ทำอย่างไรเมื่อค่า Cronbach’s Alpha น้อยกว่า 0.7

ในการทำวิจัยที่ใช้แบบสอบถาม หนึ่งในขั้นตอนสำคัญที่ช่วยตรวจสอบ “ความน่าเชื่อถือของเครื่องมือวิจัย” คือการคำนวณค่า Cronbach’s Alpha ซึ่งใช้วัดระดับความสอดคล้องภายใน (Internal Consistency) ของข้อคำถามในแต่ละตัวแปรหรือมิติที่วัด โดยปกติแล้วแบบสอบถามจะถือว่ามีความน่าเชื่อถือเมื่อมีค่ามากกว่า 0.7 แต่คุณจะทำอย่างไรเมื่อค่า Cronbach's Alpha น้อยกว่า 0.7

ทำอย่างไรเมื่อค่า Cronbach's Alpha น้อยกว่า 0.7

โดยทั่วไป ค่า Cronbach’s Alpha จะมีเกณฑ์การตีความดังนี้

• ≥ 0.90 = ยอดเยี่ยม (Excellent)

• 0.80 – 0.89 = ดี (Good)

• 0.70 – 0.79 = พอใช้ (Acceptable)

• 0.60 – 0.69 = ต้องพิจารณา (Questionable)

• 0.50 – 0.59 = ต่ำ (Poor)

• < 0.50 = ไม่ผ่าน (Unacceptable)

ดังนั้น หากคุณพบว่า ค่า Cronbach’s Alpha น้อยกว่า 0.7 หมายความว่าแบบสอบถามของคุณอาจยังไม่สอดคล้องภายในเพียงพอ ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อ “ความน่าเชื่อถือของข้อมูล”

แต่ไม่ต้องตกใจค่ะ เพราะเราสามารถวิเคราะห์และปรับปรุงได้อย่างมีขั้นตอน ดังนี้

1. ตรวจสอบจำนวนข้อคำถาม (Number of Items)

จำนวนข้อคำถามมีผลต่อค่า Cronbach’s Alpha อย่างมาก

• ถ้ามี ข้อคำถามน้อยเกินไป (เช่น 2–3 ข้อ) ค่า Alpha มักจะต่ำแม้คำถามมีความสัมพันธ์กันดี

• ควรเพิ่มจำนวนข้อคำถามที่วัดประเด็นเดียวกัน (เช่น 4–6 ข้อขึ้นไป) เพื่อเพิ่มความแม่นยำของการวัด

แต่ไม่ควรเพิ่มข้อคำถามโดยไม่จำเป็น — ควรอยู่บนพื้นฐานของกรอบแนวคิดและความเหมาะสมของตัวแปร

2. ตรวจสอบค่า “Corrected Item-Total Correlation”

ในโปรแกรม SPSS จะมีคอลัมน์ชื่อ “Corrected Item-Total Correlation” ซึ่งบอกว่าข้อคำถามแต่ละข้อสัมพันธ์กับคะแนนรวมของตัวแปรนั้นมากน้อยเพียงใด

ถ้าค่าต่ำกว่า 0.30 แสดงว่าข้อนั้นอาจไม่สอดคล้องกับข้ออื่น ๆ

ลองพิจารณาตัดออก แล้วคำนวณค่า Cronbach’s Alpha ใหม่

การลบเพียง 1–2 ข้อที่ไม่สัมพันธ์กัน บางครั้งสามารถเพิ่มค่า Alpha ได้จาก 0.6 เป็น 0.8 ได้เลยค่ะ

3. ตรวจสอบความเข้าใจของผู้ตอบแบบสอบถาม

บางครั้งปัญหาไม่ได้อยู่ที่ตัวแบบสอบถาม แต่เกิดจาก “การตีความของผู้ตอบ” เช่น

• ใช้ภาษาที่ซับซ้อนเกินไป

• คำถามมีความกำกวม

• หรือใช้สเกลการวัดที่ไม่เหมาะสม

แนวทางแก้ไขคือ ปรับถ้อยคำให้ง่ายและชัดเจน รวมถึงทดสอบ (Pre-test) กับกลุ่มตัวอย่างเล็ก ๆ เพื่อดูว่าผู้ตอบเข้าใจคำถามตรงกันหรือไม่

4. ตรวจสอบโครงสร้างของตัวแปร (Construct Dimension)

บางครั้งตัวแปรเดียวกันอาจมีหลายมิติ เช่น “ความพึงพอใจในการทำงาน” อาจประกอบด้วยด้านสิ่งแวดล้อม เพื่อนร่วมงาน และค่าตอบแทนหากนำคำถามจากหลายมิติรวมกันโดยไม่ได้แยกย่อยก่อนวิเคราะห์ ค่า Alpha จะต่ำ

แนวทางแก้ไข:

• แยกวิเคราะห์ Cronbach’s Alpha ตามมิติย่อย (Sub-dimension)

• จากนั้นดูว่ามิติใดมีค่า Alpha ต่ำและควรปรับปรุง

ทำไมควรใช้บริการของ Data Investigator

การแก้ไขปัญหา Cronbach’s Alpha ที่ต่ำกว่าเกณฑ์ต้องอาศัยทั้งความเข้าใจเชิงทฤษฎีและความเชี่ยวชาญทางสถิติ ซึ่ง Data Investigator มีทีมผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลและงานวิจัยมากกว่า 15 ปี ที่สามารถช่วยคุณในทุกขั้นตอน เช่น

• วิเคราะห์ค่าความเชื่อมั่น (Reliability) และความเที่ยงตรง (Validity) ของแบบสอบถาม

• ปรับปรุงคำถามเพื่อเพิ่มค่า Cronbach’s Alpha อย่างเหมาะสม

• วิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม SPSS

• ให้คำแนะนำการเขียนอธิบายผลการวิเคราะห์ข้อมูลโดยละเอียด

• ออกใบรับรองผลการวิเคราะห์ข้อมูล (Certificate of Statistical Analysis)

ไม่ว่าคุณจะเป็น นักศึกษาทำวิทยานิพนธ์, นักวิจัยทางการแพทย์, หรือ หน่วยงานราชการ,Data Investigator พร้อมช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่างานวิจัยของคุณมี ความน่าเชื่อถือ ถูกต้อง และผ่านมาตรฐานทางสถิติ

สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมกรุณาติดต่อ:

อีเมล์: info@datainvestigatorth.com

ไลน์: @datainvestigator