尺度の信頼性

　　項目からの因子分析の目的の１つは、因子分析結果から尺度を構成することである。先の因子分析結果では、ほぼ明確な単純構造の解が得られた。この因子パターンに基づいて、ここでは、尺度を構成し、このデータで、尺度の信頼性を推定してみることにする。SPSSでは、α係数の推定が、「尺度(A)」の「信頼性分析(R)」でおこなうことができる。

　

図１　尺度の信頼性の推定

　ここでは、先の第１因子の３項目が１つの尺度としての条件を満たしているかどうかを検討してみることにする。

先の因子分析において、第１因子で因子パターンの値が大きかった、v1、v4とv7の３項目について検討をくわえてみることにする。

図２　信頼性分析の指定画面

この画面の「モデル(M)」のアルファは、Cronbach( 1951) によるα係数の推定を指定するものである。関係する統計量の出力は、「統計(S)」において、おこなう。各項目(I)と構成尺度(S)の平均・標準偏差、項目と尺度の修正相関係数（尺度から当該項目を除外した項目と尺度との相関係数）(A)、そして、項目間の相関行列(L)が、一般的な項目分析の統計量である。

図３　信頼性分析で出力する統計量

以下が、この指定での出力ビューアの内容である。

　　****** Method 2 (covariance matrix) will be used for this analysis ******

　　 R E L I A B I L I T Y A N A L Y S I S - S C A L E (A L P H A)

　　 Mean Std Dev Cases

　　 1. V1 4.2448 .8769 241.0

　　 2. V4 3.8589 1.0392 241.0

　　 3. V7 4.4564 .7632 241.0

　　 Correlation Matrix

　　 V1 V4 V7

　　V1 1.0000

　　V4 .4907 1.0000

　　V7 .6043 .5858 1.0000

　　 N of Cases = 241.0

　　 N of

　　Statistics for Mean Variance Std Dev Variables

　　 Scale 12.5602 5.0641 2.2503 3

　　Item-total Statistics

　　 Scale Scale Corrected

　　 Mean Variance Item- Squared Alpha

　　 if Item if Item Total Multiple if Item

　　 Deleted Deleted Correlation Correlation Deleted

　　V1 8.3154 2.5918 .6033 .3937 .7171

　　V4 8.7012 2.1604 .5970 .3726 .7489

　　V7 8.1037 2.7434 .6875 .4755 .6520

　　Reliability Coefficients 3 items

　　Alpha = .7798 Standardized item alpha = .7926

　この尺度は、３項目しかないにもかかわらず、α＝0.780となった。一般的には、もっと数多くの項目が、尺度構成では必要なことが多い。