Cronbach's Alpha是一种衡量问卷或调查的内部一致性的方法。
Cronbach's Alpha的范围在0到1之间，数值越大，表明调查或问卷越可靠。
下面的例子显示了如何在Python中计算Cronbach's Alpha。
例子：在Python中计算Cronbach's Alpha
假设一个餐厅经理想测量顾客的总体满意度，所以她向10位顾客发出了调查问卷，让他们对餐厅的各种类别进行1到3的评分。
下面的pandas DataFrame显示了调查的结果：
import pandas as pd
#enter survey responses as a DataFrame
df = pd.DataFrame({'Q1': [1, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 3, 2, 3],
'Q2': [1, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 3, 3, 3],
'Q3': [1, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 2, 3]})
#view DataFrame
df
Q1 Q2 Q3
0 1 1 1
1 2 1 1
2 2 1 2
3 3 2 1
4 2 3 2
5 2 3 3
6 3 2 3
7 3 3 3
8 2 3 2
9 3 3 3
为了计算调查回答的Cronbach's Alpha，我们可以使用pingouin库的cronbach_alpha()函数。
首先，我们要安装pingouin库：
pip install pingouin
接下来，我们将使用**cronbach_alpha()**函数来计算Cronbach's Alpha：
import pingouin as pg
pg.cronbach_alpha(data=df)
(0.7734375, array([0.336, 0.939]))
Cronbach's Alpha结果是0.773。
Cronbach's Alpha的95%置信区间也已给出。[.336, .939].
注意：这个置信区间非常宽，因为我们的样本量太小了。在实践中，建议使用至少20个的样本量。为了简单起见，我们在这里使用的是10个样本量。
默认的置信区间是95%，但是我们可以使用ci参数指定一个不同的置信度。
import pingouin as pg
#calculate Cronbach's Alpha and corresponding 99% confidence interval
pg.cronbach_alpha(data=df, ci=.99)
(0.7734375, array([0.062, 0.962]))
Cronbach's Alpha的值保持不变，但是置信区间要宽得多，因为我们使用了一个较高的置信水平。
下表描述了不同的Cronbach's Alpha值通常是如何解释的。
| Cronbach's Alpha | 内部一致性 |
|---|---|
| 0.9 ≤ α | 优秀 |
| 0.8 ≤ α < 0.9 | 良好 |
| 0.7 ≤ α < 0.8 | 可接受 |
| 0.6 ≤ α < 0.7 | 有问题 |
| 0.5 ≤ α < 0.6 | 较差 |
| α < 0.5 | 不可接受的 |
由于我们计算出的Cronbach's Alpha是0.773，我们会说这个调查的内部一致性是 "可接受的"。
奖励：请随意使用这个Cronbach's Alpha计算器，为一个给定的数据集寻找Cronbach's Alpha。
