克隆巴赫系数，简称Cronbach's alpha，是评估量表内部一致性的重要统计指标。它是通过计算所有可能项目划分方法得到的折半信度系数的平均值，以衡量一份量表的可靠性和稳定性。由美国教育学家Lee Cronbach在1951年引入，其计算公式为：若量表有n题，平均相关系数为r，标准化α系数为α=nr/[(n-1)r+1]，取值范围在0到1之间。

一般来说，当α系数低于0.6时，内部一致性被认为是不足的；达到0.7-0.8，表明量表具有相当的信度；而达到0.8-0.9，则意味着信度非常可靠。值得注意的是，随着量表项目增加，Cronbach's α系数往往会增加，但这并不意味着项目越多越好，因为可能包含不必要的测量项目，这可能导致系数的误导性提高。

除了Cronbach α，还有其他系数辅助评估，它们关注在计算过程中是否掩盖了不相关的测量项目。对信度阈值的界定在研究者间可能存在差异，因此理解和运用克隆巴赫系数时需要根据具体研究需求和领域标准来判断。