Acceso usuarios
M. Carme Viladrich i Segués, Ariadna Angulo Brunet, Eduardo Doval Diéguez
En este trabajo se presenta una guía conceptual y práctica para estimar la fiabilidad de consistencia interna de medidas obtenidas mediante suma o promedio de ítems con base en las aportaciones más recientes de la psicometría. El coeficiente de fiabilidad de consistencia interna se presenta como un subproducto del modelo de medida subyacente en las respuestas a los ítems y se propone su estimación mediante un procedimiento de análisis de los ítems en tres fases, a saber, análisis descriptivo, comprobación de los modelos de medida pertinentes y cálculo del coeficiente de consistencia interna y su intervalo de confianza. Se proporcionan las siguientes fórmulas:
(a) los coeficientes alfa de Cronbach y omega para medidas unidimensionales con ítems cuantitativos (b) los coeficientes omega ordinal, alfa ordinal y de fiabilidad no lineal para ítems dicotómicos y ordinales, y (c) los coeficientes omega y omega jerárquico para medidas esencialmente unidimensionales con efectos de método. El procedimiento se generaliza al aná- lisis de medidas obtenidas por suma ponderada, de escalas multidimensionales, de diseños complejos con datos multinivel y/o faltantes y también al desarrollo de escalas. Con fines ilustrativos se expone el análisis de cuatro ejemplos numéricos y se proporcionan los datos y la sintaxis en R.
Based on recent psychometric developments, this paper presents a conceptual and practical guide for estimating internal consistency reliability of measures obtained as item sum or mean. The internal consistency reliability coefficient is presented as a by-product of the measurement model underlying the item responses. A three-step procedure is proposed for its estimation, including descriptive data analysis, test of relevant measurement models, and computation of internal consistency coefficient and its confidence interval. Provided formulas include: (a) Cronbach’s alpha and omega coefficients for unidimensional measures with quantitative item response scales, (b) coefficients ordinal omega, ordinal alpha and nonlinear reliability for unidimensional measures with dichotomic and ordinal items, (c) coefficients omega and omega hierarchical for essentially unidimensional scales presenting method effects. The procedure is generalized to weighted sum measures, multidimensional scales, complex designs with multilevel and/or missing data and to scale development. Four illustrative numerical examples are fully explained and the data and the R syntax are provided.
