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Alpha de cronbach
 

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  • Quisiera guardar este archivo muy util y no puedoi
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  • estimado Carlos, muchas gracias por el material, está muy bien explicado.

    Tanto, que me insiste una duda que tengo. De algo que no entiendo.

    En su ejemplo, los diez jueces opinan sobre un curso, y se utiliza el alfa de cronbach para decidir si ese cuestionario nos da información sobre el curso, porque asumimos que los diez van a tener opiniones similares (si el curo está bien organizado lo normal es que todos opinen que está bien organizado y viceversa).

    Pero también se utiliza para tests que evalúan aspectos de las personas, por ejemplo para un examen.

    Pero en un examen hay alumnos que son muy aplicados y contestan bien, y hay alumnos que no estudian y contestan mal, de lo que se esperan varianzas elevadas.
    ¿En un caso así se podría utlizar el alfa de cronbach para evaluar la fiabilidad del examen?
    No lo entiendo, porque precisamente un examen debe discriminar las diferencias.

    Muchas gracias desde España.
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  • @CarlosBruno7 Gracias!!!
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  • Gracias me fue de mucha utilidad
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  • por favor enviame este power por e mail que no puedo bajarlo y me sirve
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    Alpha de cronbach Alpha de cronbach Document Transcript

    • 25 Alpha de Cronbach 1/1 CALIDAD DEL INSTRUMENTO En cualquier tipo de investigación, la capacidad que tenga un instrumento de recolectar datos depende de dos atributos muy importantes como son: la validez y la confiabilidad . Si esta herramienta de recolección de información es defectuosa , nos llevará a resultados sesgados y a conclusiones equivocadas. VALIDEZ Y CONFIABILIDAD DE LOS INSTRUMENTOS Existen dos posiciones extremas: los que no otorgan ninguna importancia a la utilización de las matemáticas y los que consideran que no hay labor científica sin tratamiento matemático de los fenómenos sociales. Es necesario superar la cuantofobia y la cuantomanía, porque son posiciones extremas que desfiguran la realidad. Dialécticamente una investigación científica conjuga el aspecto cualitativo con el cuantitativo. El problema está en determinar cuál de los aspectos predomina. En ciencias sociales prima el aspecto cualitativo, porque interesa llegar a la comprensión de la esencia de los
    • 25 Alpha de Cronbach 2/2 fenómenos: misma que no pueden reducirse a simple cuantificación. Los instrumentos de recolección de información deben satisfacer dos requisitos básicos: validez y confiabilidad. ¿QUE ES LA VALIDEZ? La validez se refiere si el instrumento para la recolección de datos mide lo que realmente debe de medir. Un instrumento de recolección es válido cuando mide de alguna manera demostrable aquello que trata de medir, libre de distorsiones sistemáticas. Muchos investigadores en ciencias sociales prefieren asegurar la validez cualitativa a través de juicios de expertos, en la perspectiva de llegar a la esencia del objeto de estudio, más allá de lo que expresan los números. Para procurar una validez cualitativa se realiza la operacionalización de las variables de las hipótesis o de los objetivos en caso de proyecto factible, considerando conceptualización, dimensiones, indicadores e ítems. La operacionalización debe someterse al juicio de expertos (por ejemplo: un especialista en elaboración de instrumentos de recolección, tres especialistas en el contenido científico).
    • 25 Alpha de Cronbach 3/3 ¿QUÉ ES LA CONFIABILIDAD? La confiabilidad se refiere a la confianza que se tiene a los datos recolectados, debido a que hay una repetición constante, estable de la medida. La confiabilidad es la exactitud o precisión de un instrumento de medición. Existen distintos tipos de confiabilidad: la estabilidad a través del tiempo (medible a través de un diseño test-retest); la representatividad, que se refiere a la ausencia de variaciones en la capacidad del instrumento para medir un mismo constructo en distintas subpoblaciones; y por último la equivalencia, que se aplica a las variables latentes, medidas a través de múltiples indicadores, y que se puede poner a prueba mediante diversos métodos, incluyendo el llamado Alpha de Cronbach, split-half, y distintas formas de verificar la consistencia entre evaluadores. "Una medición es confiable o segura cuando aplicada repetidamente a un mismo individuo o grupo, o al mismo tiempo por investigadores diferentes, proporciona resultados ¡guales o parecidos. La determinación de la confiabilidad consiste, pues, en establecer si las diferencias de resultados se deben a inconsistencias en la medida". De la revisión de los expertos y de sus recomendaciones, se procederá a la modificación de los instrumentos, si es necesario. Antes de la aplicación definitiva de los instrumentos de recolección de información, debe asegurarse de la validez y confiabilidad de los instrumentos, realizando una prueba piloto; es decir, aplicando los
    • 25 Alpha de Cronbach 4/4 instrumentos a un grupo de personas que pertenezcan a un universo similar al escocido. En ciencias sociales y de la educación, el instrumento que se aplique debe tener confiabilidad cualitativa. Un cuanto a su confiabilidad cuantitativa, se remite a la estadística orientada por un especialista. ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD Alpha de Cronbach Uno de los coeficientes más comunes es el Alpha de Cronbach que se orienta hacia la consistencia interna de una prueba. Usa de la correlación promedio entre los ítems de una prueba si éstos están estandarizados con una desviación estándar de uno; o en la covarianza promedio entre los ítems de una escala, si los ítems no están estandarizados. El coeficiente alfa de Cronbach puede tomar valores entre 0 y 1, donde: 0 significa confiabilidad nula y 1 representa confiabilidad total. Esta técnica supone que los ítems están correlacionados positivamente unos con otros pues miden en cierto grado una entidad en común. De no ser así, no hay razón para creer que puedan estar correlacionados con otros ítems que pudiesen ser seleccionados, por lo que no podría haber una relación entre la prueba y otra similar.
    • 25 Alpha de Cronbach 5/5 El Alpha de Cronbach puede ser interpretada de dos maneras diferentes: a) puede referirse a una correlación entre la prueba que se tiene y otra que pudiese ser elaborada a partir del universo de ítems que miden la característica en cuestión. b) Se puede considerar Alpha como el cuadrado de la correlación entre los resultados obtenidos por una persona en una escala en particular (puntaje observado) y los puntajes que se obtendrían si se contestaran todos los ítems disponibles en el universo (puntaje verdadero). Esta medida se entiende como un coeficiente de correlación con un rango de cero hasta uno. Los valores negativos resultan cuando los ítems no se relacionan de manera positiva entre ellos, lo que conduce a la violación del modelo de confiabilidad. (Esto puede suceder en algunos casos si la escala ha sido elaborada con itemes que se orientan en diferentes direcciones respecto al constructo, por lo que antes de proceder al análisis de confiabilidad se recomienda que se recodifiquen o redireccionen las respuesta ofrecidas por los sujetos). El valor a depende tanto del largo (extensión) de la prueba y la correlación de los ítems que constituyen la prueba. Se puede obtener un coeficiente de confiabilidad alto aunque el promedio de correlación entre los ítems sea pequeño, si el total de ítems contenidos en la prueba es suficientemente grande. También es
    • 25 Alpha de Cronbach 6/6 importante tomar en cuenta que el número de casos incluídos en la observación puede contribuir a diferentes resultados. Una vez realizada la observación, el procedimiento puede conducir a la eliminación de aquellos ítems que al retirarlos de la prueba contribuyen a un incremento significativo del valor α . El coeficiente a de Cronbach puede ser calculado por medio de dos formas: a) Mediante la varianza de los ítemes y la varianza del puntaje total.  K  ∑  K   i =1  S i2  α =  1 − S 2   K − 1  t     Donde: K ∑ S : Es la suma de varianzas de cada item. i =1 i 2 St2: Es la varianza del total de filas (puntaje total de los jueces). K : Es el número de preguntas o items. Cuanto menor sea la variabilidad de respuesta por parte de los jueces, es decir haya homogeneidad en la respuestas dentro de cada item, mayor será el alfa de cronbach.
    • 25 Alpha de Cronbach 7/7 b) Mediante la matriz de correlación de los ítemes. np α= 1 + p(n − 1) Donde: n : Es el número de ítems. p : Es el promedio de las correlaciones lineales entre cada uno de los ítems. Cuanto mayor sea las correlaciones lineales entre items, mayor será el alfa de cronbach. Definiciones Complementarias • Coeficiente de correlación lineal: Mide el grado y la dirección de la asociación lineal entre dos variables cuantitativas. • Correlación Item-Total: Esta correlación es muy importante porque va a indicar la correlación lineal entre el ítem y el puntaje total (sin considerar el item en evaluación) obtenido por los jueces indicando la magnitud y dirección de esta relación. Los ítems cuyos coeficientes ítem-total arrojan valores menores a 0,35 deben ser desechados o reformulados ya que las correlaciones a partir de 0,35 son estadísticamente significativas más allá del nivel del 1%.
    • 25 Alpha de Cronbach 8/8 Una baja correlación entre el ítem y el puntaje total puede deberse a diversas causas, ya sea de mala redacción del ítem o que el mismo no sirve para medir lo que se desea medir. Ejemplo: Suponga que se tiene un cuestionario para evaluar la aceptación de un curso con tres preguntas y se desea saber si los datos que se obtienen a partir de esta herramienta, son confiables. Para evaluar la fiabilidad de este cuestionario, este último se aplicó a 10 jueces. Las preguntas y los resultados se muestra a continuación: Item 1: ¿El curso ha respondido a sus expectativas?. Item 2: ¿Los expositores conocen el tema?. Item 3: ¿Se desarrolló de acuerdo a lo programado?. Para cada pregunta se consideró la escala de 1 a 5 donde: 1.-Muy poco 2.- Poco 3.- Regular 4.- Aceptable 5.- Muy aceptable Tabla #1 Jueces item 1 item 2 item 3 Total fila 1 4 2 4 10 2 2 1 3 6 3 3 1 2 6 4 2 2 2 6 5 2 1 4 7 6 1 1 3 5 7 2 4 4 10 8 3 3 4 10 9 4 4 3 11 10 1 1 1 3 Total Columna 24 20 30 74 Promedio 2,4 2 3 7,4 Desv. Estándar (s) 1,0749677 1,24721913 1,05409255 2,67498702
    • 25 Alpha de Cronbach 9/9 A continuación se calculará el alfa de cronbach mediante los dos métodos: a) Aplicando la siguiente fórmula para calcular el alfa de cronbach: Donde: K ∑ S =( 1.075 i =1 i 2 2 + 1.2472 + 1.0542 ) = 3.82155 (ver desviación estándar en el cuadro anterior). S t2= 2.67498702 2 = 7.156 ( ver desviación estandar total ). K = 3 ( # de items o preguntas). Reemplazando los valores en la fórmula se obtiene:  3   3.82155  α =   1 −   3 − 1  7.156  α= (1.5)(1-0.534034377) = 0.698948435 = 0.699 c) Aplicando la segunda forma para hallar el alfa de cronbach Donde: N: es el número de ítems. p: es el promedio de las correlaciones lineales entre cada uno de los ítems.
    • 25 Alpha de Cronbach 10/10 Antes de hallar el promedio de las correlaciones lineales, se calculará el coeficiente de correlación lineal entre los ítems utilizando la siguiente formula: rij = ∑x y i j − mx y ∑x 2 i − mx2 ∑y 2 i − m y2 m: es el número de jueces. Por ejemplo para hallar la correlación lineal entre las preguntas 1 y 2 tenemos: (42 + 21 + ... + 11 ) − 10(2.4)(2) rij = = 0.497 4 + 2 + ... + 1 − 10(2.4 ) 2 +1 + ... + 1 − (10)(2 ) 2 2 2 2 2 2 2 2 De igual manera se procede para las demás preguntas. A continuación de muestra la matriz de correlaciones lineales obtenidas: item 1 item 2 item 3 item 1 1.000 0.497 0.392 item 2 0.497 1.000 0.493 item 3 0.392 0.423 1.000 Entonces se procede a calcular el promedio de las correlaciones entre ítems: p = (0.497 + 0.392 + 0.423)/ 3 = 1.312/ 3 = 0.4373
    • 25 Alpha de Cronbach 11/11 Todo el procedimiento mencionado anteriormente nos permitirá calcular el alfa de cronbach mediante la segunda forma: (3)(0.4373) α= = 0.699 1 + (0.4373)(3 − 1) Como se puede observar el resultado del alfa de cronbach mediante las dos formas son iguales. El valor obtenido es redondeado a 0.7 y que este es mayor al valor mínimo requerido para demostrar la confiabilidad de la encuesta. Item - Total Statistic Varianza del Promedio del resultado de la Valor del alfa de Item resultado de encuesta si el Correlación cronbach si el mencionado la encuesta item es borrado Items vs Total item es borrado item 1 5.00 3.778 0.532 0.588 item 2 5.40 3.156 0.552 0.563 Si trabajamos con el software estadístico spss. Una salida muy importante es el cuadro que se muestra a continuación: La tabla mencionada anteriormente nos indica como varía el alfa de cronbach cuando se elimina el item mencionado. Por ejemplo si se elimina el item 3 del cuestionario, el alfa de cronbach es 0.659. Es decir de 0.699 (considerando todos los items) disminuyó a 0.659. Por lo tanto se puede observar que
    • 25 Alpha de Cronbach 12/12 contribución del item 3 es no significativa a la fiabilidad del cuestionario. Si se observa la correlación item-total para el item 3 (0.472), es la menor de todas y se sugiere que se haga modificaciones a esa pregunta o la eliminación de esta. La correlación lineal entre el item 3 y el puntaje total se obtuvo mediante la formula expresada anteriormente sin considerar la contribución del item 3 en el puntaje total. Revisar Tabla #1.
    • 25 Alpha de Cronbach 13/13 FORMULAS ESTADÍSTICAS COMPLEMENTARIAS MEDIA DE LA POBLACIÓN PARA DATOS NO AGRUPADOS Para datos no agrupados, la media de la población es la suma de todos los valores en ella dividida entre el total de valores en la población: µ = ΣX / N •donde µ representa la media de la población. •N es el número total de elementos en la población. •X representa cualquier valor en particular. •Σ indica la operación de sumar MEDIA DE UNA MUESTRA PARA DATOS NO AGRUPADOS X = ΣX / n •donde X denota la media muestral • n es el número total de valores en la muestra VARIANZA Y DESVIACIÓN ESTÁNDAR La varianza de la población para datos no agrupados es la media aritmética de las desviaciones cuadráticas respecto a la media de la población. Σ( X − µ ) 2 σ2 = N
    • 25 Alpha de Cronbach 14/14 La desviación estándar poblacional (s) es la raíz cuadrada de la variancia de la población. La variancia muestral estima la variancia de la población. Σ( X − X ) 2 2 Fórmula conceptual = S = n −1 (ΣX ) 2 ΣX - 2 2 Fórmula operativa = S = n n −1 La desviación estándar muestral es la raíz cuadrada de la variancia muestral.
    • 25 Alpha de Cronbach 15/15 BIBLIOGRAFÍA TERÁN, ALEGRÍA, YÉPEZ, LOZADA Tutoría de la investigación, Universidad de Guayaquil, 2008 MASON Estadística pata la Administración y la Economía UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL MAESTRÍA EN GERENCIA EDUCATIVA LIC. CARLOS MANUEL MASSUH VILLAVICENCIO