Spss alfa de crombatch
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Este documento describe el análisis de fiabilidad de Cronbach para medir la consistencia interna de una escala. Explica que el coeficiente Alfa de Cronbach es el promedio de las correlaciones entre los ítems de una escala. Luego detalla los pasos para realizar el análisis de fiabilidad en SPSS e interpretar los resultados, incluida la eliminación de ítems que disminuyen la fiabilidad.
Spss alfa de crombatch
- 1. García-Bellido, R.; González Such, J. y Jornet Meliá, J.M. SSPPSSSS:: AANNÁÁLLIISSIISS DDEE FFIIAABBIILLIIDDAADD AALLFFAA DDEE CCRROONNBBAACCHH 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. El procedimiento consiste en: • Analizar… Escala… • Análisis de fiabilidad… Material elaborado en el marco de la Convocatoria de Innovación de 2010 del Vicerectorat de Convergència Europea i Qualitat de la Universitat de València
- 2. García-Bellido, R.; González Such, J. y Jornet Meliá, J.M. Seleccionamos todos los ítems: • y pinchamos en la flecha para pasarlo a la casilla de “Elementos” que vamos a analizar. Pinchamos en estadísticos y seleccionamos los estadísticos que queremos.
- 3. García-Bellido, R.; González Such, J. y Jornet Meliá, J.M. • Pinchamos en Continuar … Modelo alfa, aunque viene predeterminado por el sistema, y… o Aceptar… Ahora nos aparecerán los resultados en el Visor de Resultados. Encontraremos diferentes cuadros o ventanas, las cuales nos aportan los datos necesarios para realizar la interpretación. Visor de resultados: En el primer cuadro de diálogo que aparece, podemos ver el resultado de Alfa. A mayor valor de Alfa, mayor fiabilidad. El mayor valor teórico de Alfa es 1, y en general 0.80 se considera un valor aceptable. En el caso de nuestro ejemplo el resultado es el siguiente: Estadísticos de fiabilidad Alfa de Cronbach Alfa de Cronbach basada en los elementos tipificados N de elementos ,597 ,616 5
- 4. García-Bellido, R.; González Such, J. y Jornet Meliá, J.M. Podemos observar que el valor de alfa es de 0.597, se encuentra por debajo, pero ya veremos que existen posibilidades de elevar la fiabilidad del índice. El siguiente cuadro de diálogo es el de “Estadísticos de los elementos” en el cual podemos observar, en la columna que pone “Media”, el índice de dificultad de los ítems. Estadísticos de los elementos Media Desviación típica N Item1 ,80 ,422 10 Item2 ,50 ,527 10 Item3 ,40 ,516 10 Item4 ,40 ,516 10 Item5 ,20 ,422 10 Otros cuadros que encontramos son la “Matriz de correlación inter-elementos” Matriz de correlaciones inter-elementos Item1 Item2 Item3 Item4 Item5 Item1 1,000 ,500 -,102 ,408 ,250 Item2 ,500 1,000 ,000 ,408 ,500 Item3 -,102 ,000 1,000 -,250 ,102 Item4 ,408 ,408 -,250 1,000 ,612 Item5 ,250 ,500 ,102 ,612 1,000 La “Matriz de covarianzas inter-elementos” Matriz de covarianzas inter-elementos Item1 Item2 Item3 Item4 Item5 Item1 ,178 ,111 -,022 ,089 ,044 Item2 ,111 ,278 ,000 ,111 ,111 Item3 -,022 ,000 ,267 -,067 ,022 Item4 ,089 ,111 -,067 ,267 ,133 Item5 ,044 ,111 ,022 ,133 ,178
- 5. García-Bellido, R.; González Such, J. y Jornet Meliá, J.M. Más abajo, encontramos otra ventana o cuadro de diálogo en el que aparecen los “Estadísticos de resumen de los elementos” Estadísticos de resumen de los elementos Media Mínimo Máximo Rango Máximo/ mínimo Varianza N de elementos Medias de los elementos ,460 ,200 ,800 ,600 4,000 ,048 5 Varianzas de los elementos ,233 ,178 ,278 ,100 1,563 ,003 5 Covarianzas inter-elementos ,053 -,067 ,133 ,200 -2,000 ,004 5 Correlaciones inter- elementos ,243 -,250 ,612 ,862 -2,449 ,080 5 Los “Estadísticos total-elemento”. En este último podemos observar los siguientes datos: Estadísticos total-elemento Media de la escala si se elimina el elemento Varianza de la escala si se elimina el elemento Correlación elemento-total corregida Correlación múltiple al cuadrado Alfa de Cronbach si se elimina el elemento Item1 1,50 1,611 ,415 ,318 ,515 Item2 1,80 1,289 ,557 ,400 ,414 Item3 1,90 2,100 -,089 ,167 ,762 Item4 1,90 1,433 ,431 ,524 ,496 Item5 2,10 1,433 ,616 ,516 ,413 Por último aparece otra ventana en la que podemos observar los “Estadísticos de la escala”, es decir los estadísticos de la prueba en conjunto. Estadísticos de la escala Media Varianza Desviación típica N de elementos 2,30 2,233 1,494 5
- 6. García-Bellido, R.; González Such, J. y Jornet Meliá, J.M. ¿Cómo podemos interpretar estos datos? En la ventana de diálogo de “Estadísticos total-elemento”, podemos observar lo siguiente: Estadísticos total-elemento Media de la escala si se elimina el elemento Varianza de la escala si se elimina el elemento Correlación elemento-total corregida Correlación múltiple al cuadrado Alfa de Cronbach si se elimina el elemento Item1 1,50 1,611 ,415 ,318 ,515 Item2 1,80 1,289 ,557 ,400 ,414 Item3 1,90 2,100 -,089 ,167 ,762 Item4 1,90 1,433 ,431 ,524 ,496 Item5 2,10 1,433 ,616 ,516 ,413 La “Media de la escala si se elimina el elemento”, indica el valor que tendría la media en el caso de eliminar cada uno de los elementos. Como podemos observar en la última ventana de “Estadísticos de la escala”, la media de la escala es de 2.30, si eliminamos la pregunta 1 la escala se quedaría en 1.50. La “Correlación elemento-total corregida”, es el coeficiente de homogeneidad corregido. Si es cero o negativo se elimina. Así por ejemplo, nosotros deberíamos eliminar el ítem 3, ya que nos da - .089. “Alfa de Cronbach si se elimina el elemento”, equivale al valor de Alfa si eliminamos cada uno de los ítems. Así por ejemplo podemos ver que si eliminamos el ítem 3, Alfa (.0597) mejoraría ya que se pondría en .762. El material elaborado fue adaptado del Tutorial SPSS 15