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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:

K
1
K 1

Si
ST

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

2

2
Ejemplo 1
Items

Suma de Items

I

II

III

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

Sujetos

(Varianza de la
Población)

Si2 :

4.19

ST2 : 9.14






K: El número de ítems
Si^2 : Sumatoria de Varianzas de los Ítems
ST^2 : Varianza de la suma de los Ítems
a : Coeficiente de Alfa de Cronbach

3
3
α

=

1

1

:
:

3
4.19
: 9.14

4.19
9.14

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
CONFIABILIDAD
Muy baja
0
0%
de confiabilidad
en la medición
(la medición está
contaminada de
error).

Baja

Regular

Aceptable

Elevada

1
100%
de confiabilidad
en la medición
(no hay error).
PROCEDIMIENTO DE DOS
MITADES (DIVISIÓN DE ÍTEMS EN
PARES E IMPARES)
1° Se calcula el Índice de Correlación (Pearson)

n

r
n

AB
2

2

n

2

2

2° Corrección de r con la ecuación de Spearman –
Brown

R

2r
1 r
EJEMPLO 2
Items

I

II

III

A

B

AB

A2

B2

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

44

23

178

352

95

Sujetos
n

6

n ( AB)

1068

( A) ( B)

1012

Numerador

56

n ( A2)

2112

( A)2

1936
2)

n(
(

)2

570

n ( A2) - ( A)2

n(

2)

-(

)2

176

41

529

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
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.
ITEM 1

ITEM 2

ITEM 3

ITEM 4

CALIDAD

ECONOMIA DE
ESCALA

VALOR
AGREGADO

COMPETITIVIDAD

SUMATORIA DE
ITEMS

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

SUJETOS
ITEM 1

ITEM 2

ITEM 3

ITEM 4

CALIDAD

ECONOMIA DE
ESCALA

VALOR
AGREGADO

COMPETITIVIDAD

SUMATORIA DE
ITEMS

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

SUJETOS

VARP (Varianza
de la Población)

3,232

4,929

4,366
S Si2

K: El número de ítems

4

4,179

ST2

62,517

16,706

SSi²: Sumatoria de varianza de los ítems

17

ST²: Varianza de la suma de los ítems

63
K
K
1

α =

4

*

( 4+1)
α = 1,33

1

Si
ST

2

2

1 - 16,710
62,520

*

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.
Para mayor explicación…
CONFIABILIDAD
Muy baja
0
0%
de confiabilidad
en la medición
(la medición está
contaminada de
error).

Baja

Regular

Aceptable

Elevada

1
100%
de confiabilidad
en la medición
(no hay error).

Para este caso, el instrumento tiene un 97.7% de
confiabilidad.
CÁLCULO CON EL SPSS V.15
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Como se puede
apreciar, el
resultado tiene un
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Cronbach

  • 1. COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH Validación del instrumento de recolección de datos
  • 2. 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.
  • 3. 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.
  • 4. Su fórmula estadística es la siguiente: K 1 K 1 Si ST 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 2 2
  • 5. Ejemplo 1 Items Suma de Items I II III 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 Sujetos (Varianza de la Población) Si2 : 4.19 ST2 : 9.14
  • 6.     K: El número de ítems Si^2 : Sumatoria de Varianzas de los Ítems ST^2 : Varianza de la suma de los Ítems a : Coeficiente de Alfa de Cronbach 3 3 α = 1 1 : : 3 4.19 : 9.14 4.19 9.14 0.81 Entre más cerca de 1 está α, más alto es el grado de confiabilidad
  • 7. 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
  • 8. CONFIABILIDAD Muy baja 0 0% de confiabilidad en la medición (la medición está contaminada de error). Baja Regular Aceptable Elevada 1 100% de confiabilidad en la medición (no hay error).
  • 9. PROCEDIMIENTO DE DOS MITADES (DIVISIÓN DE ÍTEMS EN PARES E IMPARES) 1° Se calcula el Índice de Correlación (Pearson) n r n AB 2 2 n 2 2 2° Corrección de r con la ecuación de Spearman – Brown R 2r 1 r
  • 10. EJEMPLO 2 Items I II III A B AB A2 B2 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 44 23 178 352 95 Sujetos
  • 11. n 6 n ( AB) 1068 ( A) ( B) 1012 Numerador 56 n ( A2) 2112 ( A)2 1936 2) n( ( )2 570 n ( A2) - ( A)2 n( 2) -( )2 176 41 529 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
  • 13. 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.
  • 14. ITEM 1 ITEM 2 ITEM 3 ITEM 4 CALIDAD ECONOMIA DE ESCALA VALOR AGREGADO COMPETITIVIDAD SUMATORIA DE ITEMS 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 SUJETOS
  • 15. ITEM 1 ITEM 2 ITEM 3 ITEM 4 CALIDAD ECONOMIA DE ESCALA VALOR AGREGADO COMPETITIVIDAD SUMATORIA DE ITEMS 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 SUJETOS VARP (Varianza de la Población) 3,232 4,929 4,366 S Si2 K: El número de ítems 4 4,179 ST2 62,517 16,706 SSi²: Sumatoria de varianza de los ítems 17 ST²: Varianza de la suma de los ítems 63
  • 16. K K 1 α = 4 * ( 4+1) α = 1,33 1 Si ST 2 2 1 - 16,710 62,520 * 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.
  • 17. Para mayor explicación… CONFIABILIDAD Muy baja 0 0% de confiabilidad en la medición (la medición está contaminada de error). Baja Regular Aceptable Elevada 1 100% de confiabilidad en la medición (no hay error). Para este caso, el instrumento tiene un 97.7% de confiabilidad.
  • 18. CÁLCULO CON EL SPSS V.15
  • 20. 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.