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:








−
−
=
∑
2
2
1
1 T
i
S
S
K
K
α
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

5. Ejemplo 1
Items I II III Suma de Items
Sujetos
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 ST
2
: 9.14
(Varianza de la
Población) Σ Si
2
: 4.19

6.  K: El número de ítems : 3
 Si^2 : Sumatoria de Varianzas de los Ítems : 4.19
 ST^2 : Varianza de la suma de los Ítems : 9.14
 a : Coeficiente de Alfa de Cronbach




−
−
=
14.9
19.4
1
13
3
α
α = 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. 1
100%
de confiabilidad
en la medición
(no hay error).
0
0%
de confiabilidad
en la medición
(la medición está
contaminada de
error).
CONFIABILIDAD
Muy baja Baja Regular Aceptable Elevada

9. PROCEDIMIENTO DE DOS
MITADES (DIVISIÓN DE ÍTEMS EN
PARES E IMPARES)
1° Se calcula el Índice de Correlación (Pearson)
2° Corrección de r con la ecuación de Spearman –
Brown
( ) ( ) ( )
( ) ( )[ ] ( ) ( )[ ]2222
∑∑∑∑
∑∑∑
Β−ΒΑ−Α
ΒΑ−
=
nn
ABn
r
r
r
R
+
=
1
2

10. EJEMPLO 2
Items I II III A B AB A2 B2
Sujetos
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
Σ 44 23 178 352 95

11. 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
n 6
n (ΣAB) 1068
(ΣA) (ΣB) 1012
Numerador 56
n (ΣA2
) 2112 n (ΣA2
) - (ΣA)2 176
(ΣA)2 1936
n (ΣΒ2
) 570 n (ΣΒ2
) - (ΣΒ)2 41
(ΣΒ)2 529

12. EJEMPLO 3

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. SUJETOS
ITEM 1 ITEM 2 ITEM 3 ITEM 4
SUMATORIA DE
ITEMSCALIDAD
ECONOMIA DE
ESCALA
VALOR AGREGADO COMPETITIVIDAD
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

15. 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
VARP (Varianza
de la Población)
3,232 4,929 4,366 4,179 ST
2
62,517
S Si2
16,706
SUJETOS
ITEM 1 ITEM 2 ITEM 3 ITEM 4
SUMATORIA
DE ITEMSCALIDAD
ECONOMIA DE
ESCALA
VALOR
AGREGADO
COMPETITIVIDAD
K: El número de ítems 4 SSi²: Sumatoria de varianza de los ítems 17
ST²: Varianza de la suma de los ítems 63

16. 







−
−
= ∑
2
2
1
1 T
i
S
S
K
K
α
α = 4 * 1 - 16,710
( 4+1) 62,520
α = 1,33 * 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. 1
100%
de confiabilidad
en la medición
(no hay error).
0
0%
de confiabilidad
en la medición
(la medición está
contaminada de
error).
Para mayor explicación…
CONFIABILIDAD
Muy baja Baja Regular Aceptable Elevada
Para este caso, el instrumento tiene un 97.7% de
confiabilidad.

18. CÁLCULO CON EL SPSS V.15

19. Obtención de datos…

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.