Alfa de Cronbach

El alfa de Cronbach (o fiabilidad equivalente tau) es una medida de la relación entre un grupo de preguntas. El grupo de preguntas se denomina escala y cada pregunta del grupo es un ítem. El alfa de Cronbach es, por tanto, una medida de la consistencia interna de una escala y, por tanto, de la fuerza de su fiabilidad.

El alfa de Cronbach es la correlación entre las respuestas de un cuestionario y puede tomar valores entre 0 y 1. Cuanto mayor sea la correlación media entre los ítems, mayor será la consistencia interna de una prueba.

Variables latentes

Las hipótesis suelen contener variables que no se pueden medir directamente. Las variables que no se pueden medir directamente se denominan variables latentes y son, por ejemplo, la capacidad de escritura, la inteligencia o la actitud hacia los coches eléctricos.

Para que las variables latentes sean "medibles", se utiliza una escala. Una escala es un grupo de preguntas utilizadas para medir colectivamente una variable latente.

El objetivo ahora es que las respuestas a los distintos ítems coincidan bien, es decir, que tengan una alta correlación. Cada pregunta individual debe correlacionarse lo más posible con todas las demás.

Fiabilidad y alfa de Cronbach

Si las respuestas a las preguntas o ítems están altamente correlacionadas, se habla de una alta consistencia interna. Es esta consistencia interna lo que mide el alfa de Cronbach.

La fiabilidad indica la fiabilidad o exactitud con que un cuestionario o test mide un valor verdadero. Por tanto, la fiabilidad significa la precisión con la que un test puede medir una variable. Cuanto menor sea el error de medición, más fiable será una prueba.

El alfa de Cronbach es, por tanto, una medida del grado en que el grupo de preguntas están relacionadas entre sí y, por tanto, proporciona una estimación de lo buena o mala que es la precisión de la medición, conocida como fiabilidad, de un grupo de ítems.

Supuestos del alfa de Cronbach

En el contexto de la teoría clásica de los tests, la atención se centra en los errores de medición que existen cuando se mide un valor. Para calcular el alfa de Cronbach, deben cumplirse dos condiciones.

• Las proporciones de error de los ítems no deben estar correlacionadas, es decir, la proporción de error de un ítem no debe estar influida por la proporción de error de otro ítem.
• Los ítems deben tener la misma proporción de varianza verdadera.

En la práctica, sin embargo, no suele cumplirse ninguna de estas condiciones. Además, cuantos más ítems tenga una escala, mayor será el valor alfa.

Es importante señalar que el alfa de Cronbach no prueba si cada ítem está realmente influido por una o más variables latentes. Un valor alto de no es una prueba de que los ítems estén influidos sólo por una variable latente.

Para estimar la fiabilidad de la escala mediante el alfa de Cronbach, ¡debe cumplirse la condición de que todas las preguntas o ítems midan la misma variable latente!

En otras palabras, si todos los ítems miden la misma variable latente, entonces el alfa de Cronbach nos dice lo bien que miden esos ítems la variable latente.

Calcular el alfa de Cronbach

El alfa de Cronbach puede calcularse mediante la siguiente fórmula:

Por tanto, el Alfa de Cronbach aumenta a medida que aumenta el número de ítems y a medida que aumenta la correlación entre los ítems. correlación entre los ítems aumenta. El alfa de Cronbach disminuye cuando disminuye la correlación media entre los ítems.

Ejemplo de alfa de Cronbach

Supongamos que tu hipótesis es Los extrovertidos ganan más que los introvertidos. ¿Cómo mides el salario? ¡Muy fácil! ¡Sólo tienes que preguntarlo en el cuestionario!

Pero, ¿cómo se mide la extraversión en las personas? A través de una investigación bibliográfica has descubierto que la Extraversión puede medirse con la siguiente escala de los Cinco Grandes Rasgos de la Personalidad.

Así que creas una encuesta en datatab.de, la envías y obtienes las respuestas en una hoja de cálculo Excel.

El conjunto de datos de muestra puede descargarse aquí.

Las cuatro variables pueden combinarse ahora en un constructo que te proporcione un valor para tu variable latente no medible. Por ejemplo, podrías hacerlo con un índice de suma o un índice de media.

Antes, por supuesto, tenemos que comprobar hasta qué punto estos ítems representan lo mismo, es decir, cuál es el Alfa de Cronbach y la fiabilidad de la escala.

Esto se hace copiando los datos en la tabla superior de la calculadora del Alfa de Cronbach. A continuación, se seleccionan los cuatro ítems y DATAtab calcula los estadísticos de fiabilidad.

Para los datos actuales se obtuvo un Alfa de Cronbach de 0.71. A continuación, se muestra la tabla de los estadísticos de escala de los ítems. En la tabla puedes ver cómo cambia el Alfa de Cronbach cuando se omite la variable o el ítem correspondiente.

Se puede observar que cuando se suprime el ítem 1, el alfa de Cronbach baja a 0.66 y cuando se suprime el ítem 2, el alfa de Cronbach incluso baja a 0.48. Sin embargo, cuando se elimina el ítem 4, el alfa de Cronbach aumenta a 0.79. Por tanto, en este caso podría considerarse eliminar el ítem 4.

Interpretar el alfa de Cronbach

El alfa de Cronbach no debe ser inferior a 0.6. Los valores superiores a 0.7 se consideran aceptables. Sin embargo, es preferible que el Alfa de Cronbach no sea muy superior a 0.9, ya que esto significaría que las preguntas son "demasiado similares" y, por tanto, obtendrías las mismas respuestas a las preguntas, en cuyo caso podrías omitir las preguntas que estén demasiado correlacionadas y no tendrías ninguna pérdida de información. La tabla siguiente puede utilizarse para interpretar el Alfa de Cronbach.

Como ya se ha dicho, la coherencia interna sólo dice algo sobre la correlación de los ítems, pero no sobre si los ítems encajan entre sí en términos de contenido. El alfa de Cronbach sólo comprueba si los ítems están correlacionados. Por tanto, el investigador debe asegurarse de que sólo se utilicen ítems que midan el mismo contenido.

El alfa de Cronbach aumenta con el número de ítems. Por ejemplo, si la escala se construye con 8 ítems en lugar de 4, la misma correlación para los 8 ítems tenderá a dar como resultado un alfa mayor.

Además, también es importante asegurarse de que todas las preguntas estén formuladas de forma positiva o negativa. Es decir, un valor alto o bajo debe significar siempre lo mismo.