Alfa de Cronbach, α (o coeficiente alfa), desarrollado por Lee Cronbach en 1951, mide la confiabilidad o consistencia interna. «Fiabilidad» es otro nombre para la coherencia. Por ejemplo, una empresa puede dar pruebas relacionadas con el trabajo a sus empleados. Si una persona realiza la misma prueba varias veces y recibe resultados consistentes, esa prueba es confiable.
Pruebas alfa de Cronbach para ver si las encuestas de escala Likert de preguntas múltiples son confiables. Estas preguntas miden variables latentes, variables ocultas o no observables como: la conciencia, la neurosis o la apertura de una persona. Estas son muy difíciles de medir en la vida real. El alfa de Cronbach te lo dirá qué tan estrechamente relacionado está un conjunto de elementos de prueba como grupo.
Fórmula alfa de Cronbach
La fórmula para el alfa de Cronbach es:
Donde:
- N = el número de elementos.
- c̄ = covarianza promedio entre pares de elementos.
- v̄ = varianza promedio.
Pasos de SPSS
Si bien es bueno conocer la fórmula detrás del concepto, en realidad, no necesitará trabajarlo. A menudo, calculará alfa en SPSS o software similar. En SPSS, los pasos son:
Paso 1: Haga clic en «Analizar», luego en «Escalar» y luego en «Análisis de confiabilidad».
Paso 2: Transfiera sus variables (q1 a q5) a «Artículos,». El modelo predeterminado debe establecerse como «Alfa».
Paso 3: Haga clic en «Estadísticas» en el cuadro de diálogo.
Paso 4: Seleccione «Elemento», «Escala» y «Escala si se eliminó el elemento» en el descripción del cuadro. Elija «Correlación» en el cuadro entre elementos.
Paso 5: Haga clic en «Continuar» y luego en «Aceptar».
Regla de oro para los resultados
Una regla general para interpretar alfa para preguntas dicotómicas (es decir, preguntas con dos posibles respuestas) o preguntas en escala Likert es:
En general, una puntuación de más de 0,7 suele estar bien. Sin embargo, algunos autores sugieren valores más altos de 0,90 a 0,95.
Evitar problemas con el Alfa de Cronbach
Utilice las reglas generales mencionadas anteriormente con precaución. Un nivel alto de alfa puede significar que los elementos de la prueba están altamente correlacionados. Sin embargo, α también es sensible al número de elementos de una prueba. Un número mayor de elementos puede resultar en un α más grande y un número menor de elementos en un α menor. Si el alfa es alto, esto puede significar preguntas redundantes (es decir, están haciendo lo mismo). Un valor bajo de alfa puede significar que no hay suficientes preguntas en la prueba. Agregar elementos más relevantes a la prueba puede aumentar el alfa. La mala interrelación entre las preguntas de la prueba también puede causar valores bajos, por lo que medir más de una variable latente.
La confusión a menudo rodea las causas de las puntuaciones alfa altas y bajas. Esto puede resultar en pruebas descartadas incorrectamente o pruebas etiquetadas erróneamente como no confiables. El profesor de psicometría Mohsen Tavakol y el profesor de educación médica Reg Dennick sugieren que mejorar su conocimiento sobre la consistencia interna y la unidimensionalidad conducirá al uso correcto del alfa1 de Cronbach:
La unidimensionalidad en el alfa de Cronbach supone que las preguntas solo miden una variable latente o dimensión. Si mide más de una dimensión (a sabiendas o sin saberlo), el resultado de la prueba puede no tener sentido. Puede dividir la prueba en partes, midiendo una variable o dimensión latente diferente con cada parte. Si no está seguro de si su prueba es unidimensional o no, ejecute Análisis de factores para identificar las dimensiones en su prueba.
Lavrakas, P. (2008). Enciclopedia de métodos de investigación de encuestas 1ª edición. SAGE.
Mohsen Tavakol y Reg Dennick. Entender el Alfa de Cronbach. Revista Internacional de Educación Médica. 2011; 2: 53-55 Editorial
Salkind, N. (2015). Enciclopedia de Medición y Estadística 1ª Edición. SABIO.
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