Коэффициент кронбаха альфа: Альфа Кронбаха

Надёжность психологического теста — Психологос

Надёжностью называется один из критериев качества теста, его устойчивость по отношению к погрешностям измерения. Различают два вида надёжности — надёжность как устойчивость и надёжность как внутреннюю согласованность.

Надёжность как устойчивость

Устойчивость результатов теста – возможность получения одинаковых результатов у испытуемых в различных случаях.

Устойчивость определяется с помощью повторного тестирования (ретеста):

В данном методе предлагается провести несколько замеров с некоторым промежутком времени (от недели до года) одним и тем же тестом. Если корреляция между результатами различных замеров будет высокой, следовательно, тест достаточно надежный. Однако надежность не всех тестов можно проверять этим методом, так как оцениваемое качество, явление или эффект могут быть сами по себе нестабильны (например, наше настроение, которое может меняться от одного замера к следующему). Еще один недостаток МР – это эффект привыкания. Испытуемые уже знакомы с этим тестом, а может быть, даже помнят большую часть своих ответов после предыдущего заполнения.

Надёжность как внутренняя согласованность

Внутренняя согласованность определяется связью каждого конкретного элемента теста с общим результатом, тем, насколько каждый элемент входит в противоречие с остальными, насколько каждый отдельный вопрос измеряет признак, на который направлен весь тест.

Для проверки внутренней согласованности применяются:

• Метод расщепления или метод автономных частей
• Метод эквивалентных бланков
• Альфа Кронбаха

Метод расщепления (Split-half reliability)

Этот метод заключается в расщеплении/разделении теста на две равные части (например, четные и нечетные вопросы, первая и вторая половина), а затем находится корреляция между ними. Если корреляция высокая, тест можно считать надежным.

Метод эквивалентных бланков

МЭБ состоит в применении двух сопоставимых друг с другом форм теста для большой выборки (например, формы L и M для измерения в шкале интеллекта Стэнфорда-Бине)

Результаты, полученные при выполнении двух форм, сравнивают и высчитывают корреляцию. Если коэффициент корреляции высокий, следовательно, тест надежен. Недостаток этого метода в том, что он подразумевает такой длительный и трудоемкий процесс, как создание двух эквивалентных форм.

Альфа Кронбаха

В этом методе, предложенном Ли Кронбахом, сравнивается разброс каждого элемента с общим разбросом всей шкалы. Если разброс результатов теста меньше, чем разброс результатов для каждого отдельного вопроса, следовательно, каждый отдельный вопрос направлен на исследование одного и того же признака, свойства или явления. Они вырабатывают значение, которое можно считать истинным. Если такое значение выработать нельзя, то есть получается случайный разброс при ответе на вопросы, тест не надежен и коэффициент альфа Кронбаха будет равен 0. Если же все вопросы измеряют один и тот же признак, то тест надежен и коэффициент альфа Кронбаха в этом случае будет равен 1.

Помимо надежности тестов, есть также надежность наблюдения – межнаблюдательская надежность. МН – это процент совпадения результатов наблюдения экспертов друг с другом.

Надежность и валидность

Надежность показывает, что результаты проводимого исследования близки к истине, а валидность показывает, что результаты действительно относятся к тому явлению, которое изучается исследователем. Валидное исследование автоматически является надежным, однако обратное следствие не обязательно. Надежное исследование может и не быть валидным.

Доказательство надежности и валидности при использовании новой методики

1. Доказательство надежности и валидности при использовании новой методики

Выполнила: аспирантка СПбГУ Рашитова Л.С.
Научный руководитель: доктор психологических наук,
профессор Посохова С.Т.

2. Надежность теста

Надёжностью называется один из критериев качества теста, его
устойчивость по отношению к погрешностям измерения. Различают два вида
надёжности — надёжность как устойчивость и надёжность как внутреннюю
согласованность.
Устойчивость результатов теста или ретестовая надежность (англ —
test-retest reliability) — возможность получения одинаковых результатов у
испытуемых в различных случаях.
Внутренняя согласованность(англ. — internal consistency) определяется
связью каждого конкретного элемента теста с общим результатом, тем,
насколько каждый элемент входит в противоречие с остальными, насколько
каждый отдельный вопрос измеряет признак, на который направлен весь тест.

3. Способы выявления надежности методики

• Метод расщепления (Split-half reliability)
Этот метод заключается в расщеплении/разделении теста на две равные части (например, четные и
нечетные вопросы, первая и вторая половина), а затем находится корреляция между ними. Если
корреляция высокая, тест можно считать надежным.
• Метод альфа Кронбаха
В этом методе, предложенном Ли Кронбахом, сравнивается разброс каждого элемента с общим
разбросом всей шкалы. Если разброс результатов теста меньше, чем разброс результатов для каждого
отдельного вопроса, следовательно, каждый отдельный вопрос направлен на исследование одного и
того же общего основания. Они вырабатывают значение, которое можно считать истинным. Если
такое значение выработать нельзя, то есть получается случайный разброс при ответе на вопросы, тест
не надежен и коэффициент альфа Кронбаха будет равен 0. Если же все вопросы измеряют один и тот
же признак, то тест надежен и коэффициент альфа Кронбаха в этом случае будет равен 1.

4. Альфа Кронбаха в SPSS

1. Анализ
2. Шкалы
3. Анализ надежности
• отметить нужные переменные;
• выбрать «Альфа».
4. Ок

5. Валидность

Валидность— мера соответствия методик и результатов исследования
поставленным задачам.
1. Содержательная валидность — степень соответствия содержания
заданий методики той реальной деятельности, в которой
проявляется измеряемое в методике свойство.
2. Конструктная валидность — это степень обоснованности того, что
методика действительно измеряет заданные и при этом научно
обоснованные конструкты.
3. Критериальная валидность — это определенная статистическими
методами степень соответствия результатов методики и
определенных заранее внешних критериев.

6. Конструктная валидность

• «Конвергентная валидизация» — это проверка ожидаемой связи
результатов конкретной методики с показателями других методик,
измеряющих сходные характеристики, с помощью корреляционного
анализа.
• «Дискриминантная валидизация» — проверка валидности здесь
заключается в том, что тест не должен измерять никакой черты, с
которой он теоретически и не должен быть связан.

7. Факторный анализ

Факторный анализ используется:
• для замены множества коррелирующих переменных меньшим
их числом – факторов;
• для выявления скрытой, недоступной для измерения
переменной;
• для измерения структуры измеряемых показателей методики.

8. Факторный анализ в SPSS

1. Анализ
2. Снижение размерности
3. Факторный анализ: добавляем переменные
4. Извлечение: метод главных компонент; график собственных
значений.

9. Определение числа факторов

Количество факторов определяет
исследователь:
— «по изгибу графика»;
— число факторов равно числу
компонент собственное значение
которых больше 1.

10. Факторизация

1. Анализ
2. Снижение размерности
3. Факторный анализ: добавляем переменные
4. Извлечение:
-пишем число факторов;
— метод максимального правдободобия.
5. Вращение : варимакс.

11. Результаты факторного анализа

• Критерий согласия должен быть больше 0,05;
• Повернутая факторная матрица отражает долю выраженности
показателя в факторе;
• Матрица коэффициентов факторных значений отражает данные
для дальнейшего использования в исследовании.

12. Нестандартизированная анкета для педагогов

ПОКАЗАТЕЛИ
Курение
Прогулы учебных
Проблемы с
занятий
успеваемостью
Употреблениеспиртных Агрессивность ко взрослым Семейная ситуация
напитков
Воровство
Агрессивность к
Учет в комиссии по
сверстникам
делам
несовершеннолетних
Драки
Причастность к
неформальным группам
Использование
Самовольные уходы из
ненормативной
дома
лексики

14.

Определение надежностиАльфа Кронбаха:
• в экспериментальной группе α= 0,813;
• в контрольной группе α=0,78.
Конструктная валидность
1
I
rs =
0.106
II
rs =
0.47*
III
rs =
0.253
IV
rs =
0.48*
V
rs =
0.189
VI
rs =
0.577*
*
VII rs =
0.337
VIIIII rs =
0.57*
IX
rs =
0.392
X
rs =
0.497*
2
rs =
0.079
rs =
0.383
rs =
0.479*
rs =
0.101
rs =
0.512*
rs =
0.437
3
rs =
0.092
rs =
0.483*
rs =
0.631**
rs =
0.276
rs =
0.652**
rs =
0.299
4
rs =
0.242
rs =
0.507*
rs =
0.571*
rs =
0.191
rs =
0.599**
rs =
0.447
5
6
rs =
rs =
0.471* 0.095
rs =
0.383
rs =
rs =
0.237 0.582**
rs =
rs =
0.604** 0.198
rs =
0.344**
rs =
rs =
0.664** 0.144
7
rs = 0. 202
rs =
0.27
rs = 0.041
rs =
0.342
rs = 0.135
rs =
0.458*
8
rs = 0.174
rs =
0.5*
rs = 0.3
rs =
0.407
rs =
0.226
rs =
0.146
9
rs = 0.086
rs =
0.386
rs =
0.409
rs =
0.435
rs =
0.376
rs =
0.478*
rs =
0.418
rs =
0.427
rs =
0.376
rs =
0.447
rs =
0.334
rs =
0.603**
s=
0.306
rs =
0.41
rs =
0.583**
rs =
0.661**
rs =
0.259
rs =
0.35
rs =
0.578**
rs =
0.634**
rs =
0.462*
rs =
0.528*
rs =
0.074
rs =
0.416
rs =
0.434
rs =
0.274
rs = 0.188
rs =
0.444
rs =
0.465*
rs =
0.242
rs =
0.316
rs =
0.349
rs =
0.443
rs =
0.407
rs =
0.298
rs =
0.398
rs =
0.33
rs =
0.496*
Взаимосвязь показателей
нестандартизированной беседы
и карты наблюдений Л. Сттта.
Примечание: * — p≤0,05; ** — p<0,001 ; 1употребление спиртных напитков; 2- воровство;
3- драки; 4- использование ненормативной
лексики; 5- агрессивность ко взрослым; 6 –
агрессивность к сверстникам; 7 — самовольные
уходы; 8 — семейная ситуация; 9 – КДН; I –
депрессия; II — враждебность ко взрослым; III тревога к детям; IV — асоциальность; V враждебность к детям; VI – неугомонность; VII –
умственная отсталость; VIII сексуальное
развитие, IX — болезни органические нарушения;
X физические дефекты

16. Факторный анализ

Фактор
Показатели
«социальная дезадаптация»
«употребление спиртных напитков», «прогулы
учебных занятий», «курение», «проблемы с
успеваемостью», «использование ненормативной
лексики»
«агрессивность»
«агрессивность по отношение к сверстникам»,
«драки», «агрессивность по отношению к
взрослым»
«асоциальная самоидентификация»
«причастность к неформальным группам»,
«самовольные уходы»
«правонарушения»
«воровство», «постановку на учет в комиссии по
делам несовершеннолетних»
Повернутая факторная матрицаa
1
Факторный анализ
2
3
,008
,301
,185
,362
4
КДН
Семейная ситуация
Проблемы с успеваемостью
,337
,049
,537
,150
-,020
,269
Самовольные уходы
Неформальные группы
,139
,102
,666
,317
,126
,190
,733
,126
,199
,871
,087
,113
,236
,528
,390
,043
,628
,072
,079
,160
,513
,484
,140
-,014
,088
,086
,779
,616
,751
,382
,220
,038
,346
,285
,160
,453
,248
,655
-,017
,122
Агрессивность к сверстникам
Агрессивность ко взрослым
Прогулы учебного заведения
Использование ненормативной лексики
Драки
Воровство
Употребление спиртных напитков
Курение
,649
,070

18.

БЛАГОДАРЮ ЗА ВНИМАНИЕ!

Альфа Кронбаха в статистике SPSS – процедура, вывод и интерпретация вывода на соответствующем примере

Альфа Кронбаха в статистике SPSS – процедура, вывод и интерпретация вывода на соответствующем примере | Статистика Лаэрда.

Введение

Альфа Кронбаха является наиболее распространенной мерой внутренней согласованности («надежности»). Чаще всего он используется, когда у вас есть несколько вопросов Лайкерта в опросе/анкете, которые образуют шкалу, и вы хотите определить, надежна ли шкала. Если вас беспокоит надежность между экспертами, у нас также есть руководство по использованию каппа Коэна (κ), которое может оказаться полезным.

Статистика SPSS

Пример

Исследователь разработал опросник из девяти вопросов, чтобы определить, насколько безопасно люди чувствуют себя на работе на промышленном комплексе. Каждый вопрос представлял собой 5-балльную шкалу Лайкерта от «полностью не согласен» до «полностью согласен». Чтобы понять, все ли вопросы в этой анкете надежно измеряют одну и ту же скрытую переменную (чувство безопасности) (чтобы можно было построить шкалу Лайкерта), альфа Кронбаха была проведена на выборке из 15 рабочих.

Статистика SPSS

Настройка в SPSS Statistics

В SPSS Statistics девять вопросов обозначены от Qu1 до Qu9. Чтобы узнать, как правильно вводить данные в SPSS Statistics для запуска альфа-теста Кронбаха, см. наше руководство: Ввод данных в SPSS Statistics. Кроме того, вы можете узнать о наших расширенных материалах по настройке данных на странице «Функции:

Настройка данных ».

Присоединяйтесь к 10 000 студентов, ученых и профессионалов, которые полагаются на статистику Laerd. ОЗНАКОМЬТЕСЬ С ПЛАНАМИ ТУРОВ И ЦЕНАМИ

SPSS Statistics

Процедура тестирования в SPSS Statistics

Альфа Кронбаха может быть выполнена в SPSS Statistics с использованием процедуры Анализ надежности… . В этом разделе мы изложили эту 7-этапную процедуру в зависимости от того, используете ли вы версии 26 , 27 или 28 (или подписная версия SPSS Statistics) или версии 25 или более ранней версии. SPSS Statistics. Последние версии SPSS Statistics: версия 28 и версия подписки . Если вы не уверены, какую версию SPSS Statistics вы используете, см. наше руководство: Определение вашей версии SPSS Statistics. В конце этих семи шагов мы покажем вам, как интерпретировать результаты вашего альфа-анализа Кронбаха.

SPSS Statistics

версии 26 , 27 и 28
(и подписная версия SPSS Statistics )

1. Click A nalyze > Sc a le > R Анализ надежности… в верхнем меню, как показано ниже:

   Примечание. В версии 27 и подписке версии SPSS Statistics представила новый вид интерфейса под названием « SPSS Light », заменив предыдущий вид версий 26 и более ранних версий , который назывался « Стандарт SPSS «. Поэтому, если у вас есть SPSS Statistics

   версий 27 или 28 (или подписная версия SPSS Statistics ), следующие изображения будут светло-серыми, а не синими. Однако процедура идентична в SPSS Statistics версий 26 , 27 и 28 (и версии подписки SPSS Statistics).

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

   
   Вам будут представлены следующие Анализ надежности Диалоговое окно:
   

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

2. Перенесите переменные с Qu1 по Qu9 в поле I tems:. Вы можете сделать это, перетащив переменные в соответствующие поля или нажав кнопку . Вам будет представлен следующий экран:

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

3. Оставьте параметр M odel: установленным как , что указывает SPSS Statistics запускать альфа-версию Cronbach.

   Примечание. Если вы хотите указать имя шкалы, введите его в поле Метка шкалы:. Поскольку это печатает только имя, которое вы вводите в верхней части вывода SPSS Statistics, это, конечно, не обязательно, что вы делаете (в нашем примере мы оставляем это поле пустым).

4. Нажмите на кнопку. Вам будет представлен Анализ надежности : Статистика 9диалоговое окно 0018, как показано ниже:

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

5. Выберите параметры I tem, S cale и Sc a leif, если элемент удален, в области «Descriptions for» и параметр Corre l ations в области «Inter-Item», как показано ниже. :

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

6. Нажмите на кнопку. Это вернет вас в диалоговое окно Анализ надежности .
7. Нажмите кнопку, чтобы создать вывод.

Теперь, когда вы запустили альфа-процедуру Кронбаха, мы покажем вам, как интерпретировать ваши результаты в разделе «Интерпретация результатов». Вы можете пропустить раздел ниже, в котором показано, как выполнить альфа-тестирование Кронбаха, если у вас есть SPSS Statistics версии 25 или 9.0017 более ранние версии SPSS Statistics.

СТАТИСТИКА SPSS

Версия 25
и Ранние версии СТАТИСТИКА SPSS

1. CLICK A NALYZE> SC A LE> R ELAIDAIT :

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

   
   Вам будет представлен следующий анализ надежности 9Диалоговое окно 0018:
   

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

2. Перенесите переменные с Qu1 по Qu9 в поле I
   tems:. Вы можете сделать это, перетащив переменные в соответствующие поля или нажав кнопку . Вам будет представлен следующий экран:

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

3. Оставить M odel: параметр, установленный как , указывает SPSS Statistics запустить альфа-версию Cronbach.

   Примечание. Если вы хотите указать имя шкалы, введите его в поле Метка шкалы:. Поскольку это печатает только имя, которое вы вводите в верхней части вывода SPSS Statistics, это, конечно, не обязательно, что вы делаете (в нашем примере мы оставляем это поле пустым).

4. Нажмите на кнопку. Вам будет представлено диалоговое окно Анализ надежности : Статистика , как показано ниже:

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

5. Выберите параметры I tem, S cale и Sc a
   leif, если элемент удален, в области «Descriptions for» и параметр Corre l ations в области «Inter-Item», как показано ниже. :

   Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

6. Нажмите на кнопку. Это вернет вас к 9Диалоговое окно 0017 Анализ надежности .
7. Нажмите кнопку, чтобы создать вывод.

Теперь, когда вы запустили альфа-процедуру Кронбаха, мы покажем вам, как интерпретировать ваши результаты в следующем разделе.

SPSS Statistics

SPSS Statistics Вывод для Cronbach’s Alpha

SPSS Statistics создает множество различных таблиц. Первая важная таблица — это статистика надежности 9.0018, которая содержит фактическое значение для альфа Кронбаха , как показано ниже:

Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

Из нашего примера видно, что альфа Кронбаха составляет 0,805 , что указывает на высокий уровень внутренней согласованности нашей шкалы с этим конкретным образцом.

Статистика SPSS

Статистика по товарам

0017 Альфа Кронбаха, если элемент удален » в последнем столбце, как показано ниже:

Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

Мы видим, что удаление любого вопроса, кроме вопроса 8, приведет к более низкой альфе Кронбаха. Поэтому мы не хотели бы удалять эти вопросы. Удаление вопроса 8 привело бы к небольшому улучшению альфы Кронбаха, и мы также можно увидеть, что « Скорректированная корреляция между элементами и общей суммой «значение было низким (0,128) для этого элемента. Это может заставить нас подумать, следует ли нам удалить этот элемент.

Альфа Кронбаха просто предоставляет вам общий коэффициент надежности для набора переменных (например, , вопросы). Если ваши вопросы отражают различные лежащие в основе личные качества (или другие измерения), например, мотивацию сотрудников и приверженность сотрудников, альфа Кронбаха не сможет их различить. Чтобы сделать это, а затем проверить их достоверность (используя (альфа-версия Кронбаха), вам сначала нужно будет запустить тест, такой как анализ основных компонентов (PCA). Вы можете узнать, как выполнять анализ основных компонентов (PCA) с помощью SPSS Statistics, а также интерпретировать и записывать свои результаты, в наш расширенный контент. Вы можете узнать больше о наших функциях: Обзор стр. Также можно запустить альфа-версию Cronbach в Minitab.

Присоединяйтесь к 10 000 студентов, ученых и профессионалов, которые полагаются на Laerd Statistics.ПОСМОТРЕТЬ ПЛАНЫ ТУРОВ И ЦЕНЫ

« предыдущая

1

следующая »

Главная О нас Контакты Условия Конфиденциальность и файлы cookie © 2018 Lund Research Ltd

Мета-анализ альфа-коэффициента Кронбаха | Журнал потребительских исследований

Фильтр поиска панели навигации Journal of Consumer ResearchЭтот выпускПоведенческая экономика и нейроэкономикаБизнес и менеджментКнигиЖурналыOxford Academic Термин поиска мобильного микросайта

Закрыть

Фильтр поиска панели навигации Journal of Consumer ResearchЭтот выпускПоведенческая экономика и нейроэкономикаБизнес и менеджментКнигиЖурналыOxford Academic Термин поиска на микросайте

Расширенный поиск

Статья журнала

Получить доступ

Роберт А. Петерсон

Роберт А. Петерсон

Ищите другие работы этого автора на:

Оксфордский академический

пабмед

Google ученый

Journal of Consumer Research , том 21, выпуск 2, сентябрь 1994 г., страницы 381–391, https://doi.org/10.1086/209405

Опубликовано:

1 сентября 1994 г.

История статьи

Получено:

01 сентября 1991 г.

Получена редакция:

01 октября 1993 г.

Опубликовано:

01 сентября 1994 г.

Фильтр поиска панели навигации Journal of Consumer ResearchЭтот выпускПоведенческая экономика и нейроэкономикаБизнес и менеджментКнигиЖурналыOxford Academic Термин поиска мобильного микросайта

Закрыть

Фильтр поиска панели навигации Journal of Consumer ResearchЭтот выпускПоведенческая экономика и нейроэкономикаБизнес и менеджментКнигиЖурналыOxford Academic Термин поиска на микросайте

Advanced Search

Abstract

Несмотря на некоторые ограничения, коэффициент альфа Кронбаха остается наиболее широко используемой мерой надежности весов. Цель этой статьи состояла в том, чтобы эмпирически задокументировать величины альфа-коэффициентов, полученные в поведенческих исследованиях, сравнить эти полученные значения с руководящими принципами и рекомендациями, изложенными такими людьми, как Наннелли (19).67, 1978) и дают представление о характеристиках плана исследования, которые могут влиять на размер коэффициента альфа. Средние зарегистрированные альфа-коэффициенты варьировались от 0,70 для ценностей и убеждений до 0,82 для удовлетворенности работой. За немногими исключениями, не было обнаружено существенных взаимосвязей между величиной коэффициента альфа и изучаемыми характеристиками плана исследования.

Этот контент доступен только в формате PDF.

© 1994, JOURNAL OF CONSUMER RESEARCH, Inc.

Раздел выпуска:

Статьи

В настоящее время у вас нет доступа к этой статье.

Скачать все слайды

Войти

Получить помощь с доступом

Получить помощь с доступом

Доступ для учреждений

Доступ к контенту в Oxford Academic часто предоставляется посредством институциональных подписок и покупок. Если вы являетесь членом учреждения с активной учетной записью, вы можете получить доступ к контенту одним из следующих способов:

Доступ на основе IP

Как правило, доступ предоставляется через институциональную сеть к диапазону IP-адресов. Эта аутентификация происходит автоматически, и невозможно выйти из учетной записи с IP-аутентификацией.

Войдите через свое учреждение

Выберите этот вариант, чтобы получить удаленный доступ за пределами вашего учреждения. Технология Shibboleth/Open Athens используется для обеспечения единого входа между веб-сайтом вашего учебного заведения и Oxford Academic.

1. Щелкните Войти через свое учреждение.
2. Выберите свое учреждение из предоставленного списка, после чего вы перейдете на веб-сайт вашего учреждения для входа.
3. Находясь на сайте учреждения, используйте учетные данные, предоставленные вашим учреждением. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
4. После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.

Если вашего учреждения нет в списке или вы не можете войти на веб-сайт своего учреждения, обратитесь к своему библиотекарю или администратору.

Войти с помощью читательского билета

Введите номер своего читательского билета, чтобы войти в систему. Если вы не можете войти в систему, обратитесь к своему библиотекарю.

Члены общества

Доступ члена общества к журналу достигается одним из следующих способов:

Войти через сайт сообщества

Многие общества предлагают единый вход между веб-сайтом общества и Oxford Academic. Если вы видите «Войти через сайт сообщества» на панели входа в журнале:

1. Щелкните Войти через сайт сообщества.
2. При посещении сайта общества используйте учетные данные, предоставленные этим обществом. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
3. После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.

Если у вас нет учетной записи сообщества или вы забыли свое имя пользователя или пароль, обратитесь в свое общество.

Вход через личный кабинет

Некоторые общества используют личные аккаунты Oxford Academic для предоставления доступа своим членам. Смотри ниже.

Личный кабинет

Личную учетную запись можно использовать для получения оповещений по электронной почте, сохранения результатов поиска, покупки контента и активации подписок.

Некоторые общества используют личные аккаунты Oxford Academic для предоставления доступа своим членам.

Просмотр учетных записей, вошедших в систему

Щелкните значок учетной записи в правом верхнем углу, чтобы:

• Просмотр вашей личной учетной записи и доступ к функциям управления учетной записью.
• Просмотр институциональных учетных записей, предоставляющих доступ.

Выполнен вход, но нет доступа к содержимому

Oxford Academic предлагает широкий ассортимент продукции. Подписка учреждения может не распространяться на контент, к которому вы пытаетесь получить доступ. Если вы считаете, что у вас должен быть доступ к этому контенту, обратитесь к своему библиотекарю.

Ведение счетов организаций

Для библиотекарей и администраторов ваша личная учетная запись также предоставляет доступ к управлению институциональной учетной записью. Здесь вы найдете параметры для просмотра и активации подписок, управления институциональными настройками и параметрами доступа, доступа к статистике использования и т. д.

Покупка

Стоимость подписки и заказ этого журнала

Варианты покупки книг и журналов в Oxford Academic

Кратковременный доступ

Чтобы приобрести краткосрочный доступ, пожалуйста, войдите в свой личный аккаунт выше.