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Actualizado el 22 de enero de 2022, por Luis Benites.
La confiabilidad compuesta (a veces llamada confiabilidad de constructo ) es una medida de consistencia interna en los elementos de la escala, muy similar al alfa de Cronbach (Netemeyer, 2003).
Se puede pensar que es igual a la cantidad total de variación de la puntuación real en relación con la variación de la puntuación total en la escala (Brunner & Süß, 2005). Alternativamente, es un “indicador de la varianza compartida entre las variables observadas usadas como indicador de una construcción latente” (Fornell & Larcker, 1981).
Fórmula
El análisis factorial confirmatorio es una forma de medir la confiabilidad compuesta y está ampliamente disponible en muchos paquetes de software estadístico diferentes. A mano, los cálculos son un poco engorrosos. La fórmula (Netemeyer, 2003) es: Donde:
- λ i = carga completamente estandarizada para el i -ésimo indicador,
- V(δ i ) = varianza del término de error para el i -ésimo indicador,
- p = número de indicadores
Umbrales para la confiabilidad compuesta
Los umbrales para la confiabilidad compuesta están sujetos a debate (un umbral razonable puede estar entre .60 y más), con diferentes autores que ofrecen diferentes sugerencias de umbral. Mucho depende de cuántos elementos tenga en su báscula. Un número menor de elementos de escala tiende a generar niveles de confiabilidad más bajos, mientras que un número mayor de elementos de escala tiende a tener niveles más altos. Dicho esto, Richard Netemeyer y sus colegas afirman en Scaling Procedures: Issues and Applications que es «razonable» que una construcción estrechamente definida con cinco a ocho elementos alcance un umbral mínimo de 0,80.
Referencias
Brunner, M. & Süss, H. (2005). Análisis de la confiabilidad de las medidas multidimensionales: un ejemplo de la investigación de inteligencia . Recuperado el 16 de mayo de 2019 de: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.856.4612&rep=rep1&type=pdf
Fornell, C. & Larcker, D. (1981). Evaluación de modelos de ecuaciones estructurales con variables no observables y error de medición. Revista de investigación de marketing vol. 18, núm. 1 (febrero), págs. 39-50.
Ketchen, D. y Berg, D. (2006). Metodología de la Investigación en Estrategia y Gestión. Editorial Grupo Esmeralda.
Netemeyer, R. et. al, (2003). Procedimientos de escalado: problemas y aplicaciones . SABIO.
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