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 ...
DEFINICION




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cuadrado que, a grandes rasgos, mide la
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Su fórmula estadística es la siguiente:

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Si^2: Sumatoria de Varianzas de los Items
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CONFIABILIDAD
Muy baja
0
0%
de confiabilidad
en la medición
(la medición está
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CÁLCULO CON EL SPSS V.15
Obtención de datos…
Resultados…
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Cronbach

  1. 1. COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH Validación del instrumento de recolección de datos
  2. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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
  12. 12. EJEMPLO 3
  13. 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. 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. 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. 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. 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. 18. CÁLCULO CON EL SPSS V.15
  19. 19. Obtención de datos…
  20. 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.

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