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Análisis de la consistencia interna de las puntuaciones de un instrumento…
Análisis de la consistencia interna de las puntuaciones de un instrumento de medida
Coeficiente de fiabilidad de consistencia
interna Omega de MacDonald
El coeficiente Omega de McDonald (McDonald, 1999) se plantea como un sustituto del
alfa de Cronbach ya que controla algunos de sus sesgos.
Por ejemplo:
El estadístico omega de
McDonald no exige que los errores no estén correlacionados ni el modelo de medida de la tauequivalencia tal y como se especifica en el alfa de Cronbach (Dunn y cols., 2014)
Se aplica cuando la escala de respuesta es ordinal y, en ocasiones se considera más adecuado, pues el alfa de Cronbach tiene como supuesto aplicarse cuando la escala de respuesta de las variables es de naturaleza continua (escala de intervalo)
Coeficiente de fiabilidad de
consistencia interna alfa de Cronbach
El método de consistencia interna
permite estimar la fiabilidad de un instrumento de medida a través de un conjunto de ítems
La medida de la consistencia interna mediante el alfa de Cronbach asume que los ítems
(medidos en escala tipo Likert)
miden
Un mismo constructo y que están altamente correlacionados entre sí
Si el modelo de medida tau-equivalente no se cumple entonces otros coeficientes
pueden ser una alternativa mejor como el coeficiente omega
Análisis de la consistencia interna de las
puntuaciones de un instrumento de medida
Para realizar su medición se utilizan un conjunto de cuestiones o ítems que describen de forma operativa al constructo y se combinan las respuestas de los sujetos sumando
Sus valores
Obteniendo una puntuación total en el instrumento
Por ejemplo:
Un instrumento de medida es fiable si proporciona aproximadamente el mismo tipo de respuestas para diferentes grupos de sujetos o en repetidas aplicaciones a un mismo grupo de sujetos
Cálculo del coeficiente de fiabilidad de
consistencia interna alfa de Cronbach
Puede ser calculado a partir de la correlación entre los ítems como una función del número de ítems del instrumento y la correlación media entre los ítems
La formula es:
Se incrementa el número de ítems entonces se incrementa el valor del alfa de Cronbach.
Cuando se obtiene un valor de alfa de Cronbach bajo entonces los ítems tienen una estructura
multidimensional y es aconsejable realizar un análisis factorial de los ítems
Para observar cómo
Se agrupan los ítems en dimensiones latentes diferentes y entonces calcular el valor de alfa de Cronbach para cada dimensión por separado que ha detectado el análisis factoria
Interpretación del valor del coeficiente de
fiabilidad de consistencia interna alfa de Cronbach
Como criterio general, George y Mallery (2003, p. 231)
Sugieren:
Las recomendaciones siguientes para evaluar los valores de los coeficientes de alfa de Cronbach
Opiniones de otros investigadores:
Gliem y Gliem (2003)
Un valor de alfa de 0.8 es probablemente una meta razonable
Loo (2001)
El valor de consistencia que se considera adecuado es de 0.8 o más
Nunnally (1978)
El autor reconoce que valores más bajos son utilizados a veces en la literatura.
Kaplan y Saccuzzo (1982)
El valor de consistencia interna para la investigación básica entre 0.7 y 0.8 y en investigación aplicada sobre 0.95
Huh, Delorme, y Reid (2006)
El valor de consistencia interna en investigación exploratoria debe ser igual o mayor a 0.6 y en estudios confirmatorios debe estar entre 0.7 y 0.8.
ANÁLISIS DE LA CONSISTENCIA INTERNA.
Análisis con el programa estadístico SPSS
Realizar la estimación de la consistencia interna para para la sub-escala de
Prejuicio Manifiesto y la de Prejuicio Sutil
Es muy importante que todos los ítems estén puntuados en el mismo sentido y nunca tener ítems en sentido directo e inverso en un mismo análisis de consistencia interna pues daría valores de alfa de Cronbach bajos e incluso negativos
Se puede controlar
Todos los ítems están en el mismo sentido observando la columna de las correlaciones del ítem
Con la puntuación total donde
Todas tienen que ser correlaciones positivas
