Ang pamamaraan ng Kuder Richardson, ito ay ang parehong pormula sa Cronbach's Alpha maliban na ang huli ay ipinahayag para sa mga tuloy-tuloy na item at Kuder Richardson para sa mga dichotomous na item.
Mayroong maraming mga pamamaraan para sa pagkalkula ng pagiging maaasahan ng isang diskarte sa pagsukat. Ang lahat ng mga ito ay gumagamit ng mga formula na gumagawa ng mga koepisyent ng pagiging maaasahan. Ang mga kadahilanang ito ay maaaring saklaw mula 0 hanggang 1. Kung saan ang isang koepisyent ng 0 ay nangangahulugang zero pagiging maaasahan at 1 ay kumakatawan sa isang maximum na pinakamainam na pagiging maaasahan (kabuuang pagiging maaasahan).
Kung mas malapit ang koepisyent sa zero (0), mas malaki ang error sa pagsukat at mas malapit itong makuha sa 1 mas mabuti ang pagsukat. Para maging epektibo ang aplikasyon ng pamamaraang ito, dapat sundin ang mga sumusunod na palagay:
-Ang denominator ay ang pagkakaiba-iba ng kabuuang mga marka ng pagsubok.
-Ang numerator ay ang tunay na pagkakaiba-iba, o ang kabuuan ng mga covariance ng mga item.
-Kung ang mga item ay hindi makilala, ang kanilang karaniwang mga deviations ay magiging maliit, ang numerator ay mas mababa at samakatuwid ang pagiging maaasahan ay magiging mas mababa din.
Kung ang karaniwang mga paglihis ay malaki ngunit ang mga item ay hindi nauugnay, ang pagiging maaasahan ay mabawasan, dahil ang hindi ugnayan na ito sa pagitan ng mga item ay nangangahulugan na ang kabuuang mga marka ay hindi naiiba.
Ang lakas ng nilalaman ay kumplikado upang makuha. Una, kinakailangan upang suriin kung paano ang variable ay ginamit ng ibang mga mananaliksik. At batay sa pagsusuri na ito, isang uniberso ng mga posibleng item ay bubuo upang masukat ang variable at mga sukat nito.
