Coeficiente alfa : la resistencia de un clásico
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2023Publicado en:
Psicothema. 2023, v. 35, n. 1 ; p. 5-20Resumen:
Durante el siglo XX el coeficiente alfa (¿) fue ampliamente utilizado en el cálculo de la consistencia interna de las puntuaciones de los test. Después de identificar algunos malos usos, a principios del siglo XXI se difundieron alternativas, especialmente el coeficiente omega (¿). Actualmente ¿ resurge como una opción aceptable. Método: Revisamos aportaciones académicas, hábitos de publicación en revistas y recomendaciones de textos normativos con el fin de identificar buenas prácticas en la estimación de la fiabilidad de consistencia interna. Resultados: Para guiar el análisis, proponemos un diagrama de decisión en tres fases, a saber, descripción de los ítems, ajuste del modelo de medida del test y elección del coeficiente de fiabilidad de las puntuaciones. Para su ejecución proporcionamos recomendaciones sobre el uso de los programas R, Jamovi, JASP, Mplus, SPSS y Stata. Conclusiones: Tanto ¿ como ¿ son adecuados para ítems que se distribuyen de forma aproximadamente normal y medidas aproximadamente unidimensionales y congenéricas sin cargas factoriales extremas. Cuando los ítems tienen otra distribución, un fuerte componente específico o sus errores están correlacionados, resultan más adecuadas variantes de ¿. Algunas de ellas requieren diseños específicos de obtención de datos. A nivel práctico recomendamos un uso crítico del software.
Durante el siglo XX el coeficiente alfa (¿) fue ampliamente utilizado en el cálculo de la consistencia interna de las puntuaciones de los test. Después de identificar algunos malos usos, a principios del siglo XXI se difundieron alternativas, especialmente el coeficiente omega (¿). Actualmente ¿ resurge como una opción aceptable. Método: Revisamos aportaciones académicas, hábitos de publicación en revistas y recomendaciones de textos normativos con el fin de identificar buenas prácticas en la estimación de la fiabilidad de consistencia interna. Resultados: Para guiar el análisis, proponemos un diagrama de decisión en tres fases, a saber, descripción de los ítems, ajuste del modelo de medida del test y elección del coeficiente de fiabilidad de las puntuaciones. Para su ejecución proporcionamos recomendaciones sobre el uso de los programas R, Jamovi, JASP, Mplus, SPSS y Stata. Conclusiones: Tanto ¿ como ¿ son adecuados para ítems que se distribuyen de forma aproximadamente normal y medidas aproximadamente unidimensionales y congenéricas sin cargas factoriales extremas. Cuando los ítems tienen otra distribución, un fuerte componente específico o sus errores están correlacionados, resultan más adecuadas variantes de ¿. Algunas de ellas requieren diseños específicos de obtención de datos. A nivel práctico recomendamos un uso crítico del software.
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