常用统计算法JAVA实现 - 克隆巴赫系数（10）

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# 克隆巴赫系数

于 2019-01-22 21:24:20 首次发布

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本文介绍了一种使用Java实现的克隆巴赫系数计算方法，该方法用于评估问卷等测量工具的一致性信度。通过示例展示了如何计算多个评分者给出的数据的一致性水平。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

/**
	 * 
	 *  * @描述: 内在一致性信度 <br/>
	 *  * @方法名: ICR <br/>
	 *  * @param values <br/>
	 *  * @return <br/>
	 *  * @返回类型 double 克隆巴赫系数 [.00 ~ +1.00],越大越可信 <br/>
	 *  * @创建人 micheal <br/>
	 *  * @创建时间 2019年1月4日下午11:38:24 <br/>
	 *  * @修改人 micheal <br/>
	 *  * @修改时间 2019年1月4日下午11:38:24 <br/>
	 *  * @修改备注 <br/>
	 *  * @since <br/>
	 *  * @throws <br/>
	 *  
	 */
	public static double ICR(double[]... values) {
		int k = values.length;
		double varianceSum = 0.0;
		double scoreSum = 0.0;
		double[] Tscore = new double[values[0].length];
		for (int i = 0; i < k; i++) {
			double[] x = values[i];
			varianceSum = varianceSum + variance(x);
			for (int j = 0; j < x.length; j++) {
				Tscore[j] = Tscore[j] + x[j];
			}
		}
		scoreSum = variance(Tscore);
		return Mutil.multiply(k / (k - 1), Mutil.divide(Mutil.subtract(varianceSum, scoreSum), varianceSum, 2));
	}

测试代码，打印结果：-0.24

double[] p1 = { 3, 4, 3, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3 };
double[] p2 = { 5, 4, 4, 3, 4, 5, 5, 4, 5, 3 };
double[] p3 = { 1, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 4, 4, 2 };
double[] p4 = { 4, 5, 4, 2, 4, 3, 3, 2, 4, 3 };
double[] p5 = { 1, 3, 4, 1, 3, 2, 4, 4, 3, 2 };
log.info("计算[克隆巴赫系数]:" + ICR(p1, p2, p3, p4, p5));