El documento describe el coeficiente alfa de Cronbach, un índice utilizado para medir la confiabilidad de un instrumento de recolección de datos. Explica que mide la consistencia interna de los ítems y que valores cercanos a 1 indican mayor confiabilidad. Incluye ejemplos de cálculo del coeficiente utilizando datos hipotéticos y el software SPSS.

1. COEFICIENTE ALFA DE
CRONBACH
Validación del instrumento de
recolección de datos
27/09/2012 Mg. Fidel Arauco Canturin 1

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.
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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.
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4. Su fórmula estadística es la siguiente:
2
K Si
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
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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) Si2 : 4.19
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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
1
3 1 9.14
α = 0.81
Entre más cerca de 1 está α, más alto es el grado de confiabilidad
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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
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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).
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9. PROCEDIMIENTO DE DOS MITADES (DIVISIÓN
DE ÍTEMS EN PARES E IMPARES)
1° Se calcula el Índice de Correlación (Pearson)
n AB
r 2 2
2 2
n n
2° Corrección de r con la ecuación de Spearman – Brown
2r
R
1 r
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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
44 23 178 352 95
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11. n 6
n ( AB) 1068
( A) ( B) 1012
Numerador 56
n ( A2) 2112 n ( A2) - ( A)2 176
( A)2 1936
n( 2) 570 n( 2) -( )2 41
( )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
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12. EJEMPLO 3
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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.
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14. ITEM 1 ITEM 2 ITEM 3 ITEM 4
SUMATORIA DE
SUJETOS
CALIDAD
ECONOMIA DE VALOR
COMPETITIVIDAD ITEMS
ESCALA AGREGADO
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
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15. ITEM 1 ITEM 2 ITEM 3 ITEM 4
SUMATORIA DE
SUJETOS
CALIDAD
ECONOMIA DE VALOR
COMPETITIVIDAD 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
3,232 4,929 4,366 4,179 ST2 62,517
de la Población)
S Si2 16,706
K: El número de ítems 4 SSi²: Sumatoria de varianza de los ítems 17
27/09/2012 Mg. Fidel Arauco Canturin de los ítems
ST²: Varianza de la suma 63 15

16. 2
K Si
1 2
K 1 ST
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.
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17. Para mayor explicación…
CONFIABILIDAD
Muy baja Baja Regular Aceptable Elevada
0
0% 1
de confiabilidad 100%
en la medición de confiabilidad
(la medición está en la medición
contaminada de (no hay error).
error).
Para este caso, el instrumento tiene un 97.7% de
confiabilidad.
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18. CÁLCULO CON EL SPSS V.15
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19. Obtención de datos…
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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.
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