項目の信頼性は、複数の測定項目（変数の組）において、どれほど一貫した測定ができているかを示します。信頼性の指標の1つに、Cronbachのα係数（Cronbach 1951）があります。Cronbachのα係数の主な用途として、工業分野や質問票調査における測定の信頼性分析が挙げられます。
Cronbachのα係数は、項目間にある相関の平均的な傾向を示します。Cronbachのα係数は、項目を2等分して求められる相関（split half correlation）をすべての2分割で求め、それらの平均から導出することもできます。標準化したデータに対するα係数を求めることもできます。各項目の分散が異なる場合には、この標準化したときの係数が使われることが多いです。
個別の項目の影響を調べるため、JMPでは、各項目を計算から除外したときのCronbachのα係数も計算されます。ある変数（項目）を除外したときにα係数が増加した場合、その変数と他の変数の間には強い相関がありません。α係数が減少した場合は、その変数が他の変数と強く相関していると結論できます。Nunnally（1978）は、Cronbachのα係数のような信頼性係数に対する大まかな目安の1つとして、0.7という目安も提案しています。