項目分析の主要な結果を解釈する

項目分析を解釈するには、次の手順を実行します。主要な出力には、行列散布図、相関行列、クロンバックのアルファが含まれます。

ステップ1:項目のペア間の関係の強さと方向を評価する

行列散布図と相関行列を使用して、2つの項目や変数間の関係の強さと方向を評価します。正数の相関値が高い場合、項目は同じ特性や特徴があることを示しています。項目の相関性が高くない場合、項目はそれぞれ異なる特徴を示すこともあれば、関係がはっきりしないこともあります。

多くの場合、相関値の変数が0.7より大きい場合は、高い相関があると見なされます。ただし、使用する適切な基準値も、対象エリアの基準と分析の項目数によって変わります。

相関行列 項目1 項目2 項目2 0.903 項目3 0.867 0.864 セルの内容: ピアソン相関
主要な結果:相関行列、行列散布図

これらの結果では、全項目に相互に高い相関がみられます。アイテム1とアイテム2の線形相関は正数の0.903です。アイテム1とアイテム3の線形相関は正数の0.867です。アイテム2とアイテム3の線形相関は正数の0.864です。これらのペアワイズ線形関係は行列散布図に図示されます。

ステップ2:内部整合性全体を評価する

クロンバックのアルファを使用して、調査または検定における複数の項目が同じ特性または特徴をどの程度の整合性で評価するかを評価します。クロンバックのアルファ値が高いほど、内部整合性が高いことを示します。一般に使用される基準値は0.7です。一般に、クロンバックのアルファは0.7より大きい場合、調査項目または検定項目が同じ特性または特徴を測定する根拠を持ちます。クロンバックのアルファは0.7未満の場合、これらの項目による1つの特性または特徴の測定は整合性がないかもしれません。ただし、使用する適切な基準値も、対象エリアの基準と分析の項目数によって変わります。

内部整合性の詳細は、内部整合性とはを参照してください。

Cronbachのアルファ α 0.9550
主要な結果:クロンバックのアルファ

これらの結果では、全体のクロンバックのアルファは0.955です。この値は一般的な基準値0.7より大きく、この項目が同一の特徴の評価に適していることを表しています。

ステップ3:整合性を改善するために、項目を除外するかどうかを判断する

省略項目統計量表の計算値を使用して、ある項目を除外することで、検定またはアンケートの内部整合性が実質的に改善するかどうかを判断します。除外された項目の平方重相関の値が低く、項目調整合計相関の値が低く、クロンバックのアルファがかなり高い場合、アンケートまたは検定から項目を削除することを検討して、内部整合性を改善した方がいいかもしれません。

省略項目統計量 外され 調整 合 調整 合計 項目-調整 重相 Cronbachの た変数 計平均 標準偏差 合計相関 関の二乗 アルファ 項目1 5.780 2.613 0.9166 0.8447 0.9268 項目2 6.100 2.525 0.9134 0.8413 0.9277 項目3 6.000 2.563 0.8870 0.7869 0.9476
主要な結果:項目調整合計相関、平方重相関、クロンバックのアルファ

これらの結果では、項目調整合計相関と平方重相関の値は、すべての項目に対して一貫して高くなります。削除された項目のクロンバックにも、一貫性があります。したがって、すべての項目で測定する特性は同じであることを示しています。項目を削除しても、内部整合性が改善されることはほぼありません。

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