Alfa de Cronbach: Definición, Interpretación, SPSS

Actualizado por ultima vez el 12 de diciembre de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es el Alfa de Cronbach?

El alfa de Cronbach , α (o coeficiente alfa ), desarrollado por Lee Cronbach en 1951, mide la confiabilidad o consistencia interna . “ Confiabilidad ” es otro nombre para la consistencia.

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. Estos son muy difíciles de medir en la vida real. El alfa de Cronbach le dirá qué tan estrechamente relacionado está un conjunto de elementos de prueba como grupo.

Mire el video para obtener una descripción general y el cálculo de la fórmula:

Alfa de Cronbach: definición y cálculo

Fórmula Alfa de Cronbach

La fórmula del alfa de Cronbach es: Donde:
fórmula alfa de cronbach

  • N = el número de artículos.
  • c̄ = covarianza promedio entre pares de ítems.
  • v̄ = varianza promedio .


Alfa de Cronbach en SPSS

Si bien es bueno conocer la fórmula detrás del concepto, en realidad no necesitarás trabajarla. A menudo calculará alfa en SPSS o un software similar.

Mire el video para conocer los pasos y el análisis de valores bajos:

SPSS Alfa de Cronbach

Para ejecutar el alfa de Cronbach en SPSS, asegúrese de medir las variables latentes en la escala de Likert . El alfa de Cronbach le dirá qué tan estrechamente relacionado está un conjunto de elementos de prueba como grupo.

Los pasos son:
Paso 1: Haga clic en «Analizar», luego haga clic en «Escala» y luego haga clic en «Análisis de confiabilidad».
Paso 2: transfiera sus variables (q1 a q5) a «Artículos». El valor predeterminado del modelo debe establecerse como «Alfa».
Paso 3: Haga clic en » Estadísticas » en el cuadro de diálogo.
Paso 4: Seleccione «Elemento», «Escala» y «Escala si el elemento se eliminó» en la descripción del cuadro. Elija » Correlación » en el cuadro entre elementos.
Paso 5: Haga clic en «Continuar» y luego haga clic en «Aceptar».

El paso 4 se puede omitir, pero esto le permitirá analizar problemas con preguntas de prueba individuales. Específicamente, podría resaltar una o más preguntas con valores alfa bajos (trabajo con un ejemplo específico en el video).

Regla general para resultados

Una regla general para interpretar alfa para preguntas dicotómicas (es decir, preguntas con dos respuestas posibles) o preguntas de la escala de Likert es: En general, una puntuación de más de 0,7 suele estar bien. Sin embargo, algunos autores sugieren valores superiores de 0,90 a 0,95.
CA2

Evitar problemas con el alfa de Cronbach

Use las reglas generales enumeradas anteriormente con precaución. Un alto nivel de alfa puede significar que los elementos de la prueba están altamente correlacionados . Sin embargo, α también es sensible al número de ítems en una prueba. Un mayor número de elementos puede dar como resultado un α más grande y un número menor de elementos en un α más pequeño. Si alfa es alto, esto puede significar preguntas redundantes (es decir, están preguntando 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, al igual que la medición de más de una variable latente .

La confusión suele rodear las causas de las puntuaciones alfa altas y bajas. Esto puede resultar en pruebas descartadas incorrectamente o pruebas etiquetadas incorrectamente 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 alfa 1 de Cronbach :

La unidimensionalidad en el alfa de Cronbach asume que las preguntas solo miden una variable latente o dimensión . Si mide más de una dimensión (ya sea 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 el análisis factorial para identificar las dimensiones en su prueba.

Referencias

Lavrakas, P. (2008). Enciclopedia de métodos de investigación por encuestas, 1.ª edición. SABIO.
Mohsen Tavakol y Reg Dennick. Entendiendo el Alfa de Cronbach. Revista Internacional de Educación Médica. 2011; 2:53-55 Editorial
Salkind, N. (2015). Enciclopedia de Medida y Estadística 1ª Edición. SABIO.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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