E. El Método Alpha de Lee Cronbach

E. El Método Alpha de Lee Cronbach.

El coeficiente Alfa de Cronbach es un modelo de consistencia interna, basado en el promedio de las correlaciones entre los ítems. Entre las ventajas de esta medida se encuentra la posibilidad de evaluar cuánto mejoraría (o empeoraría) la fiabilidad de la prueba si se excluyera un determinado ítem.

Este coeficiente consiste en la media de las correlaciones entre las variables que forman parte de la escala, y puede calcularse de dos maneras: a partir de las varianzas (Alfa de Cronbach) o de las correlaciones de los ítems (Alfa de

Cronbach estandarizado).

Tipos de fiabilidad

La fiabilidad de un instrumento de medida tiene varias definiciones o “subtipos”, y por extensión, existen también diferentes métodos para determinarlos. Estos subtipos de fiabilidad son 3, y de manera resumida, estas son sus características. ❖ Consistencia interna: Es la fiabilidad como consistencia interna. Para calcularla se utiliza el

Alfa de Cronbach, que representa la consistencia interna del test, es decir, el grado en que todos los ítems del test covarían entre sí.

❖ Equivalencia: Implica que dos tests sean equivalentes o “iguales”; para calcular este tipo de fiabilidad, se utiliza un método de dos aplicaciones llamado formas paralelas o equivalentes, donde se aplican de forma simultánea dos tests. Es decir, el test original (X) y el test diseñado específicamente como equivalente (X’). ❖ Estabilidad: La fiabilidad también se puede entender como la estabilidad de una medida; para calcularla, se utiliza también un método de dos aplicaciones, en este caso el test-retest. Consiste en aplicar el test original (X), y pasado un lapso de tipo, el mismo test (X). ❖ Otro “subtipo” de fiabilidad y que incluiría la 2 y la 3, es aquel que se calcula a partir de un test-retest con formas alternativas; es decir, se aplicaría el test (X), transcurriría un lapso de tiempo y se volvería a aplicar un test (esta vez una forma alternativa del test, el X’).

Cálculo del Coeficiente de Fiabilidad

Así, hemos visto cómo la fiabilidad de un test o instrumento de medida intenta establece la precisión con la éste realiza sus mediciones. Se trata de un concepto muy asociado al error de medida, ya que, a mayor fiabilidad, menos error de medida. La fiabilidad es un tópico constante en todos los instrumentos de medida. Su estudio trata de establecer la precisión con la que mide cualquier instrumento de medida en general y los tests en particular. Cuanto más fiable es un test, con mayor precisión mide y, por lo tanto, menos error de medida se comete El Alfa de Cronbach es un método de cálculo del coeficiente de fiabilidad, que identifica la fiabilidad como consistencia interna. Se denomina así porque analiza hasta qué punto medidas parciales obtenidas con los diferentes ítems son “consistentes” entre sí y por tanto representativas del universo posible de ítems que podrían medir ese constructo. ¿Cuándo utilizarlo? Se utilizará el coeficiente Alfa de Cronbach para calcular la fiabilidad, salvo en casos en los que tengamos un interés expreso en conocer la consistencia entre dos o más partes de un test (por ej. primera mitad y segunda mitad; ítems pares e impares) o cuando queramos conocer otros “subtipos” de fiabilidad (por ejemplo basados en métodos de dos aplicaciones como el test-retest). Por otro lado, en el caso de que estemos trabajando con ítems valorados dicotómicamente, se utilizarán las fórmulas de Kuder-Richardson (KR –20 y KR -21). Cuando los ítems tengan diferentes índices de dificultad, se utilizará la fórmula KR –20. En el caso de que el índice de dificultad sea igual, utilizaremos KR –21. Hay que tener en cuenta que en los principales programas de estadística ya existen opciones para aplicar esta prueba de manera automática, de manera que no hay que conocer los detalles matemáticos de su aplicación. Sin embargo, saber cuál es su lógica resulta útil para tener en cuenta sus limitaciones a la hora de interpretar los resultados que aporta. Interpretación El coeficiente Alfa de Cronbach oscila entre el 0 y el 1. Cuanto más próximo esté a 1, más consistentes serán los ítems serán entre sí (y viceversa). Por otro lado, hay que tener en cuenta que, a mayor longitud del test, mayor será alfa (α). Eso sí, esta prueba no sirve por sí misma para conocer de una manera absoluta la calidad del análisis estadístico realizado, ni la de los datos sobre los que se trabaja.