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psicologia y neurociencias

salud  Alfa de Cronbach 


wikiA tau-equivalent measurement model is a special case of a congeneric measurement model, hereby assuming all factor loadings to be the same, i.e. ?=?1=?2=?3=...=?k

En psicometría, el Alfa de Cronbach es un factor que sirve para medir la confiabilidad de una escala de medida, y cuya denominación Alfa fue efectuada por Cronbach, que de forma casual tenía su nombre, en 1951; si bien sus orígenes se hallan en los trabajos de Hoyt (mil novecientos cuarenta y uno) y de Guttman (mil novecientos cuarenta y cinco).



Un estudioso trata de medir una cualidad no de manera directa perceptible (por poner un ejemplo, la inteligencia) en una población de sujetos. Para esto mide n variables que sí son observables (por poner un ejemplo, n contestaciones a un cuestionario o bien un conjunto de n inconvenientes lógicos) de cada uno de ellos de los sujetos.


Se supone que las variables están relacionadas con la magnitud inobservable de interés. Particularmente, las n variables deberían efectuar mediciones estables y consistentes, con un elevado nivel de relación entre ellas.


El alfa de Cronbach deja cuantificar el nivel de confiabilidad de una escala de medida para la magnitud inobservable construida desde las n variables observadas.


El alfa de Cronbach no deja de ser una media ponderada de las relaciones entre las variables (o bien ítems) que son parte de la escala. Puede calcularse de 2 formas: desde las varianzas (alpha de Cronbach) o bien de las relaciones de los ítems (Alpha de Cronbach estandarizado). Hay que advertir que las dos fórmulas son versiones de exactamente la misma y que pueden deducirse la una de la otra. El alpha de Cronbach y el alpha de Cronbach estandarizados, coinciden cuando se normalizan las variables originales (items).


A partir de las varianzas


A partir de las varianzas, el alfa de Cronbach se calcula así:


a=ndefined


donde



  • Si2 es la varianza del ítem i,
  • St2 es la varianza de los valores totales observados
  • k es el número de preguntas o bien ítems.

A partir de las relaciones entre los ítems


A partir de las relaciones entre los ítems, el alfa de Cronbach estandarizado se calcula así:


aest=kp1+p(k-1),


donde



  • k es el número de items
  • p es el promedio de las relaciones lineales entre cada uno de ellos de los ítems (se van a tener 2 pares de relaciones).

Interpretación de la formulación


Lo deseable para crear una escala fiable es que los ítems estén muy relacionados entre sí. El nivel máximo de relación se alcanza cuando los ítems X1,…,Xk son todos iguales. En tal caso, por las propiedades de la varianza, St2=k2S12 y ?i=1kSi2=kS12, con lo que el valor del alfa es, facilitando, igual a 1.


Si los ítems fueran independientes entre sí (con lo que no podrían formar de manera conjunta una escala fiable), entonces se debería St2=?i=1kSi2 y el valor de alfa sería 0.


Hay que advertir que el alfa de Cronbach puede llegar a lograr valores negativos de existir parejas de ítems de forma negativa relacionados.


Interpretación


El alfa de Cronbach no es un estadístico al empleo, con lo que no viene acompañado de ningún p-valor que deje rehusar la hipótesis de confiabilidad en la escala. Sin embargo, cuanto más se aproxime a su valor máximo, 1, mayor es la confiabilidad de la escala. Además de esto, en ciertos contextos y por implícito acuerdo, se cree que valores del alfa superiores a 0,7 o bien 0,8 (en dependencia de la fuente) son suficientes para asegurar la confiabilidad de la escala..


Condiciones para hacer Alfa


Este alfa siempre y en toda circunstancia se va a hacer por escalas de tal forma que, como ejemplo, en el test STAI de ansiedad rasgo y ansiedad estado publicado por TEA, se realizarían 2 índices de consistencia (el alfa pertinente a ansiedad rasgo y el alfa pertinente a ansiedad estado).Ahora bien, para poder calcular la confiabilidad de un test, este debe cumplir con 2 requisitos previos:



  1. Estar formado por un conjunto de ítems que se combinan aditivamente para encontrar una puntuación global (esto es, la puntuaciones se aúnan y dan un total que es el que se interpreta).
  2. Todos los ítems miden la característica deseada en exactamente la misma dirección. O sea, los ítems de cada una de las escalas tienen exactamente el mismo sentido de contestación (a mayor puntuación, más ansiedad, por ejemplo; este sentido de contestación viene detallado en el manual del test).

A modo de ejemplo, ocurre que cuando se escribe un test con contestaciones tipo Likert (pongamos 0=nada a 3=mucho), se observan ítems de la próxima forma:



  • "Me siento calmado" ? responder con tres significaría poca ansiedad (a más puntuación, menos ansiedad).
  • "Me siento tenso" ? responder con tres significaría mucha ansiedad (a más puntuación, más ansiedad).

El segundo ítem es el que se corresponde con el sentido de contestación detallado en el manual, mas como el primero no cumple esa relación, habrá de ser invertido a fin de que el test de esta forma tenga todos y cada uno de los ítems con exactamente el mismo sentido y se pueda, puesto que, calcular el índice de consistencia o bien Alfa de Cronbach. (Este proceso de cambio de sentido se realizaría, en el SPSS, programa estadístico más popular entre los sicólogos, a través de una recodificación de datos).


Para el análisis de resultados, se aconseja lanzar los estadísticos. Al hacerlo, conseguiremos 2 géneros de resultados: los estadísticos de los ítems y de la escala y los estadísticos de los ítems con relación a el valor total. Estas 2 tablas de resultados van a ser esenciales para la interpretación y posible reformulación del test. Para esto es preciso explicar 2 conceptos:



  1. Coeficiente de relación lineal: Mide el grado y la dirección de la asociación lineal entre 2 variables cuantitativas.
  2. Correlación Item-Total Corregido: Esta relación es de gran relevancia por el hecho de que señala la relación lineal entre el ítem y el puntaje total (sin estimar el item en evaluación) conseguido por los jueces señalando la magnitud y dirección de esta relación. Los estudios experimentales de Borg (mil novecientos sesenta y tres) que consideran tamaños muestrales iguales o bien mayores que cien, mostraron que las relaciones iguales o bien mayores que 0,35 acostumbran a ser estadísticamente significativas al 1 por ciento (Cohen & Manion, 2002.

Una baja relación entre el ítem y el puntaje total puede deberse a distintas causas, así sea de mala redacción del ítem o bien que exactamente el mismo no sirve para medir lo que se quiere medir.


Cálculo del alfa de Cronbach con R


El código para calcular el alfa de Cronbach de un conjunto de ítems con R es:

library( multilevel ) # bulto que contiene la función cronbach \data(bhr2000) # cargamos un conjunto de datos de ejemplo9cronbach(bhr2000 # calculamos el alfa de Cronbach

La salida del código precedente es:

 dólares americanos Alpha0.87982 dólares americanos N5400

El conjunto de datos tiene cinco mil cuatrocientos observaciones y el alfa de Cronbach de los ítems escogidos es 0,88.



  1. ?Cronbach, Lee J. (mil novecientos cincuenta y uno). «Coefficient alpha and the internal structure of tests». Psychometrika(en inglés)16 (tres): doscientos noventa y siete-trescientos treinta y cuatro. ISSN treinta y tres-tres mil ciento veintitres. doi:10.1007/BF02310555.
  2. ?Hoyt, Cyril (mil novecientos cuarenta y uno). «Test reliability estimated by analysis of variance». Psychometrika(en inglés)6 (tres): ciento cincuenta y tres-ciento sesenta. ISSN treinta y tres-tres mil ciento veintitres. doi:10.1007/BF02289270.
  3. ?Guttman, Louis (mil novecientos cuarenta y cinco). «A basis for analyzing test-retest reliability». Psychometrika(en inglés)10 (cuatro): doscientos cincuenta y cinco-doscientos ochenta y dos. ISSN treinta y tres-tres mil ciento veintitres. doi:10.1007/BF02288892.

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