信度阿尔法系数范围？

Cronbach's alpha系数，也称为克隆巴赫系数，是心理或教育测验中最常用的信度评估工具，用于估量测验的内部一致性，作为信度的指标。

关于这个系数的具体范围，如果Cronbach's alpha系数在0.8以上，则该测验或量表的信度非常好；如果数值在0.7至0.8之间，则该测验或量表的信度是可以接受的；而在0.6至0.7之间的值，也还是可以接受的，但可能需要对量表进行修订。

学者DeVellis进一步提出，如果分量表的内部一致性系数在0.6以下或者总量表的信度系数在0.8以下，应考虑重新修订量表或增删题项。因此，总的来说，Cronbach's alpha系数越高，表明测量的可信程度越大。

实际中α系数检测的是数据间的内部一致性。也就是说，在潜在的前提假设中，数据内部应该是基本一致的，行话就是正相关，所以范围通常在[0，1]之间。α值用来表示这些数据间一致程度。如果出现负值，则说明多列数据不一致。但是，-α值又不能简单地理解成内部不一致系数，因为α是专门为测量一致性而设置的，α只在表示一致性上有意义，或者可以说成是只在α值大于0时才有意义。当多列数据的之间不是正相关时，总得分方差S2x可能小于题内方差∑S2i，所以负值就会出现。只是相关系数用于测量两变量之间的关系，而α系数可用于测量多个变量。

信度检验测量的是可靠性。实际的问卷调查中，一般用a系数检验数据内部的一致性！但是，检验的前提是数据内部应该是一致的，或者理论上是一致的。比如：做一项教室卫生程度的调查，地板、桌子、玻璃，理论上洁净程度应该一致，要么都脏，要么都干净。所以可以用α系数测度内部的一致性。但是如果内部本来就不一致，检验将没有意义。比如清洁员只打扫了地板、抹桌子，却忘记了擦玻璃。那么地板和桌子可能一尘不染，但是玻璃却会满脸污脏。面对这样的事实，计算出来的a信度系数，就可能是负值了。所以，当a系数为负时，也不必大惊小怪。这可能反映了数据内部本身的不一致，但更可能的是你忘记把调查中的反向问题正向化了。