Reliability Cronbach Alpha
- Nott Panik Senariddhikrai
- Nov 16, 2022
- 2 min read
Reliability หรือความเชื่อมั่น ใช้ในการทดสอบเครื่องมือการวิจัย เช่น แบบสอบถาม ว่าความน่าเชื่อถือ มีความเชื่อมั่นเพียงพอต่อการนำไปเก็บข้อมูลจริงหรือไม่
บทความนี้จะเล่าถึงความเชื่อมั่น หรือ Reliability test ซึ่งจะใช้ในการทดสอบความเชื่อมั่นของเครื่องมือวิจัย เช่น แบบสอบถาม เชื่อว่าไม่มีใคร ไม่รู้จักการทดสอบนี้ วันนี้เลยอยากมาทำความเข้าใจ รื้อฟื้นกันอีกครั้ง
ต้องย้อนความกันไปว่า ขั้นตอนการทำวิจัยที่เริ่มจากการค้นคว้าหาคำตอบในสิ่งที่อยากรู้ และพบว่าคำตอบนั้นไม่มี จึงสนใจที่จะหาคำตอบ โดยใช้กระบวนการวิจัยเข้ามาช่วยในการได้มาซึ่งคำตอบนั้น และสิ่งสำคัญที่ช่วยให้ได้คำตอบ คือ เครื่องมือ โดยเฉพาะแบบสอบถาม ที่เป็นเครื่องมือวิจัยที่ใช้กันมากที่สุด
โดยก่อนจะนำเครื่องมือไปใช้ ไปเก็บข้อมูลจริง ก็ควรทำการทดสอบเสียก่อนว่าเครื่องมือนี้น่าเชื่อถือหรือไม่ วิธีการที่มักทำกันก็คือไปทดลองเก็บข้อมูลก่อน ที่เรียกว่า tryout กับกลุ่มตัวอย่างที่ใกล้เคียงกับกลุ่มตัวอย่างที่เราวางแผนไว้ ด้วยจำนวน 30-50 ตัวอย่าง โดยประมาณ แล้วมาทดสอบว่าผลที่ได้เป็นอย่างไร ตรงนี้เราเรียกว่า Reliability test หรือการทดสอบค่าความเชื่อมั่น ด้วยวิธี Cronbach Alpha
อีกประเด็นที่ไม่พูดถึงไม่ได้ ก็คือ จะตรวจสอบอย่างไรว่าเครื่องมือมีคุณภาพจริงๆ ขอพูดถึงสั้น แล้วถ้ามีโอกาสจะมาขยายเพิ่มขึ้น ใจความคือว่า เราจะทดสอบอยู่ 2 เรื่อง คือ 1) ความตรงของเครื่องมือ-เป็นการบอกว่าเครื่องมือที่เราพัฒนาขึ้นมานั้น (แบบสอบถาม) มีความตรงกับเนื้อหาวิจัยที่เรากำลังค้นคว้าอยู่หรือไม่ เรียกว่า Validity หรือความตรง 2) ความเชื่อมั่นของเครื่อมือ-เป็นการบอกว่าเครื่องมือที่เราพัฒนาขึ้นมานั้น มีความเชื่อมั่นแค่ไหนว่าถูกต้อง
โดย Validity หรือความตรงนั้น เราจะทดสอบอย่างง่ายด้วย IOC หรือการให้ผู้เชี่ยวชาญในสาขานั้นๆ ตรวจ พิจารณาว่าข้อคำถามในเครื่องมือ (แบบสอบถาม) นั้นมีความตรงกับเรื่องที่ทำอยู่หรือไม่
ในขณะที่ Reliability คือการนำเครื่องมือ (แบบสอบถาม) ไปทดลองเก็บข้อมูลดูก่อนว่ามีความกำกวมหรือไม่ อ่านแล้วเข้าใจตรงกันหรือไม่ คนตอบเข้าใจในสิ่งที่เครื่องมือถามหรือไม่ เราจะทดสอบด้วย Cronbach Alpha
ทั้งการทำ IOC และ Cronbach Alpha นั้นเป็นการตรวจสอบเครื่องมืออย่างง่าย โดยที่ถ้าทำวิจัยขั้นสูงขึ้นต้องการตรวจสอบอย่างละเอียดมากขึ้น เช่น การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน (CFA) เพื่อเป็นการทดสอบความตรงเชิงโครงสร้าง (Constructed Validity)
ภาพที่ 1 เป็นเนื้อหาสรุปเกี่ยวกับเรื่อง Reliability
ภาพประกอบนี้ เป็นส่วนนึงคอร์สออนไลน์ Basic Statistic by SPSS สนใจคลิกสมัครเรียนได้เลย
ประเด็นต่อมา จะเล่าถึงการวิเคราะห์ Cronbach Alpha โดยมีประเด็นสำคัญที่ต้องทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Cronbach Alpha ก็คือ cronbach alpha คือการพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัวขึ้นไป ว่ามีความสัมพันธ์หรือไม่ หากมีความสัมพันธ์กันก็แสดงว่าอยู่ในเรื่องราวเดียวกันได้ (กลุ่มเดียวกัน)
ตัวอย่างเช่น แบบสอบถามด้าน ความพึงพอใจในงาน ประกอบไปด้วยข้อคำถามย่อย 5 ข้อ เมื่อทำการทดสอบ Cronbach Alpha จึงเป็นการตรวจสอบว่า 5 คำถามย่อยในเรื่องความพึงพอใจในงานนั้นมีความสัมพันธ์กันหรือไม่ เหมาะที่อยู่ในกลุ่มเดียวกันหรือไม่
ดังนั้นค่า Cronbach Alpha ที่จะได้นั้นจะมีเพียงค่าเดียว ต่อ การทดสอบ 1 กลุ่ม โดยที่ต้องนำตัวแปรเข้าทดสอบ 2 ตัวขึ้นไป
[เนื่องจากว่ามีข้อสงสัยเกิดขึ้นว่าทำไมหาค่า cronbach alpha รายข้อคำถามไม่ได้ และทำไมเวลาหยิบตัวแปรเข้าไปเพียง 1 ตัว แล้วจึงรันโปรแกรมออกมาไม่ได้]
สำหรับเกณฑ์การพิจารณาว่าเท่าไรถึงจะเรียกว่า cronbach alpha ผ่านเกณฑ์ อาจจะมีหลายการอ้างอิงแต่ตัวเลขที่มักเป็นสากลก็คือ 0.7 หมายความว่า ค่า Cronbach Alpha ควรมีค่ามากกว่า 0.7 ขึ้นไป ถึงจะเรียกว่าผ่านเกณฑ์ ถึงจะเรียกว่าแบบสอบถามมีความเชื่อมั่น
ภาพที่ 2 เป็นวิธีการคลิกในโปรแกรมเกี่ยวกับเรื่อง Reliability
ภาพประกอบนี้ เป็นส่วนนึงคอร์สออนไลน์ Basic Statistic by SPSS สนใจคลิกสมัครเรียนได้เลย
ประเด็นสุดท้าย จะเล่าความเกี่ยวกับการพิจารณาค่า Cronbach Alpha เพิ่มเติม
เนื่องจากค่าหลักๆ ก็คือ 0.7 ที่ว่าไป ว่าคือเกณฑ์การพิจารณาว่าเครื่องมือมีความเชื่อมั่นหรือไม่ ที่จะไปเก็บข้อมูลจริงกับกลุ่มตัวอย่าง ทีนี้ในการวิเคราะห์จากโปรแกรม SPSS จะมีคำสั่งนึงที่ชื่อว่า Cronbach Alpha if item deleted คำสั่งนี้จะเป็นการช่วยเราพิจารณาว่า "ถ้าตัดตัวแปรหรือข้อคำถามนี้ออกไป จะทำให้ค่า cronbach alpha โดยรวม เปลี่ยนแปลงไป" (ดูภาพประกอบที่ 3) ก็คือตัวเลขที่ปรากฏในช่อง if item deleted หมายถึงว่า ถ้าตัดตัวแปรหรือข้อคำถามนี้ออกไป จะทำให้ค่า cronbach alpha โดยรวมเปลี่ยนเป็นเท่านั้น (ความหมายคือ หากค่าอัลฟ่ารวมน้อยกว่า 0.7 แล้วมีตัวแปรใดที่มีค่านี้เกิน 0.7 ก็จะพิจารณาตัดทิ้ง แล้วจะทำให้ค่าอัลฟ่ารวมเพิ่มขึ้น นั่นเอง)
ภาพที่ 3 Cronbach Alpha if item deleted
ภาพประกอบนี้ เป็นส่วนนึงคอร์สออนไลน์ Basic Statistic by SPSS สนใจคลิกสมัครเรียนได้เลย
โดยสรุป การพิจารณาเรื่องค่าความเชื่อมั่นเป็นเรื่องไม่ยาก แต่ต้องมีความเข้าใจว่าทำไปทำไม ทำเพื่ออะไร และควรทำตอนไหน บางครั้งอาจเผลอลืมที่จะทำตั้งแต่แรก คือลืมการทำ tryout ก็จะเกิดปัญหาในตอนท้ายได้ ดังนั้น ประเด็นนี้จึงเป็นเรื่องเล็กๆ ที่สำคัญมากทีเดียว
สามารถดูวีดิโอวิธีการคลิกในโปรแกรมจาก youtube ได้ที่
>>> หากสนใจเรียนสถิติวิจัยพื้นฐานด้วย SPSS [Basic Statistic by SPSS] ด้วยตนเอง ผ่านรูปแบบวีดิโอ ในราคาไม่แพง เรียนจบแล้วสามารถทำงานต่อได้เลย เราขอแนะนำ
คอร์สสถิติพื้นฐาน 'Basic Statistic by SPSS' ที่อัดแน่นด้วยเนื้อหาที่เหมาะสำหรับการวิจัย ไม่ว่าจะเป็น
.
👉chi-square
👉correlation
👉t-test
👉anova
👉pair test
.
พร้อมการทดสอบความเชื่อมั่นด้วย
👉cronbach alpha
.
🎓แบ่งเป็น 4 sessions 19 topics + 8 lab practice
🎓เรียนด้วยตัวเอง เรียนซ้ำได้ไม่จำกัด ทุกที่ ทุกเวลา ผ่าน SkillLane.com
💻ผ่านคอมพิวเตอร์และ📱มือถือ
.
🔥ทั้งหมดนี้เพียง 1,190฿🔥 จากราคาเต็ม 1,590฿
.
🔔สมัครเรียนกันได้เลยที่🔔
ร่วมติดตามได้ทุกช่องทาง
follow or subscribe in any channel
.
tel.086-555-5949
Bài viết về reliability cronbach alpha khá dễ hiểu với người mới như mình. Tác giả giải thích rõ vì sao hệ số này thường được dùng trong khảo sát, nhưng mình vẫn thắc mắc ở chỗ ngưỡng chấp nhận có thực sự cố định hay không. Hồi trước mình có nghe một người quen làm khảo sát online nói chuyện về việc dữ liệu phải sạch trước khi tính, giống như khi chơi mấy trò game bài đổi thưởng trên S8 họ cũng hay nhắc phải kiểm tra kết nối cho ổn định. Mình không rõ hai việc đó có liên quan gì không, nhưng nghe cũng thấy vui. Tóm lại bài viết đáng đọc, chỉ là mình muốn có…
Bài về Cronbach alpha mình đọc vì đang cần ôn thống kê, khá thực tế và rõ ràng. Mình không phải chuyên môn nhưng đọc được vì người viết giải thích đơn giản. Đọc xong mình cảm thấy nhớ lại hồi đại học, lúc nào cũng sợ mấy chỉ số này. Tự nhiên nhớ hồi trước đọc blog về 79king khi đang ôn thi, toàn đọc linh tinh cho đỡ stress. Bài này nếu ai đang học nghiên cứu nên đọc, mình thấy hữu ích.
Đang đọc bài về độ tin cậy của Cronbach alpha, mình nhớ đến lần trao đổi với ai đó về các dịch vụ trực tuyến và trong đó có nhắc tới cổng game đổi thưởng xx88 như một ví dụ trong lĩnh vực giải trí. Mình không hiểu nhiều về cổng game mà chỉ nghe qua, thấy thú vị về cách các nền tảng số có thể được đánh giá và tin cậy trong mắt người dùng. Bài viết này lại làm mình nghĩ về sự quan trọng của kiểm định chất lượng trong mọi lĩnh vực.
Bài viết nói về hệ số Cronbach alpha và cách đánh giá độ tin cậy của thang đo. Tôi thấy phần giải thích công thức khá rõ, dù không đi sâu vào toán học. Điều tôi tâm đắc là tác giả nhấn mạnh rằng alpha cao chưa chắc đã tốt nếu thang đo không có ý nghĩa lý thuyết. Hồi làm khóa luận, tôi cũng từng loay hoay với con số này vì cứ nghĩ alpha càng gần 1 càng hay, sau đọc thêm mới hiểu vấn đề nằm ở chỗ khác. Có hôm tôi vừa xem lại số liệu vừa nghe bạn tôi kể về mấy trò trên jp, thành ra đầu óc cứ lơ lửng giữa thống kê…
Đọc lại bài về Cronbach alpha lần nữa tôi vẫn thấy phần quan trọng nhất là hiểu bối cảnh sử dụng, chứ không phải chỉ nhìn con số. Bài viết đưa ra ví dụ về thang đo ít câu hỏi nhưng alpha thấp, rồi giải thích vì sao cần xem thêm các chỉ số khác. Tôi từng làm bảng khảo sát nhỏ cho công việc, lúc đó chỉ dựa vào alpha nên giờ đọc lại thấy thiếu sót. Có hôm tôi vừa xem tài liệu này vừa nghe tiếng bạn cùng phòng chơi game trên jp, âm thanh ồn ào làm tôi phân tâm, nhưng cũng nhờ vậy tôi nhớ là phải kiểm tra kỹ dữ liệu hơn. Bài viết…