库尔巴哈值（Cronbach's Alpha）检测的完整解析：核心检测项目与实施要点
二、核心检测项目
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- 定义：计算整个量表的Alpha值，反映所有题项共同测量同一构念的程度。
- 标准：
- ≥0.9：极佳；
- 0.8~0.9：良好；
- 0.7~0.8：可接受；
- <0.7：需修订或删除部分题项。
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- 定义：每个题项与其他题项总分的相关系数，用于识别低质量题项。
- 标准：通常要求CITC ≥0.3，低于此值可能需删除或修改题项。
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- 作用：评估删除某题项后整体信度的提升情况。若Alpha值显著升高，说明该题项可能影响一致性，建议删除。
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- 适用场景：若量表含多个子维度（如“态度”“行为”等），需分别计算每个子维度的Alpha值，确保各维度内部一致性达标。
三、实施步骤与工具
- 数据准备：确保数据完整（无缺失值或已处理），量表为李克特5点或7点计分。
- 软件操作：
- SPSS：依次选择“分析 > 度量 > 可靠性分析”，勾选“统计”中的“删除项后的标度”以获取CITC及删除项后的Alpha值。
- Python/R：通过
psych包（R）或pingouin库（Python）自动化计算。
- 结果解读：综合整体Alpha值、CITC及删除项建议，优化量表结构。
四、注意事项与常见问题
- 样本量要求：建议样本量≥题项数的10倍（如30题至少300样本）。
- 反向计分题：需提前对反向题重新编码，避免计算错误。
- 多维量表处理：若整体Alpha低但子维度信度高，可能存在多维结构，需采用因子分析进一步验证。
- 临界值处理：Alpha值为0.6~0.7时，结合研究背景判断是否可接受（如探索性研究）。
五、案例分析
- 整体Alpha=0.72，其中“薪酬福利”子维度Alpha=0.68；
- 题项Q5的CITC=0.18，删除后整体Alpha升至0.75。 ：建议删除Q5，优化薪酬福利维度的题项设计。
六、总结
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