عزّز رسالتك| مقاييس ارتفاع معامل ألفا كرونباخ Alpha Cronbach المعتمدة

هل ارتفاع معامل ألفا كرونباخ يعني بالضرورة أن أداة الدراسة تتمتع بثبات مرتفع؟ يُعد ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach) مؤشرًا مهمًا على الاتساق الداخلي بين فقرات المقياس، لكنه لا يكفي وحده للحكم على جودة الأداة؛ فقد تعكس القيمة المرتفعة تشابهًا كبيرًا أو تكرارًا بين الأسئلة؛ لذلك يحتاج الباحث إلى تفسير المعامل ليتأكد من أن نتائج الثبات تدعم موثوقية الأداة.

 

معامل ألفا كرونباخ (Cronbach’s Alpha) هو مقياس إحصائي يُستخدم لتقدير الثبات والاتساق الداخلي لفقرات أداة الدراسة، مثل: الاستبيان أو المقياس؛ من خلال قياس مدى ترابط الفقرات التي يُفترض أنها تقيس البُعد أو المفهوم نفسه.

 

 

اطلع على: 17 عامًا من تحقيق الريادة في الدعم الأكاديمي للباحثين مع شركة سندك

 

يشير ارتفاع معامل ألفا كرونباخ إلى وجود درجة مرتفعة من الاتساق الداخلي بين فقرات أداة الدراسة؛ أي أن إجابات المشاركين على الأسئلة المرتبطة بالبُعد نفسه تتسم بقدر جيد من الترابط، ويُعد ذلك مؤشرًا على ثبات المقياس وليس ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach)، لكنه لا يعني بالضرورة أن جميع فقراته مثالية أو أن الأداة تقيس المفهوم بصورة صحيحة؛ إذ ينبغي تفسير القيمة وفق طبيعة المقياس وعدد فقراته.

♦ مثال تطبيقي بسيط

لنفترض أن باحثًا أعد استبيانًا لقياس مستوى الرضا الوظيفي لدى الموظفين، وتضمن 10 عبارات تقيس هذا المفهوم، وبعد جمع الاستجابات وحساب معامل ألفا كرونباخ، اصبحت النتيجة التالية:

1. نتيجة معامل ألفا كرونباخ: (0.91)

2. اتساق داخلي مرتفع: تعني هذه النتيجة أن فقرات الاستبيان تتمتع بترابط داخلي مرتفع، بما يدعم ثبات المقياس في هذه العينة.

3. كيف يفسر الباحث هذه النتيجة؟

يمكن للباحث أن يذكر في دراسته: أظهرت نتائج اختبار ألفا كرونباخ أن معامل الثبات بلغ (0.91)، وهو ما يشير إلى ارتفاع مستوى الاتساق الداخلي بين فقرات مقياس الرضا الوظيفي، ويدعم إمكانية الاعتماد على الأداة في التحليلات اللاحقة.

► ملاحظة علمية

ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach) ليس هدفًا في حد ذاته؛ فقد تشير القيم المرتفعة جدًا أحيانًا إلى تكرار بعض العبارات أو تشابهها؛ لذلك ينبغي فحص الفقرات والتأكد من ملاءمتها لمفهوم الدراسة.

 

 

استعن بخبراء سندك لـ تحليل معامل ألفا كرونباخ بثبات

 

هل ارتفاع معامل ألفا كرونباخ ناتج دائمًا عن جودة تصميم الاستبيان؟ قد يرتفع المعامل نتيجة عدة عوامل تتعلق بترابط فقرات المقياس وطريقة بنائه، ولا تعني جميعها بالضرورة تحسن جودة أداة الدراسة، ومن أبرز هذه الأسباب:

♦ ترابط فقرات المقياس

عندما تقيس العبارات مفهومًا واحدًا وتكون استجابات المشاركين عليها متقاربة في اتجاهها، يرتفع الاتساق الداخلي.

 

♦ زيادة عدد الفقرات

قد يؤدي زيادة عدد العبارات المتجانسة التي تقيس البُعد نفسه إلى ارتفاع معامل ألفا كرونباخ.

 

♦ وضوح صياغة الأسئلة

تقلل العبارات الواضحة والمحددة من سوء الفهم، وتساعد على الحصول على استجابات أكثر اتساقًا.

 

♦ تشابه مضمون الفقرات

عندما تتناول الأسئلة جوانب متقاربة جدًا، قد يقود لـ ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach)  بسبب التكرار أو التشابه الزائد، وليس بالضرورة بسبب تحسن جودة المقياس.

 

♦ تجانس أبعاد المقياس

ارتفاع التجانس بين الفقرات التي تقيس البُعد نفسه يدعم الاتساق الداخلي، بينما قد يؤدي جمع أبعاد مختلفة في مقياس واحد إلى صعوبة تفسير المعامل.

 

♦ طبيعة عينة الدراسة

قد تؤثر خصائص المشاركين ومدى تشابه استجاباتهم في قيمة معامل الثبات المحسوبة.

 

تعلم مهارات: حساب معامل كرونباخ ألفا يعيق استبيانك؟ احصل على الدعم الإحصائي الفوري

 

لا، ليس بالضرورة؛ فارتفاع معامل ألفا كرونباخ يشير إلى ارتفاع الاتساق الداخلي بين فقرات الاستبيان، ويدعم ثبات الأداة، لكنه لا يكفي وحده للحكم على جودتها؛ فقد ينتج عن تكرار الأسئلة أو تشابهها بصورة مفرطة؛ لذلك يجب على الباحث تقييم صدق الاستبيان، ومدى ملاءمة فقراته لأهداف الدراسة، والتحقق من أن كل بُعد يقيس المفهوم المقصود بدقة، وتجنب ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach).

 

البدائل والتقييمات| رؤية تحليلية عبر عناوين رسائل ماجستير ودكتوراه في ثبات كرونباخ ألفا

 

تُشير قيمة 0.80 فأكثر عادةً إلى ارتفاع معامل ألفا كرونباخ ووجود اتساق داخلي جيد بين فقرات أداة الدراسة، بينما تُعد قيمة 0.90 فأكثر مرتفعة جدًا أو ممتازة وفقًا لبعض المعايير الشائعة، وبالتالي يمكن اعتماد 0.80 فأكثر بوصفه مؤشرًا شائعًا على الثبات الجيد، مع مراعاة طبيعة الدراسة والغرض من المقياس، ويُفضّل الانتباه إلى أن تجاوز المعامل 0.95 قد يشير إلى تشابه مفرط أو تكرار بعض الفقرات، وهذه حدود إرشادية وليست قواعد ثابتة لجميع الدراسات.

قيمة ألفا كرونباخ	مستوى الثبات
أقل من 0.60	ضعيف
0.60 إلى أقل من 0.70	محدود
0.70 إلى أقل من 0.80	مقبول
0.80 إلى أقل من 0.90	جيد ومرتفع
0.90 إلى 0.95	مرتفع جدًا
أكبر من 0.95	قد يشير إلى تكرار أو تشابه مفرط بين الفقرات

► ملاحظة

معامل ألفا يُعبَّر عنه عادةً بقيمة عشرية؛ فـ0.80 تعادل 80% عند التعبير عنه كنسبة مئوية في حالات الثبات وارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach).

 

اكتشف: ثبات أدوات البحث العلمي: كرونباخ ألفا إلى أحدث أساليب الإحصاء

 

هل يعني وصول معامل ألفا كرونباخ إلى قيمة مرتفعة جدًا أن الاستبيان أصبح مثاليًا؟ ليس بالضرورة؛ فقد يكون الارتفاع المفرط، خاصة عندما يتجاوز 0.95، مؤشرًا يستدعي مراجعة فقرات المقياس، ومن أبرز المشكلات المحتملة:

♦ تكرار العبارات

قد تكون بعض الأسئلة متشابهة جدًا وتعيد قياس المعنى نفسه بصياغات مختلفة.

 

♦ ضعف شمولية القياس

قد يركز الاستبيان على جانب ضيق من المفهوم ويهمل جوانب أخرى مهمة.

 

♦ زيادة طول الاستبيان دون فائدة

إضافة فقرات متكررة قد تزيد وقت الإجابة دون تحسين جودة القياس.

 

♦ إرهاق المشاركين

تكرار الأسئلة قد يسبب الملل ويؤثر في جودة الاستجابات.

 

♦ التضخيم غير الحقيقي للثبات

قد يحدث ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach)  بسبب التشابه الشديد بين الفقرات، وليس لأن الأداة تقيس المفهوم بصورة شاملة ودقيقة.

 

استكشف| أنواع تحليل البيانات وأدواتها| الدليل الكامل

 

قد يحصل الباحث على معامل ألفا كرونباخ مرتفع جدًا، لكنه لا يعرف هل يرجع ذلك إلى قوة الاتساق الداخلي أم إلى تكرار بعض عبارات الاستبيان، وهنا يساعد برنامج SPSS على فحص الفقرات واكتشاف مصادر الارتفاع من خلال مجموعة من المؤشرات الإحصائية.

♦ أولًا: فحص معامل ألفا كرونباخ الكلي

 

 

1. من قائمة البرنامج اتبع المسار التالي

Analyze → Scale → Reliability Analysis

2. انقل فقرات الاستبيان إلى مربع Items

3. اختر Model: Alpha

4. اضغط Statistics

5. حدد الخيارات:  Item، Scale، Scale if item deleted

6. اضغط Continue ثم OK

 

♦ ثانيًا: فحص ارتباط كل فقرة ببقية الفقرات

 

 

1. راجع جدول Item-Total Statistics، وركز على مؤشر:

Corrected Item-Total Correlation يوضح ارتباط كل فقرة بمجموع بقية الفقرات، القيم المنخفضة أو السالبة تستدعي مراجعة الفقرة؛  فقد تكون غير متسقة مع بقية المقياس.

 

♦ ثالثًا: اكتشاف الفقرات المتكررة أو المتشابهة

 

 

افحص جدول Inter-Item Correlation Matrix؛ فإذا وجدت ارتباطات ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach) جدًا بين بعض الفقرات؛ فقد يكون ذلك مؤشرًا على تشابه محتواها أو تكرارها، ويحتاج الأمر إلى مراجعة صياغتها ومضمونها.

 

♦ رابعًا: اختبار أثر حذف الفقرة

ارجع إلى عمود Cronbach's Alpha if Item Deleted في جدول Item-Total Statistics:

1. إذا انخفض ألفا عند حذف الفقرة، فهذا يعني أن الفقرة تسهم في الاتساق الداخلي.

2. إذا ارتفع ألفا عند حذفها، فقد تكون الفقرة غير متسقة مع بقية الفقرات.

3. إذا لم يتغير المعامل كثيرًا، فقد تكون مساهمة الفقرة محدودة.

 

♦ خامسًا: مراجعة عدد الفقرات وأبعاد المقياس

لا تعتمد على قيمة ألفا وحدها؛ بل تحقق من عدد الفقرات، ومدى تداخل مضمونها، وما إذا كانت تقيس بُعدًا واحدًا أم أبعادًا متعددة، ويمكن استخدام التحليل العاملي الاستكشافي عند الحاجة لفحص البنية العاملية للمقياس.

 

هل تعلم: ما هو تحليل البيانات؟ المهارات والتقنيات وأخطاء المبتدئين

 

إذا تجاوز معامل ألفا كرونباخ قيمة 0.95، فقد يحتاج الباحث إلى مراجعة أداة الدراسة بدلًا من الاكتفاء بنتيجة ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach) ؛ إذ قد ينتج هذا الارتفاع عن تكرار العبارات أو تشابهها بصورة مبالغ فيها، ويمكن معالجة المشكلة من خلال الخطوات التالية:

♦ مراجعة صياغة الفقرات

تحديد الأسئلة التي تتناول المعنى نفسه، وإعادة صياغتها بحيث تضيف كل فقرة جانبًا مختلفًا للمفهوم البحثي.

 

♦ فحص مصفوفة الارتباطات

استخدام مخرجات SPSS للكشف عن الارتباطات المرتفعة جدًا بين الفقرات، ومراجعة العبارات التي قد تكون متشابهة بصورة مفرطة.

 

♦ حذف الفقرات المكررة عند الضرورة

لا يُحذف السؤال لمجرد ارتفاع ارتباطه بغيره، بل بعد التأكد من أنه لا يضيف مضمونًا مستقلًا أو ضروريًا للقياس.

 

♦ مراجعة أبعاد الاستبيان

التأكد من أن الفقرات موزعة بصورة مناسبة على أبعاد المفهوم، وعدم جمع جوانب مختلفة في مقياس واحد دون مبرر علمي.

 

♦ إعادة اختبار الثبات

بعد إجراء التعديلات المبررة، يُعاد حساب ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach) باستخدام SPSS للتحقق من أثرها على الاتساق الداخلي.

 

♦ التحقق من صدق الأداة

عرض التعديلات على مختصين، والتأكد من أن الاستبيان لا يزال يغطي جميع جوانب المتغيرات التي تستهدفها الدراسة.

 

دليل متكامل لبرنامج التحليل الإحصائي SPSS| مفتاح الدقة التحليلية

 

لا تكتمل عملية التحليل الإحصائي بمجرد عرض قيمة معامل ألفا كرونباخ؛ بل يحتاج الباحث إلى تفسيرها بلغة علمية توضح مستوى ثبات أداة الدراسة، وما تعنيه النتيجة بالنسبة إلى فقرات المقياس.

♦ أولًا: العناصر التي يتضمنها التفسير

عند كتابة تفسير ارتفاع معامل ألفا كرونباخ؛ احرص على توضيح:

1. قيمة معامل ألفا كرونباخ المحسوبة.

2. عدد فقرات المقياس أو بُعد الدراسة.

3. مستوى الثبات وفق المعيار المعتمد في البحث.

4. دلالة النتيجة على الاتساق الداخلي وإمكانية استخدام الأداة في التحليلات اللاحقة.

 

♦ ثانيًا: مثال تطبيقي لصياغة التفسير

لنفترض أن الباحث طبق استبيانًا لقياس الرضا الوظيفي، يتكون من 10 فقرات، وبلغ معامل ألفا كرونباخ 0.91 يمكن كتابة التفسير في الرسالة العلمية لاختلاف حالات المعامل وأيضًا حالة ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach)  بالصياغة التالية:

أظهرت نتائج اختبار الثبات باستخدام معامل ألفا كرونباخ أن قيمة المعامل لمقياس الرضا الوظيفي، المكوّن من (10) فقرات، بلغت (0.91)، وهي قيمة تشير إلى ارتفاع مستوى الاتساق الداخلي بين فقرات المقياس وفقًا للمعيار المعتمد في الدراسة، وتدعم هذه النتيجة ثبات أداة الدراسة وإمكانية استخدامها في إجراء التحليلات الإحصائية اللاحقة.

 

 

تعلم معانا كل ما يخص التحليل الإحصائي PDF| جاهز للتحميل الآن

 

لنفترض أن باحثًا أعد استبيانًا لقياس رضا الطلاب عن التعلم الإلكتروني، ويتكون من 10 عبارات، وبعد إدخال البيانات في SPSS حصل على معامل ألفا كرونباخ بقيمة 0.96، كيف يفحص النتيجة ويتخذ القرار؟

♦ إدخال البيانات وإجراء تحليل الثبات

 

 

أدخل إجابات المشاركين في SPSS، بحيث يمثل كل صف مشاركًا، وكل عمود عبارة من عبارات الاستبيان، ثم اتبع المسار:

1. Analyze → Scale → Reliability Analysis

2. انقل العبارات العشر إلى مربع Items، واختر Alpha

3. واجهة Reliability Analysis في SPSS لاختيار فقرات المقياس.

 

♦ تحديد المؤشرات المطلوبة لحساب ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach)

اضغط Statistics وحدد:

1. Item

2. Scale

3. Scale if item deleted

4. Inter-Item Correlations

5. ثم اضغط Continue وبعدها OK.

 

 

نافذة تحديد إحصاءات الثبات والارتباطات بين الفقرات.

 

♦ قراءة نتائج التحليل

1. لنفترض أن مخرجات التحليل الافتراضية جاءت كالتالي:

 

 

2. بعد ذلك افحص جدول Item-Total Statistics، وركز على المؤشرين التاليين:

المؤشر	النتيجة الافتراضية	التفسير
Corrected Item-Total Correlation	من 0.74 إلى 0.88	ارتباط جيد بين الفقرات ومجموع المقياس
Cronbach's Alpha if Item Deleted	من 0.955 إلى 0.959	حذف أي فقرة منفردة لا يرفع معامل ألفا الحالي

 

 

♦ كيف يتخذ الباحث القرار؟

في هذا المثال، لا توجد فقرة تظهر المؤشرات وحدها أنها سبب واضح لضعف الاتساق الداخلي كـ ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach) ، ومع ذلك ينبغي للباحث:

1. مراجعة مصفوفة الارتباطات للكشف عن العبارات شديدة التشابه.

2. مقارنة مضمون الأسئلة للتأكد من عدم تكرار المعنى.

3. التأكد من أن الفقرات تغطي جوانب رضا الطلاب عن التعلم الإلكتروني.

4. الاحتفاظ بالفقرات التي لها قيمة علمية، وعدم حذفها لمجرد خفض معامل ألفا.

 

♦ كيف تكتب النتيجة في الرسالة العلمية؟

يمكن صياغتها بالشكل التالي:

(بلغ معامل ألفا كرونباخ لاستبيان رضا الطلاب عن التعلم الإلكتروني (0.96)، وهو ما يشير إلى ارتفاع مستوى الاتساق الداخلي بين فقرات المقياس، وقد تمت مراجعة مؤشرات ارتباط الفقرات بالمجموع، وتأثير حذف كل فقرة في معامل الثبات، إلى جانب مراجعة مضمون العبارات للتحقق من عدم وجود تكرار مفرط بينها).

 

♦ النتيجة العلمية

لا يحتاج الباحث إلى خفض معامل ألفا من 0.96 لمجرد أنه مرتفع؛ بل عليه التأكد من أن هذا الارتفاع يعكس اتساقًا حقيقيًا مع المحافظة على شمولية الاستبيان.

 

لا تكن مشتت: بغيت محلل إحصائي شاطر؟ إليك خارطة الطريق لنجاح بحثك العلمي

 

عندما تحصل على ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach) مثل (0.96)، لا يكفي تسجيل النتيجة في رسالتك العلمية؛ بل تحتاج إلى فهم أسبابها والتأكد من أن الاتساق الداخلي لا ينتج عن تكرار الفقرات أو تشابهها المفرط، تساعدك شركة سندك للاستشارات الأكاديمية والترجمة في مراجعة مخرجات SPSS، وفحص ارتباط الفقرات، وتحليل أثر حذف كل عبارة، وتفسير النتائج إحصائيًا، مع مراجعة مضمون الأداة للحفاظ على صدقها وشمولية أبعادها دون إجراء تعديلات غير مبررة لمجرد تغيير قيمة المعامل.

لا تترك قيمة ألفا المرتفعة دون تفسير علمي دقيق؛ تواصل مع سندك لمراجعة نتائج الثبات وفهم ما تعنيه لبحثك.

 

اكتشف: شرح برامج التحليل الإحصائي وأهم أدواتها للباحثين

 

قد يحصل الباحث على ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach) ، لكنه يظل بحاجة إلى معرفة كيفية تفسيره، ومدى تأثيره في جودة الاستبيان، والإجراءات المناسبة عند ظهوره بقيمة مرتفعة جدًا، فيما يلي مجموعة من الأسئلة التكميلية التي تساعد على توضيح الجوانب العملية والإحصائية لهذه النتيجة.

♦ هل يمكن أن يختلف معامل ألفا كرونباخ عند تطبيق الاستبيان على عينة أخرى؟

نعم؛ فقد تختلف قيمة المعامل باختلاف خصائص العينة وتباين استجابات أفرادها؛ لذلك لا يُفترض أن تظل قيمة الثبات ثابتة في جميع المجتمعات البحثية.

 

♦ هل يؤثر عدد أفراد العينة في ارتفاع معامل ألفا كرونباخ؟

يؤثر حجم العينة في دقة تقدير المعامل واستقراره، كما تؤثر طبيعة استجابات المشاركين وتباينها في قيمته، لكن زيادة حجم العينة لا تعني بالضرورة ارتفاع معامل ألفا.

 

♦ هل يمكن أن يكون ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach) رغم وجود فقرات ضعيفة؟

نعم؛ فقد يكون المعامل الكلي مرتفعًا رغم وجود فقرة أو أكثر ذات ارتباط ضعيف ببقية الفقرات؛ لذلك يجب فحص إحصاءات كل فقرة بصورة مستقلة.

 

♦ هل ارتفاع معامل ألفا كرونباخ يثبت أن الاستبيان أحادي البعد؟

لا؛ فالمعامل المرتفع لا يثبت أن جميع الفقرات تقيس بُعدًا واحدًا، وقد يحتاج الباحث إلى إجراء التحليل العاملي لفحص الأبعاد الكامنة وراء الاستجابات.

 

♦ هل يمكن استخدام معامل ألفا كرونباخ مع الأسئلة ذات الإجابات الثنائية؟

نعم، يمكن استخدامه مع الفقرات الثنائية مثل نعم/لا عند ملاءمة البيانات وافتراضات القياس، ويرتبط في هذه الحالة بمعامل كودر وريتشاردسون KR-20

 

♦ ما الفرق بين ارتفاع معامل ألفا وارتفاع صدق الاستبيان؟

ارتفاع ألفا يشير إلى الاتساق الداخلي والثبات، بينما يتعلق الصدق بمدى قدرة الأداة على قياس المفهوم الذي صُممت لقياسه؛ ولذلك لا يغني أحدهما عن الآخر.

 

♦ هل يجب حذف بعض فقرات الاستبيان إذا تجاوز ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach)  0.95؟

ليس بالضرورة؛ إذ ينبغي أولًا فحص الارتباطات ومحتوى العبارات، ثم تحديد ما إذا كان هناك تكرار فعلي يستدعي التعديل أو الحذف، مع المحافظة على شمولية المقياس.

 

♦ هل يمكن حساب معامل ألفا كرونباخ لكل بُعد من أبعاد الاستبيان؟

نعم، ويُفضّل حسابه لكل بُعد على حدة عندما يتكون الاستبيان من عدة أبعاد؛ بشرط أن تكون فقرات كل بُعد مناسبة لقياس المفهوم الذي يمثله.

 

♦ ماذا أفعل إذا انخفض معامل ألفا بعد حذف إحدى الفقرات؟

يشير ذلك إلى أن الفقرة قد تسهم في الاتساق الداخلي للمقياس، لكن لا ينبغي اتخاذ قرار الاحتفاظ بها اعتمادًا على هذا المؤشر وحده، بل يجب مراجعة مضمونها وملاءمتها النظرية.

 

♦ هل يمكن الاعتماد على معامل ألفا كرونباخ وحده لقبول أداة الدراسة؟

لا، بل يجب الجمع بين نتائج الثبات وأدلة الصدق، ومراجعة البناء العاملي للأداة عند الحاجة، والتأكد من ملاءمة الفقرات لأهداف الدراسة ومتغيراتها.

 

احصل على: دورة تعلم التحليل الاحصائي| أتمت مهاراتك

 

 

اطلع على: 17 عامًا من تحقيق الريادة في الدعم الأكاديمي للباحثين مع شركة سندك

 

 

► المراجع

Zahir, M., & Gharleghi, B. (2015). Adoption of internet banking in Maldives, the most important determinants. Asian Social Science, 11(2), 181.‏

Tomé, E., Peuyadi, O., & Hatch, A. (2023, September). The Challenges of Banco Crédito Agrícola in Portugal to the European Commission's Sustainable Finance Action Plan. In European Conference on Knowledge Management (Vol. 24, No. 2, pp. 1049-1059).‏

 

تُقاس جودة الاستبيان بمدى اتساق فقراته وقدرتها على قياس المتغيرات البحثية بصورة دقيقة وشاملة؛ لذلك يتطلب التعامل مع القيم المرتفعة، خاصة التي يتجاوز ارتفاع معامل ألفا كرونباخ (Alpha Cronbach)  فيها (0.95)، فحصًا إحصائيًا ومراجعة علمية لمحتوى الأداة قبل اعتمادها، وتدعمك شركة سندك للاستشارات الأكاديمية والترجمة في تحليل نتائج SPSS؛ تواصل مع سندك واتساب الآن واحصل على دعم متخصص.