La psicometría es la disciplina que se encarga de medir y cuantificar variables psicológicas de la psique humana, mediante un conjunto de métodos, técnicas y teorías. A esta disciplina pertenece el Alfa de Cronbach (α), un coeficiente utilizado para medir la fiabilidad de una escala de medida o test.
La fiabilidad es un concepto que tiene varias definiciones, aunque a grandes rasgos se puede definir como la ausencia de errores de medida en un test, o como la precisión de su medición.
En este artículo vamos a conocer las características más relevantes del Alfa de Cronbach, así como sus usos y aplicaciones, y de qué manera se utiliza en estadística.
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Alfa de Cronbach: características
El Alfa de Cronbach (se representa mediante α) le debe su nombre a Lee Joseph Cronbach, que bautizó este coeficiente así en 1951.
L.J. Cronbach fue un psicólogo estadounidense que se hizo conocido por sus trabajos en psicometría. Sin embargo, los orígenes de este coeficiente los encontramos en los trabajos de Hoyt y de Guttman.
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).
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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.
1. 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.
2. 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’).
3. 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).
4. Otros
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.
Referencias bibliográficas:
- Barbero, M.I. (2010). Psicometría (teoría, formulario y problemas resueltos). Madrid: Sanz y Torres.
- Martínez, M.A. Hernández, M.J. Hernández, M.V. (2014). Psicometría. Madrid: Alianza.
- Santisteban, C. (2009). Principios de psicometría. Madrid: síntesis.
