Le coefficient alpha de Cronbach
Le coefficient alpha de Cronbach (ou fiabilité équivalente à tau) est une mesure de la relation entre un groupe de questions. Le groupe de questions est appelé une échelle et chaque question de ce groupe est un item. Le coefficient alpha de Cronbach est donc une mesure de la cohérence interne d'une échelle et donc de la force de sa fiabilité.

Le coefficient alpha de Cronbach est la corrélation entre les réponses d'un questionnaire. L'alpha de Cronbach peut prendre des valeurs comprises entre 0 et 1. La cohérence interne d'un test est d'autant plus grande que la corrélation entre les items est en moyenne élevée.
Variables latentes
Les hypothèses contiennent souvent des variables qui ne peuvent être mesurées directement. Les variables qui ne sont pas directement mesurables sont appelées variables latentes et sont, par exemple, la capacité d'écriture, l'intelligence ou l'attitude envers les voitures électriques.

Pour rendre les variables latentes "mesurables", on utilise une échelle. Une échelle est un groupe de questions qui sont utilisées pour mesurer collectivement une variable latente.
L'objectif est maintenant que les réponses aux différentes questions correspondent bien, c'est-à-dire qu'elles présentent une corrélation élevée. Chaque question individuelle doit avoir une corrélation aussi élevée que possible avec toutes les autres questions.

Fiabilité et alpha de Cronbach
Si les réponses aux questions ou aux items sont fortement corrélées, on parle de cohérence interne élevée. Et c'est précisément cette cohérence interne que le coefficient alpha de Cronbach mesure.
Définition de l'alpha de Cronbach
Le coefficient alpha de Cronbach est une mesure de la cohérence interne d'une échelle.
La fiabilité indique avec quelle fiabilité ou précision un questionnaire ou un test mesure une valeur réelle. La fiabilité signifie donc la précision avec laquelle un test peut mesurer une variable. Plus la fiabilité d'un test est élevée, moins il y a d'erreurs de mesure.
L'alpha de Cronbach est donc une mesure de la mesure dans laquelle le groupe de questions est lié les unes aux autres et fournit ainsi une estimation de la qualité ou de la faiblesse de la précision de mesure, appelée fiabilité, d'un groupe d'éléments.
Hypothèses pour le coefficient alpha de Cronbach
Dans le contexte de la théorie classique des tests, l'accent est mis sur les erreurs de mesure qui existent lorsqu'une valeur est mesurée. Pour que le coefficient alpha de Cronbach puisse être calculé, deux conditions doivent être remplies.
- Les proportions d'erreurs des items doivent être non corrélées, c'est-à-dire que la proportion d'erreurs d'un item ne doit pas être influencée par la proportion d'erreurs d'un autre item.
- Les items doivent avoir la même proportion de variance vraie.
Cependant, ces deux conditions ne sont généralement pas remplies dans la pratique. En outre, plus l'échelle comporte d'items, plus la valeur alpha est élevée.
Il est important de noter que le coefficient alpha de Cronbach ne teste pas si les items individuels sont réellement influencés par une seule ou par plusieurs variables latentes! Une valeur élevée de l'alpha de Cronbach ne prouve pas que les items sont influencés par une seule variable latente.
Pour que la fiabilité de l'échelle puisse être estimée à l'aide du coefficient alpha de Cronbach, la condition selon laquelle toutes les questions ou tous les items mesurent la même variable latente doit être remplie!

Autrement dit, si tous les items mesurent la même variable latente, le coefficient alpha de Cronbach indique dans quelle mesure ces items mesurent la variable latente.
Calculer le coefficient alpha de Cronbach
Le coefficient alpha de Cronbach peut être calculé à l'aide de la formule suivante:

Le coefficient alpha de Cronbach devient donc plus grand lorsque le nombre d'items augmente et lorsque la corrélation inter-items augmente. Le coefficient alpha de Cronbach devient plus petit lorsque la corrélation inter-items moyenne devient plus petite.
Exemple de coefficient alpha de Cronbach
Disons que votre hypothèse est la suivante: les extravertis gagnent plus d'argent que les introvertis. Alors comment mesurer le salaire? C'est simple! Vous le demandez simplement dans le questionnaire!

Mais comment mesure-t-on l'extraversion chez les gens? Grâce à des recherches, vous avez découvert que l'extraversion peut être mesurée par l'échelle suivante des cinq grands traits de personnalité.

Vous créez donc une enquête sur datatab.fr, l'envoyez et récupérez les réponses dans une feuille de calcul Excel.

L'ensemble de données d'exemple peut être téléchargé ici.
Les quatre variables peuvent maintenant être combinées en une construction qui vous donne une valeur pour votre variable latente non mesurable. Vous pouvez le faire par exemple avec un indice de somme ou un indice de moyenne.
Avant cela, nous devons bien sûr vérifier dans quelle mesure ces éléments représentent la même chose, c'est-à-dire quel est le niveau de l'alpha de Cronbach et la fiabilité de l'échelle.
À cette fin, les données sont copiées dans le tableau supérieur de la calculatrice de l'alpha de Cronbach. Ensuite, les quatre items sont sélectionnés et DATAtab calcule les statistiques de fiabilité.

Pour les données actuelles, un alpha de Cronbach de 0,71 a été obtenu. Le tableau avec les statistiques de l'échelle des items est ensuite affiché. Dans le tableau, vous pouvez voir comment l'alpha de Cronbach change lorsque la variable ou l'item respectif est omis.

On peut voir que lorsque l'item 1 est supprimé, le coefficient alpha de Cronbach tombe à 0,66 et que lorsque l'item 2 est supprimé, le coefficient alpha de Cronbach tombe même à 0,48. Cependant, lorsque l'item 4 est supprimé, le coefficient alpha de Cronbach augmente à 0,79. Par conséquent, dans ce cas, on peut envisager de supprimer l'item 4.
Interpréter le coefficient alpha de Cronbach
Le coefficient alpha de Cronbach ne doit pas être inférieur à 0,6, si possible. Les valeurs supérieures à 0,7 sont considérées comme acceptables. Toutefois, le coefficient alpha de Cronbach ne doit pas non plus, de préférence, être supérieur à 0,9, ce qui signifierait que les questions sont "trop similaires" et que vous obtenez donc les mêmes réponses aux questions, auquel cas vous pourriez omettre les questions dont la corrélation est trop élevée et vous n'auriez aucune perte d'information. Pour l'interprétation du coefficient alpha de Cronbach, on peut utiliser le tableau ci-dessous.
Alpha de Cronbach | Interprétation |
---|---|
> 0,9 | Excellent |
> 0,8 | Bon |
> 0,7 | Acceptable |
> 0,6 | Discutable |
> 0,5 | Mauvais |
< 0,5 | Inacceptable |
Comme nous l'avons déjà écrit plus haut, la cohérence interne ne renseigne que sur la corrélation entre les items, mais pas sur leur concordance en termes de contenu. Le coefficient alpha de Cronbach vérifie seulement si les items sont corrélés. Par conséquent, le chercheur doit s'assurer que seuls les items qui mesurent le même contenu sont utilisés.
Le coefficient alpha augmente avec le nombre d'items. Par exemple, si l'échelle n'est pas construite avec 4 items, mais avec 8 items, la même corrélation pour les 8 items aura tendance à donner un alpha plus élevé.
En outre, il faut bien sûr veiller à ce que les questions soient toutes formulées de manière positive ou négative, c'est-à-dire qu'une valeur élevée ou faible doit toujours signifier la même chose.