jueves, 1 de abril de 2010

Confiabilidad de un Instrumento. Coeficiente Alfa de Cronbach

Existen diferentes maneras para determinar la confiabilidad de un instrumento, tales como: repetición de test o prueba (test/retest), formas equivalentes, división por mitades y análisis de homegeneidad de items (Alfa de Cronbach).
El coefieciente alfa de Cronbach mide la confiabilidad a partir de la consistencia interna de los ítems, entendiendose el grado en que los ítems de una escala se correlacionan entre sí. El alfa de Cronbach varía entre 0 y 1 (0 es ausencia total de consistencia y 1 es consistencia perfecta). No existe un acuerdo de cual es el valor de corte, sin embargo, de 0.7 en adelante es aceptable.
La teoría radica en que la puntuación observada es igual a la puntuación verdadera más una medida del error ( Y= T+E ). Un test confiable debe minimizar la medida del error de modo que tal error no esté altamente correlacionado con la verdadera puntuación. El alfa de Cronbach examina la matriz de varianzas y covarianzas, sin embargo, no toda la información de la matriz es útil ya que las varianzas y la duplicidad de las covarianzas no es útil. La varianza es una medida de cómo la distribución de una variable (ítem) esta dispersa, la covarianza es la medida de la dispersión entre dos variables. Entre más alto sea el coeficiente de correlación, más alta es la covarianza. Entre más alto sea el coeficiente alpha, más consistente es el test.
Es importante mencionar que puede ocurrir que un instrumento tenga distintos alfa de Cronbach. Esto significa que él está midiendo una variable compleja, multidimensional y es ahí cuando se hace necesario establecer un alfa para cada dimensión, aunque de igual manera se puede obtener un alfa único para toda la vaariable (Palella y Martins, 2004).
A continuación se presenta un ejemplo de datos aleatorios generados por excel a los cuales se le calculará el alfa de Cronbach utilizando los valores de la matriz de correlación calculada en excel y luego el cálculo utilizando SPSS para corroborar con los mismos valores de la Matriz de Datos:
Número de Encuestas n = 15

Número de Variables o Items = 15

Valores de la Escala de las Respuestas: 1, 2, 3.

Cálculo del coeficiente Alfa de Cronbach utilizando excel:






Se aplicó la siguiente fórmula:

α= np / 1 + p(n-1)

n= número de items

p= promedio de correlaciones lineales entre cada uno de los ítems (Ver Matriz de Correlación).

p = 0,8954 / 15 = 0,0596

α = 15 * 0,0596 / 1 + 0,0596 * (15-1)

α = 0,4874

Este valor indica la baja correlación entre los datos aportados por los encuestados y los ítems que componen la encuesta. Este resultado se puede interpretar de dos maneras:
La primera, si es un estudio verdadero, (este es un ejemplo supuesto), es necesario revisar el constructo de la encuesta y la redacción de los ítems para mejorar la obtención de la información de los encuestados y volver a aplicar el estudio piloto.
La segunda interpretación es que los datos han sido inventados, tal es el caso de este ejemplo e indicar la falsedad de los mismos.

Cálculo del coeficiente Alfa de Cronbach utilizando SPSS:
Resultados:




Este valor es menor al obtenido por el método de excel. No obstante, aunque los valores no resultaron idénticos, indican la escasa confiabilidad del instrumento y por ello se debe profundizar en la elaboración del mismo, tal como se mencionó anteriormente.






















































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