COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH .


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COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH. Validación del instrumento de recolección de datos. DEFINICION.
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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: K: El número de ítems Si^2: Sumatoria de Varianzas de los Items ST^2: Varianza de la suma de los Items α: Coeficiente de Alfa de Cronbach

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Ejemplo 1

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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 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, deliver iguales resultados

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CONFIABILIDAD Muy Baja Regular Aceptable Elevada 1 100% de confiabilidad en la medición (no roughage blunder). 0 0% de confiabilidad en la medición (la medición está contaminada de blunder).

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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

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EJEMPLO 2

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Índice de correlación de Pearson ( r ) : 0.66 Corrección según Spearman-Brown ( R ) : 0.79 2r/(1+r) Entre más cerca de 1 está R , más alto es el grado de confiabilidad

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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 factors en estudio.

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K: El número de ítems 4 SSi ² : Sumatoria de varianza de los ítems 17 ST ² : Varianza de la suma de los ítems 63

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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. α = 4 * 1 - 16,710 ( 4+1) 62,520 α = 1,33 * 0,732726 α = 0,977

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Para chairman explicación… CONFIABILIDAD Muy Baja Regular Aceptable Elevada 1 100% de confiabilidad en la medición (no roughage blunder). 0 0% de confiabilidad en la medición (la medición está contaminada de mistake). 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.

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