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Cronbach's α — Internal Consistency Reliability of a Scale

Assesses whether the items of a scale/questionnaire measure the same construct: enter the "subject × item" score matrix to compute Cronbach's α, plus the α with each item deleted (to identify items dragging down reliability). A routine metric in scale development and validation. Calcul local dans le navigateur ; aucune donnée n'est envoyée.

① Saisir la matrice de scores

One subject per row, with each item's score within the row (space- or comma-separated). All rows must have the same number of items. Reverse-scored items should be reversed first.

Mode d'emploi et méthodologie

Qu'est-ce que l'α de Cronbach et qu'est-ce qui est adéquat ?

Il mesure la cohérence interne des items d'une échelle (mesurent-ils la même chose). Repères courants : ≥0,9 excellent, 0,8–0,9 bon, 0,7–0,8 acceptable, <0,7 faible. Un α très élevé (≥0,9) peut aussi indiquer des items redondants.

Comment préparer les données ?

Disposez une matrice de scores : un sujet par ligne, un item par colonne, puis collez (séparés par espace ou virgule). Les items inversés doivent être recodés d'abord, sinon ils abaissent ou même produisent un α négatif.

Comment utiliser « α après suppression de cet item » ?

Si supprimer un item augmente l'α global, cet item est peu cohérent avec les autres et peut être révisé ou retiré. Mais jugez aussi la validité de contenu — ne supprimez pas uniquement sur les chiffres.

Que faire si α est bas ou négatif ?

Vérifiez les items inversés non traités, si les items mesurent le même construit, et si l'échantillon est trop petit. Les échelles multidimensionnelles doivent calculer α par dimension ; un α élevé ne prouve pas à lui seul la validité.