COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH
Requiere de una sola aplicación del instrumento y se basa en la medición de la respuesta del sujeto con respecto a los ítems del instrumento. 1− = K − 1 K
α
∑ S
2
i
S T
2
K: El número de ítems 2
Si : Sumatoria de Varianzas de los Items 2 T
S
: Varianza de la suma de los Items Coeficiente de Alfa de Cronbach
Items Sujetos (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13)
1
2
3
4
5
6
7
8
Suma De Ítems
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 2 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1
1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1
1 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 2 1
2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1
1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1
-
2 2 1 1 2 2 1 1 2 1 1 2 1
9 10 8 7 11 10 8 7 11 7 7 10 7
0,07
0,24
0,13
0,18
VARP (Varianza 0 0,21 de la Población) K:
ST2 :
El número de ítems
1,07 1 − 7 − 1 2,391 391
1,07
7
La Varianza de la suma de los Items Coeficiente de Alfa de Cronbach
7
ST2 : 2,390532544 2
0,64. =
0,24
Si :
Suma Su mattori oria de de la las Var Variianza nzas de de lo los It Items
Si2:
α
-
1,07 1,07 2,39 1
Entre más más cerca cerca de 1 está α, más alto es el
grado de confiabilidad.
-Se puede puede defini definirr como como la estabi estabili lidad dad o consis consisten tenci ciaa de los los resultados obtenidos.-Es decir, se refiere al grado en que la aplicación repetida del instrumento, al mismo sujeto u objeto, produce iguales resultados. CONFIABILIDAD:
Formulación El alfa de Cronbach no deja de ser una media ponderada de las correlaciones entre las variables (o ítems) que forman parte de la escala. Puede calcularse de dos formas: a partir de las varianzas o de las correlaciones de los ítems. Hay que advertir que ambas fórmulas son versiones de la misma y que pueden deducirse la una de la otra. A partir de las varianzas A partir de las varianzas, el alfa de Cronbach se calcula así:
donde es la varianza del ítem i ,
•
• •
es la varianza de la suma de todos los ítems y K es el número de preguntas o ítems.
A partir de las correlaciones entre los ítems
A partir de las correlaciones entre los ítems, el alfa de Cronbach se calcula así:
donde • •
n es el número de ítems y p es el promedio de las correlaciones lineales entre cada uno de los ítems.
Interpretación
El alfa de Cronbach no es un estadístico al uso, por lo que no viene acompañado de ningún p-valor que permita rechazar la hipótesis de fiabilidad en la escala. No obstante, cuanto más se aproxime a su valor máximo, 1, mayor es la fiabilidad de la escala. Además, en determinados contextos y por tácito convenio, se considera que valores del alfa superiores a 0,7 o 0,8 (dependiendo de la fuente) son suficientes para garantizar la fiabilidad de la escala.
Supuestos para la aplicación del coeficiente alfa
En el anteriormente mencionado artículo de 1951, Cronbach no precisó los supuestos que garantizan la aplicación correcta de su coeficiente. Concretamente, expresó que "… en este artículo, suponemos dada la fórmula de alfa y no establecemos ningún supuesto con respecto a ella. A pesar de que diferentes autores han establecido sus propios conjuntos de axiomas, nosotros procedimos en la dirección opuesta, examinando las propiedades de a y arribando a una interpretación".10 No obstante, el alfa de Cronbach dista mucho de ser un coeficiente adecuado para medir la consistencia interna de todo tipo de test , Gruijter 7 demuestra que si se cumplen los supuestos (I), (II) y (III) de la teoría clásica, entonces el valor de a es menor o igual que el coeficiente de confiabilidad. Por otra parte Cruz 14 destaca que el coeficiente alfa puede tomar valores negativos, o sea, es un coeficiente que puede estimar por defecto la confiabilidad hasta tal punto que puede arrojar resultados absurdos. Para la aplicación del coeficiente alfa es necesario que se cumplan las siguientes condiciones: 1. Se aplica un test integrado por al menos 2 ítems a un grupo de personas (como mínimo 2 personas). 2. El puntaje del test es igual a la suma de los puntajes de los ítems. 3. Se cumplen los supuestos (I), (II) y (III) de la teoría clásica de los tests. 4. Los puntajes verdaderos de los ítems difieren en una constante (que puede ser nula). 5. Los errores de medición de los ítems son incorrelacionados. De las condiciones anteriores se deduce que si los ítems del test son paralelos entonces alfa coincide con el coeficiente de confiabilidad. Si no se cumple la condición "1", es imposible calcular alfa. Si falla la condición "2", no tiene sentido el cálculo de alfa. Sobre la base de un estudio de simulación, Zimmerman y colaboradores15 demuestran que el coeficiente alfa subestima la
confiabilidad cuando no se cumple la condición "4" y la sobreestima cuando se incumple la condición "5".
