Alfa de Cronbach: Definição Simples, Uso e Interpretação

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Alfa de Cronbach, α (ou coeficiente alfa), desenvolvido por Lee Cronbach em 1951, mede a confiabilidade ou consistência interna. “Confiabilidade” é outro nome para consistência. Por exemplo, uma empresa pode fornecer testes relacionados ao trabalho para seus funcionários. Se uma pessoa fizer o mesmo teste várias vezes e receber resultados consistentes, esse teste é confiável.

O alfa de Cronbach testa se as pesquisas em escala Likert de várias perguntas são confiáveis. Essas perguntas medem variáveis latentes – variáveis ocultas ou não observáveis, como: a conscienciosidade, neurose ou abertura de uma pessoa. Essas são muito difíceis de medir na vida real. O alfa de Cronbach lhe dirá quão intimamente relacionado um conjunto de itens de teste está como um grupo.


Fórmula alfa de Cronbach

A fórmula para alfa de Cronbach é:

Onde:

  • N = o número de itens.
  • c̄ = covariância média entre pares de itens.
  • v̄ = variância média.

Etapas do SPSS

Embora seja bom conhecer a fórmula por trás do conceito, na realidade, você realmente não precisa trabalhar nisso. Freqüentemente, você calculará o alfa no SPSS ou software semelhante. No SPSS, as etapas são:

Etapa 1: Clique em “Analisar”, depois em “Escala” e em “Análise de confiabilidade”.
Etapa 2: Transfira suas variáveis (q1 a q5) para “Itens,”. O padrão do modelo deve ser definido como “Alfa”.
Etapa 3: Clique em “Estatísticas” na caixa de diálogo.
Etapa 4: Selecione “Item”, “Escala” e “Escala se o item for excluído” no descrição da caixa. Escolha “Correlação” na caixa entre os itens.
Etapa 5: clique em “Continuar” e depois em “OK”.

Regra geral para resultados

Uma regra geral para interpretar o alfa para perguntas dicotômicas (ou seja, perguntas com duas respostas possíveis) ou perguntas em escala Likert é:

Em geral, uma pontuação de mais de 0.7 geralmente está bom. No entanto, alguns autores sugerem valores maiores de 0,90 a 0,95.

Evitando problemas com o alfa de Cronbach

Use as regras práticas listadas acima com cuidado. Um nível alto para alfa pode significar que os itens no teste estão altamente correlacionados. No entanto, α também é sensível ao número de itens em um teste. Um número maior de itens pode resultar em um α maior, e um número menor de itens em um α menor. Se alfa for alto, isso pode significar perguntas redundantes (ou seja, eles estão perguntando a mesma coisa). Um valor baixo para alfa pode significar que não há perguntas suficientes no teste. Adicionar itens mais relevantes ao teste pode aumentar o alfa. A má inter-relação entre as questões do teste também pode causar valores baixos, o que também pode acontecer com a medição de mais de uma variável latente.

A confusão geralmente envolve as causas para pontuações alfa altas e baixas. Isso pode resultar em testes descartados incorretamente ou em testes erroneamente rotulados como não confiáveis. O professor de psicometria Mohsen Tavakol e o professor de educação médica Reg Dennick sugerem que melhorar seu conhecimento sobre consistência interna e unidimensionalidade levará ao uso correto do alfa1 de Cronbach:

A unidimensionalidade no alfa de Cronbach assume que as perguntas estão medindo apenas uma variável latente ou dimensão. Se você medir mais de uma dimensão (consciente ou inconscientemente), o resultado do teste pode não ter significado. Você pode quebrar o teste em partes, medindo uma variável latente diferente ou dimensão com cada parte. Se você não tem certeza se seu teste é unidimensional ou não, execute a Análise Fatorial para identificar as dimensões em seu teste.

Lavrakas, P. (2008). Enciclopédia de Métodos de Pesquisa de Inquérito 1ª Edição. SAGE.
Mohsen Tavakol e Reg Dennick. Fazendo sentido do Alpha de Cronbach. Revista Internacional de Educação Médica. 2011; 2: 53-55 Editorial
Salkind, N. (2015). Enciclopédia de Medição e Estatística 1ª Edição. SAGE.

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