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Coeficiente de Cronbach y análisis de Ítems

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Coeficiente de Cronbach y análisis de Ítems

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El coeficiente de consistencia interna están basadas en la correlación entre los ítems, dado que estos reactivos midan la misma variable. Mientras que los ítems sean más similares, mayor será el valor de la consistencia interna brindando confiabilidad en los resultados.

Al momento de realizar un análisis de consistencia interna de los ítems mediante un software, estas pasan por etapas donde se deben eliminar ítems menos consistentes.

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Primero, verificar si el usuario de los resultados compuestos sean instrumentos heterogéneos. Si el instrumento mide varias variables se debe disponer las medidas de confiabilidad a cada una.

Segundo,  se requiere comentar respecto a, cómo interpretar un valor específico de a, que indica el nivel satisfactorio de fiabilidad, estas no deben ser inferiores a 0.80.

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Factores que reducen la confiabilidad de un instrumento son generadas por situaciones como:

a.- No contar con las debidas instrucciones escritas, en donde el participante pueda leerla las veces que guste.

b.-Errores en el registro de los puntajes.

c.-Las condiciones ambientales.

d.-Errores de muestreo de contenido.

e.- Errores por fluctuaciones en los encuestados (distracción, error al marcar, lápiz roto, etc.).

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Algunos autores definen a la confiabilidad como la ausencia relativa de errores de medición en un instrumento de medida.

Magnusson, refiere a la confiabilidad como  "la exactitud con que un instrumento de medida mide lo que mide"

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Propuesto por Lee J. Cronbach (1916- 2021) , en donde gracias a este coeficiente se logra obtener una Homogenidad o consistencia interna a fin de evaluar la confiabilidad de un instrumento, ello a través de cualquier escala con opciones múltiples.

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El coeficiente de Alfa de Cronbach- Aplicación 

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El coeficiente de Alfa de Cronbach- Aplicación 

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La aplicación de esta consisten en la calibración con los otros obteniendo un coeficiente de correlación de cada ítem, en donde se obtiene el promedio de todos los coeficientes de correlación. Finalmente, si este resultado se acerca más al 1 quiere decir que hay más precisión en las mediciones.

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La fiabilidad se entiende como la consistencia o estabilidad de las medidas cuando el proceso de medición se repite.
Se consideran inestables y POCO fiables a sucesivas mediciones efectuadas que varían mucho.

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-Análisis de la estructura interna del test-

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-Análisis de la estructura interna del test-

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Persigue verificar empíricamente si los ítems se ajustan a la dimensionalidad prevista por el constructor de la prueba.

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Si se presenta una carencia de precisión, puede que se tengan consecuencias indeseables.
La variabilidad de medidas en un objeto es grande, se consideran a los valores imprecisos, por lo tanto, son poco fiables.

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Los test están compuestos por un conjunto de ítems, los cuales están destinados a obtener una puntuación que represente el nivel de una persona en un constructo.
Si los ítems no representan de forma suficiente las diferentes facetas de las manifestaciones del constructo, será difícil poder justificar la calidad de las medidas de los mismos.

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Se obtiene evidencia de validez cuando los procesos que se utilizaron se ajustan a los que se postulan en las teorías relativas al constructo medido.

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-Asociación de las puntuaciones con otras variables-

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-Asociación de las puntuaciones con otras variables-

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Una importante fuente de validación la constituyen las relaciones de las puntuaciones de un test con otras variables externas a la prueba. Para ello, la justificación está basada en su utilidad para predecir un criterio externo. Para evaluar el criterio, existen 3 tipos de recogida de datos: retrospectiva, concurrente y predictiva.

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Se refiere al grado de en que la evidencia empírica y la teoría apoyan la interpretación de las puntuaciones de los test relacionada con un uso específico.

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-Validación de las consecuencias del uso de los tests-

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-Validación de las consecuencias del uso de los tests-

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Las consecuencias al utilizar los tests como parte del proceso de validación, según la literatura psicométrica denomina estos usos como de alto riesgo. Las aplicaciones de “alto riesgo” tienen efectos colaterales de carácter personal y social.