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COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH

Validación del instrumento de recolección de datos

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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.

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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.

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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 ItemsST^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) S Si2 : 4.19

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• 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

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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

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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

12

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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

S 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 (SAB) 1068

(SA) (SB) 1012

Numerador 56

n (SA2) 2112 n (SA2) - (SA)2 176

(SA)2 1936

n (SB2) 570 n (SB2) - (SB)2 41

(SB)2 529

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EJEMPLO 3

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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.

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SUJETOS

ITEM 1 ITEM 2 ITEM 3 ITEM 4SUMATORIA DE

ITEMSCALIDADECONOMIA DE

ESCALA VALOR AGREGADO COMPETITIVIDAD

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

12/04/2023 Mg. Fidel Arauco Canturin 15

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 AGREGADO COMPETITIVIDAD

K: El número de ítems 4 SSi²: Sumatoria de varianza de los ítems 17

ST²: Varianza de la suma de los ítems 63

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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.

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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.

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CÁLCULO CON EL SPSS V.15

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Obtención de datos…

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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.