L'alpha de Cronbach : qu'est-ce que c'est et comment est-il utilisé ?

Lorsqu'un chercheur crée une échelle ou un test pour mesurer une dimension, il utilise généralement différents indicateurs pour étayer sa validité. Dans cet article, nous allons analyser un coefficient qui est utile pour cela : l'alpha de Cronbach.

L’alpha de Cronbach est un coefficient associé à la fiabilité d’un instrument de mesure – le test psychométrique – en psychologie. Ce serait un indicateur de la cohérence ou de la stabilité des mesures lorsqu’un processus de mesure est répété (Prieto et Delgado, 2010). Une valeur psychométrique qui permettrait d’analyser la cohérence des résultats en mesurant la même chose dans des conditions très similaires.

Les procédures les plus utilisées pour déterminer la fiabilité, selon Hernández, Fernández, Baptista (2014), sont les suivantes :

1. Mesure de stabilité (fiabilité par test-retest) : dans cette procédure, l’instrument est appliqué deux ou plusieurs fois au même groupe d’individus après un certain laps de temps. Si la corrélation des résultats est positive, l’instrument est considéré comme fiable.

2. Méthode des formes alternatives ou parallèles : dans ce cas, le même instrument n’est pas appliqué, mais deux ou plusieurs tests équivalents tant dans le contenu que dans les instructions, la durée et les caractéristiques. L’instrument serait considéré comme fiable si les résultats obtenus avec les deux instruments sont très similaires.

3. Méthode des moitiés divisées : ici, une seule application de l’instrument est effectuée. La procédure consiste à diviser le total des items en deux parties équivalentes et à comparer les scores des deux. Le test serait fiable si les résultats des deux moitiés étaient très similaires.

4. Mesures de cohérence interne : dans ce type de mesures, différents coefficients sont utilisés, parmi lesquels l’alpha de Cronbach. La procédure consiste à appliquer l’instrument une seule fois et à calculer le coefficient avec lequel vous travaillez.

Qu’est-ce que l’alpha de Cronbach ?

L’alpha de Cronbach a été proposé par Lee Cronbach afin de fournir une mesure de la cohérence interne d’un test. Cette mesure suppose des valeurs comprises entre 0 et 1. La cohérence interne à mesurer est celle qui décrit dans quelle mesure toutes les questions d’un test mesurent le même concept et, par conséquent, est liée à l’interrelation des éléments du test. (Tavako et Dennick, 2011).

L’alpha de Cronbach augmente au fur et à mesure que les réponses aux différents items du test sont corrélées. Cependant, un coefficient alpha élevé ne garantit pas toujours une bonne cohérence interne. En effet, l’alpha de Cronbach est également affecté par le nombre d’items du test. S’il est trop court, la valeur alpha en souffrira ; s’il est élevé, la valeur alpha augmente.

Bref, la fiabilité d’une échelle est proportionnelle à sa longueur (Streiner, 2003) ; ce qui est bien, mais en même temps cela peut être un problème quand on parle de tests avec trop peu ou trop d’items.

Ainsi, une façon d’augmenter le coefficient alpha de Cronbach est d’ajouter au test plus d’éléments/items liés au construit à mesurer (cependant, cette augmentation peut être quelque peu artificielle, car la qualité psychométrique du test peut ne pas augmenter).

Il est également important de noter que l’alpha est une propriété des résultats des tests à un moment donné. Par conséquent, les chercheurs ne doivent pas se fier aux estimations publiées de l’alpha et doivent mesurer l’alpha chaque fois que le test est administré (Streiner, 2003).

Comment est-il calculé ?

L’alpha de Cronbach est obtenu à partir de la covariance entre les éléments de l’instrument, la variance totale de l’échelle et le nombre d’éléments qui composent l’échelle. La formule pour calculer l’alpha de Cronbach à l’aide des variances est la suivante :

= [k / k-1] [1- Σ S²i / S²t]

Où:

• K = Nombre d’éléments sur l’échelle.
• S²i = Écart de l’élément i.
• S²t = Variance des scores observés des individus.

Fondamentalement, il s’agit de diviser la somme des variances des items par la variance des scores observés des individus, pondérés par le nombre d’items. C’est la raison pour laquelle l’alpha de Cronbach tend à s’améliorer si l’on augmente le nombre d’items sur une échelle.

Interprétation du coefficient alpha de Cronbach

Par un consensus relativement large, la valeur minimale acceptable pour l’alpha de Cronbach est de 0,70. Une valeur plus petite indiquerait que la cohérence interne de l’instrument est faible. Cela signifie que les questions du test ne mesurent pas ce qu’elles sont censées mesurer.

D’autre part, la valeur maximale attendue est de 0,90. L’obtention d’un score supérieur à cette valeur ne signifie pas nécessairement que la cohérence interne est élevée, mais plutôt qu’il y a redondance ou duplication d’éléments (Oviedo et Arias, 2005). C’est-à-dire que plusieurs questions mesurent exactement le même élément d’un construit, elles sont répétées.

Utilisation de l’alpha de Cronbach

L’alpha de Cronbach est utilisé pour déterminer la cohérence interne d’un test à une seule dimension. Lorsqu’on utilise des instruments qui mesurent deux ou plusieurs dimensions différentes, même s’ils sont du même construit, il y a un risque de sous-estimer la cohérence interne (Oviedo et Arias, 2005).

Ce qu’il est recommandé de faire lorsque vous avez un test multidimensionnel, c’est de calculer l’alpha de Cronbach pour chaque groupe de questions qui composent une dimension. Ensuite, le coefficient alpha de Cronbach est utilisé pour connaître la cohérence interne d’une échelle à une dimension.

Lorsqu’on se réfère au concept de fiabilité, on suppose non seulement que les mesures sont cohérentes, mais aussi qu’il existe une unidimensionnalité ou une homogénéité dans un échantillon d’items de test. Ainsi, non seulement l’alpha de Cronbach peut être utilisé pour mesurer l’unidimensionnalité d’un ensemble d’éléments, mais il peut également être utilisé pour confirmer si un échantillon d’éléments est vraiment unidimensionnel ou non.

De cette façon, l’alpha de Cronbach peut être utilisé pour mesurer l’homogénéité d’un ensemble d’items/items dans un test. En outre, cela peut également nous donner des indices quant à savoir si un échantillon d’articles est vraiment unidimensionnel ou non.