Cálculo e Interpretación Del Alfa de Cronbach para El Caso de Validación de La Consistencia Interna de Un Cuestionario, Con Dos Posibles Escalas Tipo Likert
Cálculo e Interpretación Del Alfa de Cronbach para El Caso de Validación de La Consistencia Interna de Un Cuestionario, Con Dos Posibles Escalas Tipo Likert
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Resumen
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Cálculo e interpretación del Alfa de Cronbach para el caso de validación de la
consistencia interna de un cuestionario, con dos posibles escalas tipo Likert. . Revista
Publicando, 2(1). 2015, 62-77. ISSN 1390-9304
Abstract
Three alternatives for calculating Cronbach's alpha were used. These were: by the
variance of the items using MS Excel, using SPSS (22) and using the statistical software
package free distribution Factor (9.3). These three variants were applied to validate the
internal consistency of a questionnaire, with two possible Likert scales, one of five
points and another with seven. This questionnaire was designed for the analysis of the
criteria for students specializing in Business Administration at the Universidad Central
del Ecuador; in connection with the performance of the teacher, the course syllabus,
assessment and recommended readings. It is argued that for an effective application of
Cronbach alpha should be keep in mind that this coefficient must be considered within
the broader problematic of reliability analysis and considerations regarding its
application for the use ordinal response scales or Likert scales. The Factor (9.3) package
was appropriate to explore relatively simple alternatives such as exclusion of variables
or the option to use a polychoric correlation matrix The results confirm that it is
insufficient an ordinary calculation of Cronbach's alpha to validate a scale, which was
the case for the five-point Likert scale. Based on the results obtained may recommend
the use of a Likert scale of 7 points.
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Introducción.
Hace ya más de 60 años que se publicó el trabajo en que se presentó por vez primera el
denominado alfa de Cronbach (Cronbach, 1951) y a partir de ese momento este
coeficiente se estableció como un índice de facto para evaluar el grado en que los ítems
de un instrumento están correlacionados.
Siguiendo la misma idea señalada por este autor, en un trabajo posterior (Cronbach &
Shavelson, 2004), el elevado número de referencias no implica que la persona que cita
el artículo lo haya leído, incluso ni demuestra que lo haya visto.
Una revisión más detallada de la literatura sobre el alfa de Cronbach indica que desde
hace años existen muchas descripciones diferentes, incluso contradictorias y que el
coeficiente, como cualquier medida estadística debe ser utilizado con cautela (Cortina,
1993). A la vez el coeficiente ha estado sujeto a diferentes debates en cuanto a su
validez para interpretar escalas tipo Likert (Gliem & Gliem, 2003). El propio L. J.
Cronbach señaló posteriormente (Cronbach & Shavelson, 2004) que el coeficiente cubre
sólo una perspectiva estrecha dentro de la problemática más amplia del análisis de
confiabilidad.
Estos debates y concepciones sobre el alfa de Cronbach hacen que tampoco resulte fácil
para alguien sin una formación estadística completa, ir más allá de la aplicación
mecánica de este coeficiente.
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El hecho cierto es que el criterio establecido y señalado por diferentes autores (Oviedo
& Campo-Arias, 2005) es que un valor del alfa de Cronbach, entre 0.70 y 0.90, indica
una buena consistencia interna para una escala unidimensional. El alfa de Cronbach
aparece así, frecuentemente en la literatura, como una forma sencilla y confiable para la
validación del constructo de una escala y como una medida que cuantifica la correlación
existente entre los ítems que componen esta. Autores como (Gadermann, Guhn, &
Zumbo, 2012) incluso reportan que el alfa de Cronbach ha sido citado en el 76 % de los
casos de artículos de Ciencias Sociales para evidenciar la validez de los test. Una
consulta en 163 Repositorios latino americanos empleando un motor de búsqueda
personalizado de Google (González-Alonso, 2014) para el término “coeficiente alfa de
cronbach” indica la aparición de este en 25 200 referencias lo que sin dudas constituye
una clara evidencia de su amplio uso en el ámbito universitario, dado que los
repositorios consultados pertenecen en su mayoría a Universidades de la región.
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Este reporte parte de la necesidad de explorar las diferentes variantes para el cálculo e
interpretación del alfa de Cronbach empleando diferentes alternativas, para la validación
de la consistencia interna de un cuestionario, con dos posibles escalas tipo Likert, una
de cinco puntos y otra de siete y que debía diseñarse para un análisis de los criterios de
los estudiantes del noveno semestre de la especialidad de Administración de Empresas,
de la Universidad Central del Ecuador. En este sentido se entiende como alternativas
tanto los posibles programas de cómputo a emplear para ello, como los procedimientos
que ellos utilizan de estimación del coeficiente y las posibilidades de cálculo para poder
considerar las variantes del alfa de Cronbach.
2. Metodología
PREGUNTAS
P1. El profesor domina los contenidos de la asignatura
P2. El profesor presentan en secuencia lógica los contenidos de la
asignatura
P3. El profesor aclara todas las dudas que se presentan en clase
P4. La asignatura es muy importante para mi futuro como profesional
P5. Conozco en detalle el programa de la asignatura
P6. La asignatura requiere dominar contenidos presentados en cursos
anteriores
P7. Conoce en detalle el sistema de evaluación empleado
P8. El Sistema de evaluación coincide con el de otras asignaturas
P9. El Sistema de Evaluación es justo
P10. Los textos recomendados son de fácil adquisición
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P11. Los textos recomendados son consultados con frecuencia por los
alumnos
P12. Además de los textos hay otros materiales disponibles en Internet
que se pueden utilizar
Esta encuesta se diseñó con dos variantes en una se empleó una escala de Likert de
cinco puntos:
1: Totalmente en desacuerdo
2. Parcialmente en desacuerdo
4. Parcialmente de acuerdo
5: Totalmente de acuerdo
En la otra, con las mismas preguntas, se empleó una escala de Likert de 7 puntos:
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1: Absolutamente en desacuerdo
2. Fuertemente en desacuerdo
3. En desacuerdo
5. De acuerdo
6. Fuertemente en Acuerdo
7. Absolutamente de Acuerdo
Una encuesta, en lo que sigue: Likert_5, se aplicó a 31 estudiantes del noveno semestre
de la carrera de Administración de Empresas, de la Universidad Central y la otra
(Likert_7) a la misma cantidad pero a estudiantes diferentes, del mismo semestre y
carrera.
Dónde:
Este valor se determinó empleando MS Excel lo que permite calcular fácilmente esta
fórmula a partir de la creación de una Tabla de Datos en que las columnas representan
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las variables (preguntas), las filas los individuos y los valores el valor señalado por el
encuestado, de acuerdo con la Escala de Likert empleada. Ha sido reportado que con
MS Excel también se puede calcular el alfa ordinal y el coeficiente theta de Armor
(Domínguez, 2012), pero ello no lo tomaremos en cuenta en este trabajo.
b) Empleando el paquete estadístico SPSS (22) que como se ha señalado utiliza las
correlaciones producto-momento de Pearson; como su procedimiento de estimación por
defecto (Oliden & Zumbo, 2008).
c) Con el paquete de libre distribución Factor (9.3) (Lorenzo-Seva & Ferrando, 2006),
disponible en: http://psico.fcep.urv.es/utilitats/factor/Download.html. Este programa
permite igualmente la obtención del coeficiente alfa ordinal mediante la estimación de
la matriz de correlaciones policóricas.
Resultados
Los resultados para el cálculo del coeficiente alfa de Cronbach para los tres métodos
empleados se detallan en la Tabla 2.
Alfa de Cronbach Alfa estandarizado
Varianza de SPSS (22) Factor (9.3)
los ítems
Likert_5 0.88 0.71 0.70
Likert_7 0.84 0.84 0.82
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valores se explica pues realmente en ambos casos se está utilizando el mismo método de
cálculo con matrices de correlación de Pearson.
b) Para el caso de la escala de Likert de 7 puntos los valores coinciden para los tres
métodos de cálculo con valores por arriba de 0.8 lo que sugiere el empleo de esta escala,
y coincide con lo reportado por otros autores (Munshi, 2014).
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Como bien se señala en la misma Tabla de salida creada por Factor, la correlación
policórica se aconseja cuando la distribución univariada de los ítems ordinales es
asimétrica o tiene exceso de curtosis. Si ambos índices tienen valores absolutos menores
de 1 se recomienda la correlación de Pearson (Muthen & Kaplan, 1992).
De esta misma Tabla se pueden señalar los casos de las variables 4 y 12:
P12. Además de los textos hay otros materiales disponibles en Internet que se pueden
utilizar
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En este caso, Likert_7, aparecen como enunciados con un valor absoluto de la Curtosis
mayor que 1:
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P11. Los textos recomendados son consultados con frecuencia por los alumnos
Al excluir estas variables y realizar el cálculo con el programa Factor, con la opción de
matriz de correlación policórica, se obtiene que 15 coeficientes de este tipo de
correlación no convergen y se computan como coeficientes de correlación de Pearson y
se insertan en la matriz de correlación policórica. Estas variables son:
P1 P2
P1 P3
P1 P5
P1 P6
P1 P7
P1 P8
P1 P12
P2 P6
P3 P6
P5 P6
P6 P7
P6 P8
P6 P10
P6 P12
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sobre el sistema de evaluación: P7, P8; y con P12, referida a la existencia en Internet de
materiales además de los textos.
El valor que se obtuvo para el test de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) para esta escala fue
de 0.70960 y puede considerarse aceptable.
Conclusiones
Para una aplicación efectiva del alfa de Cronbach no puede perderse la perspectiva de
que este coeficiente debe considerarse dentro de la problemática más amplia del análisis
de confiabilidad. En particular en estos momentos es insoslayable tener en cuenta para
la interpretación y aplicación del Alfa de Cronbach el trabajo de Bruno D. Zumbo
(Zumbo, et al., 2007) y las consideraciones en relación con su aplicación al utilizar
escalas de respuesta ordinal o escalas de Likert”(Oliden & Zumbo, 2008).
Al emplear un paquete estadístico como el SPSS (22) de uso frecuente, debe tomarse en
cuenta que el procedimiento de estimación por defecto se basa en el uso de las
correlaciones producto-momento de Pearson.
El paquete de libre distribución Factor (9.3) (Lorenzo-Seva & Ferrando, 2006) resultó
apropiado para poder explorar de forma relativamente sencilla diferentes alternativas
como la exclusión de variables o poder utilizar la opción de matriz de correlación
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Los resultados confirman que no basta con el cálculo ordinario del alfa de Cronbach
pues se pueden obtener valores que indiquen una buena consistencia interna para una
escala y al realizar el cálculo con otros programas, se obtenga un valor menor. Ese fue
el caso para la escala Likert de cinco puntos.
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