克朗巴哈α系数计算器
克朗巴哈 α 是量表内部一致性的标准指标——衡量问卷各题目相互契合的程度。粘贴作答矩阵（每行一位被试，每列一道题目），即可获得原始 α（SPSS 和 R 的 psych::alpha 报告的系数）、标准化 α、题目间平均相关，以及用于题目诊断的完整删题后 α 表。 无需 SPSS 许可证，无需语法：结果已对照 R 的 psych 包验证。常用经验标准：α ≥ .9 优秀、≥ .8 良好、≥ .7 可接受——但需注意过高的 α 也可能提示题目冗余。数据始终保留在浏览器中。
常见问题
如何按 APA 7 格式报告克朗巴哈 α？
给出系数及题目数，例如："该 3 题量表显示出良好的内部一致性，克朗巴哈 α = .93。"比较题目时引用删题后 α 值。AI 报告按钮可按 APA 7 风格撰写信度段落——包括题目诊断。
多大的克朗巴哈 α 算可接受？
常用标准：研究用途 ≥ .70 可接受，≥ .80 良好，高风险个体决策需 ≥ .90。低于 .70 时请查看删题后 α 表找出薄弱题目。注意 α 会随题目数机械上升，α > .95 可能提示冗余而非质量。
删题后 α 告诉我什么？
它逐一移除每道题目后重新计算 α。若删除某题能使 α 明显高于当前值，说明该题与量表其余部分相关较弱，是修订或删除的候选——但在删题前请权衡内容覆盖面。
原始 α 与标准化 α 有何区别？
原始 α 基于题目协方差（即 SPSS 显示的"Cronbach's Alpha"）；标准化 α 基于相关系数，相当于所有题目都做了 z 标准化。当题目方差不等时两者会不同。除非您确实对标准化后的题目求和，否则请报告原始 α。