Ayudando al coeficiente de Cronbach:

Nuevos ingredientes para el análisis de la confiabilidad

César Merino Soto

Universidad Científica del Sur

XV Congreso Nacional de Psicología,21 al 23 de Julio del 2011, Lima.

Consistencia Interna

Relación entre los items = consistencia de respuesta. (los items producen respuestas similares)

Item 1 Item 2 Item 3 Item 4+ ++

Coeficiente (Cronbach, 1951)

Coeficiente :El Padre

Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16,297-334

Coeficiente :Preguntas frecuentes

¿En qué nivel descriptivo se ubica el obtenido?

¿Qué programa de computadora uso para calcularlo?

¿Cómo lo cálculo?

Coeficiente :Algunas aspectos no considerados

Valor poblacional

La diferencia entre grupos

de la confiabilidad

Influencia del tamaño

muestral

Influencia de la dispersión de

los datos (variabilidad)

Coeficiente :Preguntas infrecuentes

¿Es una estimador

preciso en la población? ¿El coeficiente

calculado para el puntaje en un

grupo es similar al obtenido en otro

grupo?

¿Cómo atenuar el efecto del

tamaño muestralpequeño?

¿Cómo desatenuarel efecto de la

dispersión de los puntajes sobre la magnitud de la confiabilidad?

Ingredientes en el análisis de la consistencia interna

PuntualIntervalos de

confianza

Estimación Comparación

Muestras dependientes

4. Muestras independientes

2 n

> 2 n

2 n

> 2 n

1 n

0 n

Ajuste

Dispersión

N pequeño

Estrategias básicas en la estimación de la consistencia interna

PuntualIntervalos de

confianza

Estimación

Ajuste

Dispersión

N pequeño

¿Cómo desatenuar el efecto del pequeño tamaño muestral?

¿Cómo desatenuar el efecto de la dispersión de los puntajes sobre la magnitud de la confiabilidad

Coeficiente :Estimación Puntual

Gulliksen (1950)

Feldt, Woodruff, & Salih (1987).

Ajuste por dispersión

N pequeño

2

21 1

x

X x

X

a a

3 2

1 1

Na

N N

Coeficiente :Estimación Puntual

Ajuste por dispersión

M N DE Min Max .α .αaj

Total 20.44 1369 4.34 1 29 0.86 -

5.6m-5.11m 19.11 217 3.76 9 28 0.79 0.84

6.0m-6.5m 20.10 168 3.29 11 27 0.73 0.84

6.6m-6.11m 20.52 110 2.58 14 26 0.68 0.89

7.0m-7.5m 21.41 126 2.42 16 28 0.67 0.90

2

21 1

x

X x

X

a a

Gulliksen (1950)

Coeficiente :Estimación Puntual

Feldt, Woodruff, & Salih (1987).

N pequeño

3 2

1 1

Na

N N

0.700

0.705

0.710

0.715

0.720

0.725

0.730

0.735

0.740

0.745

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150

= 0.70

Mientras más pequeño es el tamaño muestral, más grande será el sesgo.

Estrategias básicas en la estimación de la consistencia interna

PuntualIntervalos de

confianza

Estimación

Ajuste

Dispersión

N pequeño

¿Qué tan preciso es la confiabilidad estimada en la muestra?

Coeficiente :Intervalos de confianza

Bonnet (2002)

Hakstain & Whalen(1976)

Feldt (1965)

Koning & Frances(2003)

Iacobucci and Duchachek (2003)

Maydeu-Olivares, Coffman, & Hartmann (2007)

Distribución F

Distribución

asintótica libre

COV ítems

Basados en transformación de α

No basados en transformación de α

ln 1z

1

3

ln 1z

Como otros estadísticos, el coeficiente alfa está sujeto a variaciones de muestreo

Coeficiente :Intervalos de confianza

Bonnet (2002)

Hakstain & Whalen(1976)

Feldt (1965)

Koning & Frances(2003)

Basados en transformación de α

= 0.83

[0.55, 0.93]

[0.63, 0.94]

[0.61, 0.94]

[0.59, 0.93]N = 12k = 5

95%

Estrategias básicas en la estimación de la consistencia interna

Comparación

Muestras dependientes

4. Muestras independientes

2 n

> 2 n

2 n

> 2 n

1 n

0 n

Coeficiente :Comparación (Contexto)

Grupo A Grupo B≠

Ho: Grupo A = Grupo B

H1: Grupo A ≠ Grupo B

Coeficiente :Comparación (Contexto)

I1

I2I4

I3

I6

I5

α

VaronesI1

I2I4

I3

I6

I5

α

Mujeres

¿Son estadísticamente

diferentes?

α1 ≠ α2

Coeficiente :Comparación (Diseños)

α1 ≠ α2 α1 ≠ α2 ≠ … αn

Independientes

Dependientes 1ra. Ocasión Vs. 2da. ocasión

1ra. semanaVs.

2da. semanaVs.

3ra. semana

Varones Vs. Mujeres 8 años Vs. 9 años Vs. 10 años

Independencia Muestras

Nro de grupos

Coeficiente :Comparación (Ejemplo)

4 años

(n = 30)

5 años

(n = 30)

Total

Calif. 1 0.82 0.84

Calif. 2 0.81 0.79

Calif. 3 0.88 0.87

Prueba Gestáltica de Bender, 2da versión

2 alfas, nuestras independientes

> 2 alfas, nuestras

dependientes

2

Programa ALPHATEST

4 años

(n = 30)

5 años

(n = 30)

Total

Calif. 1 0.82 0.84

Calif. 2 0.81 0.79

Calif. 3 0.88 0.87

0.82

0.84

13

13

30

30

4 años

(n = 30)

5 años

(n = 30)

Total

Calif. 1 0.82 0.84

Calif. 2 0.81 0.79

Calif. 3 0.88 0.87

No hay diferencias estadísticamente significativas entre los coeficientes en ambos grupos (2 [1]= 0.085, p > 0.05).

4 años 5 años

Total

Calif. 1 0.82 0.84

Calif. 2 0.81 0.79

Calif. 3 0.88 0.87

Sí hay diferencias estadísticamente significativas entre los coeficientes en ambos grupos (2 [2]= 6.759, p < 0.05).

Conclusiones

• La aplicación de procedimientos adjuntos requiere un mínimo conocimiento formación en estadística aplicada

• El análisis de la consistencia interna no termina en el cálculo del coeficiente alfa.

• Existe más información que se puede comunicar cuando se reporta el coeficiente de consistencia interna.

• La información adicional ayuda a tomar decisiones sobre una base cuantitativa y objetiva

Conclusiones

• Se requiere actualización temática en la enseñanza de cursos de pregrado y postgrado.

• Se debe promover las investigaciones y presentaciones metodológicas estudiantiles.

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