines des analyses. Bon courage.

FG

[invite32442108]

Salut, je te remercie beaucoup de m'avoir répondu et je viens de tester ta formule et elle fonctionne. Par contre j'aurais encore une question à te poser.
Alors je t'explique, notre tableau s'appelle fid_it et il se compose de 12 items(colonnes) et de 52 sujets(lignes). Voilà ce qu'on a obtenu en tapant ta formule:
reliability(cov(fid_it[,c(1:12)],use="complete.obs"))
Alpha reliability = 0.8499
Standardized alpha = 0.9005
1 0.8470 0.8966 0.4130
2 0.8450 0.8931 0.5114
3 0.8385 0.8869 0.6352
4 0.8483 0.8970 0.3978
5 0.8397 0.8863 0.6311
6 0.8435 0.8890 0.5653
7 0.8577 0.9010 0.4350
8 0.8252 0.8885 0.7448
9 0.8130 0.8814 0.8509
10 0.8231 0.8904 0.7084
11 0.8355 0.8974 0.6223
12 0.8386 0.8991 0.5885
Mais ce que j'aimerais obtenir également c'est le alpha de cronbach corrigé( c'est à dire le alpha si item rétiré). Est-ce qu'il y a moyen de l'obtenir avec une autre formule ou en modifiant la formule initiale(celle que tu m'as donnée)?
Merci d'avance.

[invite32442108]

Rectification: notre tableau s'appelle fid_it et il se compose de 12 items(colonnes) et de 52 sujets(lignes). Voilà ce qu'on a obtenu en tapant ta formule:
reliability(cov(fid_it[,c(1:12)],use="complete.obs"))
Alpha reliability = 0.8499
Standardized alpha = 0.9005
Reliability deleting each item in turn:
Alpha Std.Alpha r(item, total)
1 0.8470 0.8966 0.4130
2 0.8450 0.8931 0.5114
3 0.8385 0.8869 0.6352
4 0.8483 0.8970 0.3978
5 0.8397 0.8863 0.6311
6 0.8435 0.8890 0.5653
7 0.8577 0.9010 0.4350
8 0.8252 0.8885 0.7448
9 0.8130 0.8814 0.8509
10 0.8231 0.8904 0.7084
11 0.8355 0.8974 0.6223
12 0.8386 0.8991 0.5885
Pour confirmation: la première colonne correspond t-elle bien à l'alpha si item retiré? Et la troisième colonne correspond t-elle bien à la corrélation de chaque item avec le total?
dsl de te bombarder de mesg mais nous nous sommes rendus compte de notre erreur 5min après t'avoir envoyer le mesg.
Merci d'avance.

[invite03b9b045]

Bonjour,
Cette discussion est un peu ancienne mais je viens seulement de tomber dessus
Je souhaitais attirer l'attention sur une erreur souvent commise
Il est tout à fait exact de dire qu'un item qui mesure autre chose que la dimension évaluée par tous les autres items va faire chuter l'Alpha
Et c'est tout l'objet de l'Alpha justement

Mais il arrive souvent que l'on oublie de ... recoder les items qui évaluent en sens inverse

Exemple : une évaluation de la préférence pour l'introversion ou l'extraversion sur une échelle de 0 à 4
0 : pas du tout
1 : un peu
2 : moyennement
3 : beaucoup
4 : énormément

item 1 : "J'aime me retrouver seul, tranquille avec un livre" (oui = introversion)
item 2 : "J'adore aller dans les réceptions et rencontrer un grand nombre de personnes" (oui = extraversion)

Je ne mets que 2 items mais évidement il faudrait d'autres items
Mais vous voyez que les items 1 et 2 sont inversés

Si je suis cohérent avec moi-même, si je réponds "4" à l'item 1, je vais répondre "0" à l'item 2
Et l'Alpha ne connait que le 0 et le 4, il ne connait pas les intitulés des items ...
Donc avec 0 à l'item1 et 4 à l'item2 mon Alpha de Cronbach va être très petit car incohérent !
Et c'est pourtant très cohérent du point de vue de l'intitulé de l'item

Il faut recoder les items pour qu'ils mesurent dans le même sens
Je vais donc recoder tous les items inversés pour transformer le 0 en 4, le 1 en 3 et je laisse le 2 (car exact milieu de l'échelle)

Et après ce recodage, c'est souvent le miracle ! l'Alpha remonte puisqu'il prend sa vraie valeur

Bonnes analyses psychométriques