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  ∑ Si 2

α =  1− 2 
K−1  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

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 ST2 : 9.14
(Varianza de la
Población) Σ Si2 : 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
3  4.19 
α = 1 − 9.14 
3 −1  
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. CONFIABILIDAD
Muy baja Baja Regular Aceptable Elevada
1
0
100%
0%
de confiabilidad
de confiabilidad
en la medición
en la medición
(no hay error).
(la medición está
contaminada de
error).

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

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

16. 1 −∑ i
K  S
2

α = 
K − 
1 ST
2

 
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. Para mayor explicación…
CONFIABILIDAD
Muy baja Baja Regular Aceptable Elevada
1
0
100%
0%
de confiabilidad
de confiabilidad
en la medición
en la medición
(no hay error).
(la medición está
contaminada de
error).
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.

21. CRITERIO DE CONFIABILIDAD VALORES
No es confiable -1 a 0
Baja confiabilidad 0.01 a 0. 49
Moderada confiabilidad 0.5 a 0.75
Fuerte confiabilidad 0.76 a 0.89
Alta confiabilidad 0.9 a 1