consistencia interna

1. Consistencia interna
En la estadística y en la investigación, la consistencia internaes usualmente una medida basada en las correlacionesentre distintos
ítems dentro de la misma prueba. Mide si los distintos ítems producen resultados similares en el supuesto general. Por ejemplo, si un
encuestado se expresó favorablemente con la proposición "Me gusta andar en bicicleta" y "He disfrutado haciendo ciclismo en el
pasado", y en desacuerdocon la proposición"Odio las bicicletas",sería esto entonces indicativo de una buena consistenciainterna en
el test.
La consistencia interna se mide frecuentementecon el Alfa de Cronbach, un estadístico calculado a partir de las correlaciones pares
entre los ítems. La consistencia interna, de esta manera, posee un rango entre cero y uno. Una regla comúnmente aceptada que
describe la magnitud de la consistencia interna es la siguiente:1
Alfa de Cronbach Consistencia interna
α ≥.9 Excelente
.9 > α ≥.8 Bueno
.8 > α ≥.7 Aceptable
.7 > α ≥.6 Dudoso
.6 > α ≥.5 Pobre
.5 > α Inaceptable
Magnitudes de confianza muy altas (0,95 o mayores) no son necesariamente buenas, ya que podrían ser indicio de que los ítems
probablemente sean completamente redundantes[cita requerida]. La meta en la construcción de un diseño confiable es remarcar que los
ítems similares se encuentran relacionados (son consistentes internamente), pero que cada uno contribuya con información única y
distinguible.
Sin embargo, una manera distinta de pensar acerca de la consistenciainterna, es que la misma es un indicativo de que todos los ítems
de una prueba miden la misma variable latente. La ventaja de esta perspectiva sobre la noción de un alto promedio de correlación
entre los ítems de una prueba - la perspectiva que subyace bajo el Alfa de Cronbach - es que el promedio de correlación por ítem es
afectado por el sesgo (en la distribuciónde las correlacionesde los ítems) tanto como cualquier otro promedio. Por lo tanto, mientras
la correlación entre ítems es cero cuando los mismos miden diversas variables latentes no relacionadas,la correlaciónpromedio entre
ítems en tal caso sería mayor que cero. Entonces, mientras que lo ideal en una medida es que todos los ítems de un test midan la
misma variable latente, el alfa ha demostrado alcanzar en varias ocasiones valores ligeramente altos aún cuando el conjunto de ítems
midieran distintas variables latentes no relacionadas.2 3 4 5 6 7 El "Coeficiente Omega" jerárquico sería un índice más apropiado del
alcance en el cual todos los items en una prueba miden para la misma variable latente.8 9 Diversas medidas de consistencia interna
son revisadas y resumidas por Revelle & Zinbarg (2009).10
Alfa de Cronbach
Consistencia
Fiabilidad
1. George, D., & Mallery, P. (2003). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference. 11.0 update (4th
ed.). Boston: Allyn & Bacon.
Véase también
Referencias

2. 2. Cortina. J. M. (1993). What is coefficient alpha? An examination of theory and applications. Journal of Applied
Psychology, 78, 98–104.
3. Cronbach, L. J. (1951).Coefficient alpha and the internal structure oftests. Psychometrika, 16(3), 297–334.
4. Green, S. B., Lissitz, R.W., & Mulaik, S. A. (1977). Limitations of coefficient alpha as an index of test
unidimensionality. Educational and Psychological Measurement, 37, 827–838.
5. Revelle, W. (1979). Hierarchical cluster analysis and the internal structure of tests. Multivariate Behavioral Research,
14, 57–74.
6. Schmitt, N. (1996). Uses and abuses of coefficient alpha.Psychological Assessment, 8, 350–353.
7. Zinbarg, R., Yovel, I., Revelle, W. & McDonald, R. (2006). Estimating generalizability to a universe of indicators that
all have an attribute in common:A comparison of estimators for. Applied Psychological Measurement,30, 121–144.
8. McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment.Psychology Press.ISBN 0805830758
9. Zinbarg, R., Revelle, W., Yovel, I. & Li, W. (2005). Cronbach’s , Revelle’s , and McDonald’s : Their relations with
each other and two alternative conceptualizations of reliability. Psychometrika,70, 123–133.
10. Revelle, W., Zinbarg, R. (2009) "Coefficients Alpha, Beta, Omega, and the glb: Comments on Sijtsma",
Psychometrika, 74(1), 145–154.[1] (http://dx.doi.org/10.1007/s11336-008-9102-z)
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http://www.wilderdom.com/personality/L3-2EssentialsGoodPsychologicalTest.html (En inglés)
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