Calculadora de alfa de Cronbach

Como usar a calculadora de alfa de Cronbach

1. 1. Cole as notas dos itens. Copie as respostas do Excel, do Google Sheets, do SPSS ou de um arquivo CSV — uma linha por respondente, uma coluna por item. A linha de cabeçalho é opcional; confira a tabela que a calculadora lê de volta.
2. 2. Inverta os itens redigidos negativamente. Marque Inverter para qualquer item redigido no sentido oposto, como “Raramente me sinto preparado”. Ele é reavaliado como (mínimo + máximo) − nota; assim, em uma escala de 1 a 5, um 2 vira 4.
3. 3. Escolha os itens. Desmarque Usar para deixar um item de fora — uma coluna de identificação, ou um item que você está pensando em descartar. Respondentes que faltem em algum item selecionado são excluídos, e a calculadora informa quantos.
4. 4. Leia o alfa e a tabela de itens. Você obtém α com o seu intervalo de confiança de 95%, o alfa padronizado e, para cada item, a correlação item–total corrigida e o alfa se o item for excluído. Copie a linha no estilo APA para a seção de métodos.

A fórmula do alfa de Cronbach

Para k itens respondidos por n pessoas, o alfa de Cronbach compara a variância dos itens separados com a variância da pontuação total:

• k — o número de itens da escala.
• s²ᵢ — a variância do item i entre os respondentes, como variância amostral (dividindo por n − 1).
• Σs²ᵢ — a soma das variâncias dos itens.
• s²ₜ — a variância das pontuações totais dos respondentes, a soma dos k itens. Quando os itens sobem e descem juntos, os totais se espalham muito mais do que os itens um a um, a razão Σs²ᵢ / s²ₜ diminui e α se aproxima de 1.

Alfa padronizado usa correlações em vez de variâncias: α = k·r̄ / (1 + (k − 1)·r̄), onde r̄ é a correlação média entre pares de itens — o alfa que você obteria depois de transformar cada item em escores z. A correlação item–total corrigida correlaciona cada item com a soma dos demais itens, e o alfa se o item for excluído recalcula α sem esse item.

O intervalo de confiança de 95% é o de Feldt (1965). Sob os pressupostos da teoria normal, (1 − α)/(1 − α̂) segue uma distribuição F com n − 1 e (n − 1)(k − 1) graus de liberdade, então o limite inferior é 1 − (1 − α̂) × F_0,975 e o limite superior é 1 − (1 − α̂) × F_0,025.

Exemplo prático: uma escala com um item redigido no sentido inverso

Pressione Carregar exemplo para acompanhar. Doze estudantes responderam a cinco itens de concordância de 1 a 5 sobre a confiança nos estudos, e Q4 está redigido negativamente. Como colado, a calculadora informa α = 0,576. A tabela de itens mostra o motivo: a correlação item–total corrigida de Q4 é −0,793, e o alfa se Q4 for excluído salta para 0,911. Uma correlação fortemente negativa com o restante da escala é a assinatura de um item redigido no sentido inverso que não foi invertido.

Marque Inverter para Q4. Ele é reavaliado como 6 − nota, e a tabela de itens fica assim:

As variâncias dos itens somam 5,6212, e as pontuações totais têm variância de 21,5455, então α = 5/4 × (1 − 5,6212 / 21,5455) = 0,924. O alfa padronizado é 0,925 (r médio entre itens = 0,711), e o intervalo de Feldt, com 11 e 44 graus de liberdade, é [0,825; 0,975]. Nenhum item aumentaria o alfa se fosse excluído — o de Q2, 0,923, é o mais próximo —, então os cinco ficam. Repare como o intervalo é largo: com apenas 12 respondentes, os dados são compatíveis com um alfa verdadeiro entre cerca de 0,82 e 0,98.

Como interpretar e relatar o alfa de Cronbach

Esses rótulos são convenções, não testes. O alfa sobe com o número de itens mesmo quando eles se correlacionam pouco, então uma escala longa pode parecer excelente sem ser coerente. Ele não é evidência de unidimensionalidade — dois fatores relacionados podem produzir um alfa alto juntos —, então verifique a estrutura com uma análise fatorial. E ele pressupõe que cada item reflete o construto com a mesma intensidade (tau-equivalência); quando isso não ocorre, o alfa subestima a confiabilidade, e por isso muitos metodologistas também relatam o ômega de McDonald.

A APA relata o alfa com duas casas decimais e sem zero à esquerda, de preferência com seu intervalo e a amostra: “A consistência interna foi excelente, alfa de Cronbach = .92, IC de 95% [.82, .98] (5 itens, n = 12).” O botão Copiar resultado no estilo APA fornece a estatística exatamente nessa forma.

Erros comuns

• Esquecer de inverter a pontuação. Um item redigido negativamente e não invertido puxa o alfa para baixo e aparece como uma correlação item–total negativa.
• Deixar um ID ou uma coluna de total nos dados. Um número de respondente ou um total já calculado não é um item; desmarque-o em Usar.
• Um único alfa para um questionário multidimensional. Calcule o alfa separadamente para cada subescala, não uma vez para todos os itens.
• Excluir itens só para elevar o alfa. O alfa se o item for excluído é um diagnóstico, não uma meta. Descarte um item por motivo de conteúdo e informe isso.

Perguntas frequentes

Qual é um bom alfa de Cronbach?

Pela regra prática mais citada (George e Mallery, 2003), 0,7 é aceitável, 0,8 é bom e 0,9 é excelente. Algo em torno de 0,7 costuma bastar para pesquisas que comparam grupos, enquanto decisões sobre indivíduos, como a triagem clínica, geralmente pedem 0,9 ou mais. Valores acima de cerca de 0,95 podem indicar itens redundantes, e não uma escala melhor.

Por que o meu alfa de Cronbach é negativo?

O alfa fica negativo quando os itens se correlacionam negativamente em média, de modo que a soma das variâncias dos itens supera a variância do total. A causa habitual é um item redigido no sentido inverso que não foi invertido, o que esta calculadora sinaliza com uma correlação item–total corrigida negativa. Erros de codificação e amostras muito pequenas são os outros suspeitos. Um alfa negativo não é uma estimativa de confiabilidade utilizável — corrija a pontuação em vez de relatá-lo.

Como calcular o alfa de Cronbach no SPSS ou no Excel?

No SPSS, escolha Analyze > Scale > Reliability Analysis, mova os itens para a lista, mantenha o modelo em Alpha e marque "Scale if item deleted" em Statistics. No Excel, calcule a variância amostral de cada coluna de item e dos totais das linhas com VAR.S e aplique α = k/(k − 1) × (1 − Σs²ᵢ / s²ₜ). Nenhum dos dois mostra um intervalo de confiança por padrão; esta calculadora mostra.

Qual é a diferença entre alfa de Cronbach e alfa padronizado?

O alfa bruto trabalha com as variâncias e covariâncias dos itens, então itens com maior dispersão pesam mais; o alfa padronizado trabalha com a correlação média entre itens, como se cada item tivesse sido convertido em escores z antes. Os dois concordam quando os itens têm variâncias parecidas. Relate o alfa bruto quando você soma as notas brutas, que é o caso usual.

De quantos respondentes preciso para o alfa de Cronbach?

Não há um mínimo fixo, mas o alfa é impreciso em amostras pequenas, por isso a calculadora mostra o intervalo de confiança de Feldt: no exemplo prático, 12 respondentes deixam um intervalo de 0,82 a 0,98. Amostras maiores estreitam o intervalo, então planeje a amostra em torno da largura de intervalo que você aceita.

Um alfa de Cronbach alto significa que a minha escala é válida ou unidimensional?

Não. O alfa mede o quanto os itens variam juntos, supondo que reflitam um único construto; ele não testa essa suposição, e uma escala consistente ainda pode medir a coisa errada. Use uma análise fatorial para a estrutura e evidências separadas de validade.