COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH Validación del instrumento de recolección de datos.
20
COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH Validación del instrumento de recolección de datos
-
Upload
arturo-veloz -
Category
Documents
-
view
19 -
download
0
Transcript of COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH Validación del instrumento de recolección de datos.
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:
2
2
11 T
i
S
S
KK
K: El número de ítemsSi^2: Sumatoria de Varianzas de los Items
ST^2: Varianza de la suma de los Itemsα: Coeficiente de Alfa de Cronbach
Ejemplo 1Items 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
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
14.919.4
113
3
α = 0.81
Entre más cerca de 1 está α, más alto es el grado de confiabilidad
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
1100%
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
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
2222
nn
ABnr
rr
R
1
2
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
Índice de correlación de Pearson ( r ) : 0.66Corrección 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 (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
EJEMPLO 3
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.
SUJETOS
ITEM 1 ITEM 2 ITEM 3 ITEM 4SUMATORIA DE
ITEMSCALIDADECONOMIA DE
ESCALA VALOR
AGREGADOCOMPETITIVIDAD
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
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 ST2 62,517
S Si2 16,706
SUJETOS
ITEM 1 ITEM 2 ITEM 3 ITEM 4SUMATORIA
DE ITEMSCALIDADECONOMIA DE
ESCALA VALOR
AGREGADOCOMPETITIVIDAD
K: El número de ítems 4 SSi²: Sumatoria de varianza de los ítems 17
ST²: Varianza de la suma de los ítems 63
2
2
11 T
i
S
S
KK
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.
1100%
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.
CÁLCULO CON EL SPSS V.15
Obtención de datos…
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.
