Crombach

1. COEFICIENTE ALFA DE
CRONBACH

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 Ítems
ST^2: Varianza de la suma de los Ítems
α: Coeficiente de Alfa de Cronbach

5. Ejemplo 1
Ítems 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.  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

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
     
   
     
 
2
2
2
2

















n
n
AB
n
r
r
r
R


1
2

10. EJEMPLO 2
Ítems I II III A B AB A2
B
2
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
S 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 (SAB) 1068
(SA) (SB) 1012
Numerador 56
n (SA2) 2112 n (SA2) - (SA)2 176
(SA)2 1936
n (SB2) 570 n (SB2) - (SB)2 41
(SB)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
ITEMS
CALIDAD
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
ITEMS
CALIDAD
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 = 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.