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

KKα

K: El número de ítemsSi^2: Sumatoria de Varianzas de los Items

ST^2: Varianza de la suma de los Itemsα: Coeficiente de Alfa de Cronbach

Ejemplo 1Items 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) Σ 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

−

−=

14.919.4

113

3α

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

1100%

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 ∑∑∑∑

∑∑∑Β−ΒΑ−Α

ΒΑ−=

nn

ABnr

rr

R+

=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

Σ 44 23 178 352 95

Índice de correlación de Pearson ( r ) : 0.66Corrección 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 (ΣAB) 1068

(ΣA) (ΣB) 1012

Numerador 56

n (ΣA2) 2112 n (ΣA2) - (ΣA)2 176

(ΣA)2 1936

n (ΣΒ2) 570 n (ΣΒ2) - (ΣΒ)2 41

(ΣΒ)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 4SUMATORIA DE

ITEMSCALIDADECONOMIA 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 ST

2 62,517

S Si2 16,706

SUJETOS

ITEM 1 ITEM 2 ITEM 3 ITEM 4SUMATORIA

DE ITEMSCALIDAD 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

Kα

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.

1100%

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.