coeficiente alfa de cronbach · aplicación repetida del instrumento, al mismo sujeto u objeto,...

COEFICIENTE ALFA DE

CRONBACH

Validación del instrumento de

recolección de datos

DEFINICION

Se trata de un índice de consistencia

interna que toma valores entre 0 y 1 y que

sirve para comprobar si el instrumento que

se está evaluando recopila información

defectuosa y por tanto nos llevaría a

conclusiones equivocadas o si se trata de

un instrumento fiable que hace mediciones

estables y consistentes.

DEFINICION

Alfa es por tanto un coeficiente de correlación al

cuadrado que, a grandes rasgos, mide la

homogeneidad de las preguntas promediando

todas las correlaciones entre todos los ítems para

ver que, efectivamente, se parecen.

Su interpretación será que, cuanto más se

acerque el índice al extremo 1, mejor es la

fiabilidad, considerando una fiabilidad respetable

a partir de 0,80.

Su fórmula estadística es la siguiente:

2

2

11

T

i

S

S

K

K

K: El número de ítems

Si^2: Sumatoria de Varianzas de los Items

ST^2: Varianza de la suma de los Items

α: Coeficiente de Alfa de Cronbach

Ejemplo 1 Items I II III Suma de Items

Sujetos

Campos (1) 3 5 5 13

Gómez (2) 5 4 5 14

Linares (3) 4 4 5 13

Rodas (4) 4 5 3 12

Saavedra (5) 1 2 2 5

Tafur (6) 4 3 3 10

VARP 1.58 1.14 1.47 ST2 : 9.14

(Varianza de la

Población) S Si2 : 4.19

K: El número de ítems : 3

Si^2 : Sumatoria de Varianzas de los Ítems : 4.19

ST^2 : Varianza de la suma de los Ítems : 9.14

a : Coeficiente de Alfa de Cronbach

14.9

19.41

13

3

α = 0.81

Entre más cerca de 1 está α, más alto es el grado de confiabilidad

CONFIABILIDAD

Se puede definir como la estabilidad o

consistencia de los resultados obtenidos

Es decir, se refiere al grado en que la

aplicación repetida del instrumento, al

mismo sujeto u objeto, produce iguales

resultados

1

100% de confiabilidad en la medición (no hay error).

0

0% de confiabilidad en la medición

(la medición está contaminada de

error).

CONFIABILIDAD

Muy baja Baja Regular Aceptable Elevada

PROCEDIMIENTO DE DOS MITADES (DIVISIÓN DE ÍTEMS EN

PARES E IMPARES)

1° Se calcula el Índice de Correlación (Pearson)

2° Corrección de r con la ecuación de Spearman –

Brown

2222

nn

ABnr

r

rR

1

2

EJEMPLO 2 Items I II III A B

AB A2 B2

Sujetos

Campos (1) 3 5 5 8 5

40 64 25

Gómez (2) 5 4 5 10 4

40 100 16

Linares (3) 4 4 5 9 4

36 81 16

Rodas (4) 4 5 3 7 5

35 49 25

Saavedra (5) 1 2 2 3 2

6 9 4

Tafur (6) 4 3 3 7 3

21 49 9

S 44 23

178 352 95

Índice de correlación de Pearson ( r ) : 0.66 Corrección según Spearman-Brown ( R ) : 0.79

2r / (1+r) Entre más cerca de 1 está R, más alto es el grado de

confiabilidad

n 6

n (SAB) 1068

(SA) (SB) 1012

Numerador 56

n (SA2) 2112 n (SA2) - (SA)2 176

(SA)2 1936

n (S2) 570 n (S2) - (S)2 41

(S)2 529

EJEMPLO 3

CALCULO CON EL EXCEL

Para efectuar este cálculo se empleará el

Anexo Nº 40, tomando los datos finales de

la Escala de Likert de las cuatro variables

en estudio.

SUJETOS

ITEM 1 ITEM 2 ITEM 3 ITEM 4

SUMATORIA DE ITEMS CALIDAD

ECONOMIA DE ESCALA

VALOR AGREGADO

COMPETITIVIDAD

1 15 14 16 15 60

2 19 22 21 20 82

3 15 14 15 14 58

4 15 14 16 15 60

5 18 19 19 19 75

6 15 16 16 16 63

7 14 15 16 15 60

8 13 14 14 14 55

9 20 19 20 20 79

10 19 18 20 19 76

11 18 19 20 19 76

12 16 17 18 17 68

13 14 14 15 14 57

14 17 18 17 17 69

15 14 14 15 14 57

16 19 20 21 20 80

17 15 16 16 15 62

18 14 15 15 14 58

19 14 14 15 14 57

20 15 14 15 14 58

21 14 15 14 14 57

22 15 14 14 14 57

23 15 16 15 15 61

24 14 14 15 14 57

25 15 15 16 15 61

26 16 14 16 15 61

27 16 15 15 15 61

28 15 16 15 16 62

29 15 14 16 15 60

30 15 13 15 15 58

VARP (Varianza de la Población)

3,232 4,929 4,366 4,179 ST2 62,517

S Si2 16,706

SUJETOS

ITEM 1 ITEM 2 ITEM 3 ITEM 4

SUMATORIA DE ITEMS CALIDAD

ECONOMIA DE ESCALA

VALOR AGREGADO

COMPETITIVIDAD

K: El número de ítems 4 SSi²: Sumatoria de varianza de los ítems 17

ST²: Varianza de la suma de los ítems 63

2

2

11

T

i

S

S

K

K

α = 4 * 1 - 16,710

( 4+1) 62,520

α = 1,33 * 0,732726

α= 0,977

Este coeficiente nos indica que entre más cerca de 1 esté α, más alto es el grado de confiabilidad, en este caso, el resultado nos da un valor de

0.977, entonces se puede determinar que el instrumento empleado tiene un alto grado de confiabilidad.

1

100% de confiabilidad en la medición (no hay error).

0

0% de confiabilidad en la medición

(la medición está contaminada de

error).

Para mayor explicación…

CONFIABILIDAD

Muy baja Baja Regular Aceptable Elevada

Para este caso, el instrumento tiene un 97.7% de

confiabilidad.

CÁLCULO CON EL SPSS V.15

Obtención de datos…

Resultados…

Como se puede apreciar, el

resultado tiene un valor α de .977, lo

que indica que este instrumento

tiene un alto grado de confiabilidad, validando su uso

para la recolección de

datos.