Calculadora del alfa de Cronbach
Pega las puntuaciones de los ítems directamente desde una hoja de cálculo —una fila por encuestado, una columna por ítem— y obtén el alfa de Cronbach con el intervalo de confianza del 95 % de Feldt, el alfa estandarizado y, para cada ítem, su correlación corregida ítem-total y el alfa si se elimina. Invierte los ítems formulados en sentido negativo con una casilla. Gratis, sin registro, y funciona por completo en tu navegador.
Pégalas desde una hoja de cálculo, o separa los valores con tabuladores, comas, punto y coma o espacios. Omite las columnas de ID. Las celdas en blanco y NA cuentan como ausentes.
Pega las puntuaciones de al menos dos ítems de dos o más encuestados para ver el alfa.
Cómo usar la calculadora del alfa de Cronbach
- 1. Pega las puntuaciones de los ítems. Copia las respuestas desde Excel, Hojas de cálculo de Google, SPSS o un archivo CSV: una fila por encuestado, una columna por ítem. La fila de encabezado es opcional; revisa la tabla que lee la calculadora.
- 2. Invierte los ítems formulados en sentido negativo. Marca Invertir en cualquier ítem redactado en el sentido contrario, como «Rara vez me siento preparado». Se puntúa de nuevo como (mínimo + máximo) − puntuación, así que en una escala de 1 a 5 un 2 pasa a ser un 4.
- 3. Elige los ítems. Desmarca Usar para dejar fuera un ítem: una columna de ID, o un ítem que estás pensando en eliminar. Los encuestados que no tengan algún ítem seleccionado se excluyen, y la calculadora indica cuántos son.
- 4. Lee el alfa y la tabla de ítems. Obtienes α con su intervalo de confianza del 95 %, el alfa estandarizado, y la correlación corregida ítem-total y el alfa si se elimina cada ítem. Copia la línea en estilo APA para tu sección de métodos.
La fórmula del alfa de Cronbach
Para k ítems respondidos por n personas, el alfa de Cronbach compara la varianza de los ítems por separado con la varianza de la puntuación total:
Fórmula
α = k/(k − 1) × (1 − Σs²ᵢ / s²ₜ)
- k — el número de ítems de la escala.
- s²ᵢ — la varianza del ítem i entre los encuestados, como varianza muestral (dividiendo entre n − 1).
- Σs²ᵢ — la suma de las varianzas de los ítems.
- s²ₜ — la varianza de las puntuaciones totales de los encuestados, la suma de los k ítems. Cuando los ítems suben y bajan juntos, los totales se dispersan mucho más que los ítems uno a uno: el cociente Σs²ᵢ / s²ₜ se reduce y α se acerca a 1.
El alfa estandarizado usa correlaciones en lugar de varianzas: α = k·r̄ / (1 + (k − 1)·r̄), donde r̄ es la correlación media entre pares de ítems; es el alfa que obtendrías tras convertir cada ítem en puntuaciones z. La correlación corregida ítem-total correlaciona cada ítem con la suma de los demás, y el alfa si se elimina el ítem recalcula α sin ese ítem.
El intervalo de confianza del 95 % es el de Feldt (1965). Bajo supuestos de teoría normal, (1 − α)/(1 − α̂) sigue una distribución F con n − 1 y (n − 1)(k − 1) grados de libertad, así que el límite inferior es 1 − (1 − α̂) × F0,975 y el superior es 1 − (1 − α̂) × F0,025.
Ejemplo desarrollado: una escala con un ítem formulado en sentido negativo
Pulsa Cargar ejemplo para seguir el ejemplo. Doce estudiantes respondieron cinco ítems de acuerdo de 1 a 5 sobre su confianza para estudiar, y Q4 está formulado en sentido negativo. Tal como se pegan, la calculadora informa de α = 0,576. La tabla de ítems muestra por qué: la correlación corregida ítem-total de Q4 es −0,793, y el alfa si se elimina Q4 sube a 0,911. Una correlación fuertemente negativa con el resto de la escala es la señal de un ítem formulado en sentido negativo que no se ha invertido.
Marca Invertir en Q4. Se puntúa como 6 − puntuación, y la tabla de ítems queda así:
| Ítem | Media | DT | r ítem-total corregida | α si se elimina |
|---|---|---|---|---|
| Q1 | 3,33 | 1,23 | 0,946 | 0,876 |
| Q2 | 3,33 | 1,07 | 0,719 | 0,923 |
| Q3 | 3,33 | 0,98 | 0,779 | 0,911 |
| Q4 (invertido) | 3,08 | 0,90 | 0,793 | 0,911 |
| Q5 | 3,42 | 1,08 | 0,801 | 0,907 |
Las varianzas de los ítems suman 5,6212 y las puntuaciones totales tienen una varianza de 21,5455, así que α = 5/4 × (1 − 5,6212 / 21,5455) = 0,924. El alfa estandarizado es 0,925 (r media entre ítems = 0,711), y el intervalo de Feldt con 11 y 44 grados de libertad es [0,825; 0,975]. Ningún ítem subiría el alfa si se eliminara —el de Q2, 0,923, es el más cercano—, así que los cinco se quedan. Fíjate en lo amplio que es el intervalo: con solo 12 encuestados, los datos son compatibles con un alfa verdadero de entre aproximadamente 0,82 y 0,98.
Cómo interpretar y reportar el alfa de Cronbach
| Alfa de Cronbach | Etiqueta |
|---|---|
| 0,9 o más | Excelente |
| De 0,8 a menos de 0,9 | Buena |
| De 0,7 a menos de 0,8 | Aceptable |
| De 0,6 a menos de 0,7 | Cuestionable |
| De 0,5 a menos de 0,6 | Pobre |
| Menos de 0,5 | Inaceptable |
Estas etiquetas son convenciones, no pruebas. El alfa sube con el número de ítems, incluso cuando estos se correlacionan poco, así que una escala larga puede parecer excelente sin ser coherente. No es prueba de unidimensionalidad —dos factores relacionados pueden producir un alfa alto a la vez—, así que comprueba la estructura con un análisis factorial. Y supone que cada ítem refleja el constructo con la misma intensidad (tau-equivalencia); cuando no es así, el alfa subestima la fiabilidad, por lo que muchos metodólogos reportan también el omega de McDonald.
La norma APA reporta el alfa con dos decimales y sin cero inicial, idealmente con su intervalo y la muestra: «La consistencia interna fue excelente, alfa de Cronbach = .92, IC del 95 % [.82, .98] (5 ítems, n = 12).» El botón Copiar resultado en estilo APA te da el estadístico exactamente en esa forma.
Errores habituales
- Olvidar invertir ítems. Un ítem formulado en sentido negativo que no se invierte arrastra el alfa a la baja y aparece como una correlación ítem-total negativa.
- Dejar una columna de ID o de total en los datos. Un número de encuestado o un total ya calculado no es un ítem; desmárcalo en Usar.
- Un solo alfa para un cuestionario multidimensional. Calcula el alfa por separado para cada subescala, no una vez para todos los ítems.
- Eliminar ítems solo para subir el alfa. El alfa si se elimina el ítem es un diagnóstico, no un objetivo. Elimina un ítem por una razón de contenido y repórtalo.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es un buen alfa de Cronbach?
- Según la regla práctica más citada (George y Mallery, 2003), 0,7 es aceptable, 0,8 bueno y 0,9 excelente. Alrededor de 0,7 suele bastar para la investigación que compara grupos, mientras que las decisiones sobre personas, como un cribado clínico, suelen requerir 0,9 o más. Valores por encima de unos 0,95 pueden indicar ítems redundantes más que una escala mejor.
- ¿Por qué mi alfa de Cronbach es negativo?
- El alfa resulta negativo cuando los ítems se correlacionan negativamente en promedio, de modo que las varianzas de los ítems suman más que la varianza del total. La causa habitual es un ítem formulado en sentido negativo que no se ha invertido, algo que esta calculadora señala con una correlación ítem-total corregida negativa. Los errores de codificación y las muestras muy pequeñas son los otros sospechosos. Un alfa negativo no es una estimación de fiabilidad utilizable: corrige la puntuación en lugar de reportarlo.
- ¿Cómo calculo el alfa de Cronbach en SPSS o Excel?
- En SPSS, elige Analyze > Scale > Reliability Analysis, pasa los ítems, deja el modelo en Alpha y marca «Scale if item deleted» en Statistics. En Excel, calcula la varianza muestral de cada columna de ítems y de la suma de cada fila con VAR.S (VAR.M en la versión en español de Excel), y aplica α = k/(k − 1) × (1 − Σs²ᵢ / s²ₜ). Ninguno de los dos muestra un intervalo de confianza por defecto; esta calculadora sí.
- ¿Cuál es la diferencia entre el alfa de Cronbach y el alfa estandarizado?
- El alfa bruto trabaja con varianzas y covarianzas de los ítems, de modo que los ítems con mayor dispersión cuentan más; el alfa estandarizado trabaja con la correlación media entre ítems, como si cada ítem se hubiera convertido antes en puntuaciones z. Coinciden cuando los ítems tienen varianzas parecidas. Reporta el alfa bruto cuando sumas las puntuaciones originales, que es lo habitual.
- ¿Cuántos encuestados necesito para el alfa de Cronbach?
- No hay un mínimo fijo, pero el alfa es impreciso en muestras pequeñas, por eso la calculadora muestra el intervalo de confianza de Feldt: en el ejemplo, 12 encuestados dejan un intervalo de 0,82 a 0,98. Las muestras más grandes lo estrechan, así que planifica la muestra en función de la anchura del intervalo que puedas aceptar.
- ¿Un alfa de Cronbach alto significa que mi escala es válida o unidimensional?
- No. El alfa mide cuánto varían juntos los ítems suponiendo que reflejan un solo constructo; no comprueba ese supuesto, y una escala coherente puede seguir midiendo algo distinto de lo que pretende. Usa un análisis factorial para la estructura y evidencias aparte para la validez.