Cronbach's α 信度計算器
Cronbach's α 用來看同一個構念的幾道題目，受試者的回答是否一致。 把預試或正式施測的原始資料貼進來，就能算出 α、每一題的修正後題目總分相關與刪題後 α，反向題會自動轉換計分。 結果免費看，不用註冊；存檔與匯出 Word 報告需要免費註冊。
貼上資料，算 Cronbach's α
從 Excel 或 Google 試算表直接複製貼上：一列一位受試者、一欄一題，第一列可以是題目名稱。下面是示範資料，直接換成你的。
反向題會先轉換計分：新分數＝最小值＋最大值－原分數（1～5 量表就是 6－原分數）。
Cronbach's α（6 份 × 4 題）
.951
高於 .95：一致性很高，但也可能有題目意思重複，可以檢查是否有換句話說的題目
| 題目 | 平均 | 標準差 | 修正後題目總分相關 | 刪題後 α |
|---|---|---|---|---|
| 題1 | 3.50 | 1.05 | .968 | .908 |
| 題2 | 4.00 | .89 | .815 | .956 |
| 題3 | 3.50 | 1.05 | .790 | .964 |
| 題4（反向） | 3.50 | 1.05 | .968 | .908 |
標橘色：修正後相關低於 .30，或刪掉這題 α 反而變高——值得回頭看題意，但不代表一定要刪。
- 💡 目前 6 份。預試建議至少 30 份（Johanson & Brooks, 2010），份數太少時 α 很不穩定
α 的判讀標準
| α | 判讀 |
|---|---|
| < 0 | 資料或反向計分有問題（不是信度低） |
| < .60 | 內部一致性不足 |
| .60～.70 | 偏低，探索性研究有時接受，需說明 |
| .70～.80 | 達常用標準（Nunnally, 1978） |
| .80～.95 | 良好 |
| > .95 | 可能有意思重複的題目 |
α 會隨題數增加而變高：題數很多的量表 α 高不一定代表題目品質好。α 只代表內部一致性，不代表效度——量對了一件錯的事，α 一樣可以很高。
預試要幾份？
方法學文獻建議量表預試至少 30 位具代表性的受試者（Johanson & Brooks, 2010）； 國內統計教科書也常見「以題數最多的分量表題數的 3～5 倍」作為經驗法則。 預試的目的是找出有問題的題目（修正後相關偏低、刪題後 α 反而上升），不是證明量表很好， 所以預試後修改題目很正常，修了哪些題要在論文裡交代。
論文裡怎麼寫
「本研究以 45 位受試者進行預試，工作滿意度量表（5 題）之 Cronbach's α 為 .86， 各題修正後題目總分相關介於 .52 至 .74，顯示量表具良好之內部一致性。第 4 題為反向題，已先轉換計分。」（示範句，數字請換成你的結果；分量表要各自報告）
常見問題
Cronbach's α 多少才算可以？
最常用的標準是 .70 以上（Nunnally, 1978），.80 以上屬良好；.60～.70 偏低，探索性研究有時會接受但要說明。α 超過 .95 則可能有意思重複的題目。這些都是慣例，論文裡要寫出你採用的標準與出處。
預試要幾份問卷？
方法學文獻建議量表預試至少 30 位具代表性的受試者（Johanson & Brooks, 2010）；國內統計教科書也常見「以題數最多的分量表題數的 3～5 倍」為經驗法則。份數太少時 α 很不穩定，換一批人可能差很多。
α 是負的怎麼辦？
幾乎一定是反向題沒有轉換計分，或資料欄位貼錯。看逐題分析裡「修正後題目總分相關」是負數的那一題，確認它是不是反向題，在「反向題」欄位填入題號即可。
要不要依「刪題後 α」刪題？
刪題後 α 變高只代表那一題和其他題不太一致，不代表一定要刪。先回頭看題意：是不是在測別的概念、是不是翻譯或用詞有問題。只為了讓 α 變高而刪題，會讓量表的內容效度變差，也要在論文裡交代。
分量表要分開算嗎？
要。α 是「同一個構念的題目」之間的一致性，整份問卷混在一起算沒有意義。每個分量表（構念）各算一次，分別貼上那幾題的資料。
相關文章
- 質性研究中的數據驗證過程：增強研究信度及可靠度的關鍵
- 問卷設計中的心理測量學原理：信度、效度、標準化和常模化
- 深入解析！問卷設計中的因素分析運用：優化問卷、提高信度與效度
- 問卷設計與前測的重要性：打造可靠又有效的問卷工具
- 瞭解參考文獻格式的正確使用，提升學術寫作的信度和說服力
- 問卷設計中反向題的重要性和使用技巧：反向題的祕密大公開！
參考文獻：Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory(2nd ed.). McGraw-Hill.｜ Johanson, G. A., & Brooks, G. P. (2010). Initial scale development: Sample size for pilot studies. Educational and Psychological Measurement, 70(3), 394–400. 計算在你的瀏覽器完成；資料不會送到伺服器，除非你按「存進帳號」或「匯出 Word」。