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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:




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 
2
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S
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K
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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
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) S Si
2 : 4.19
Cálculo en el ejemplo citado:
 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




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α = 0.81
Entre más cerca de 1 está α, más alto es el grado de confiabilidad

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Coeficiente Alfa de Cronbach: medición de la fiabilidad de instrumentos

  • 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  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) S Si 2 : 4.19
  • 6. Cálculo en el ejemplo citado:  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 1 3 3  α = 0.81 Entre más cerca de 1 está α, más alto es el grado de confiabilidad