Alfa di Cronbach (α): cos'è e come si usa in statistica

La psicometria è la disciplina che si occupa di misurare e quantificare le variabili psicologiche della psiche umana, attraverso un insieme di metodi, tecniche e teorie. A questa disciplina appartiene il alfa di Cronbach (α), un coefficiente utilizzato per misurare l'affidabilità di una scala di misurazione o di un test.

L'affidabilità è un concetto che ha diverse definizioni, sebbene possa essere ampiamente definita come l'assenza di errori di misurazione in un test o come la precisione della sua misurazione.

In questo articolo impareremo le caratteristiche più rilevanti dell'Alpha di Cronbach, nonché i suoi usi e applicazioni, e come viene utilizzato nelle statistiche.

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Alfa di Cronbach: caratteristichebach

Alfa di Cronbach (rappresentato da α) Deve il suo nome a Lee Joseph Cronbach, che chiamò questo coefficiente così nel 1951.

LJ Cronbach era uno psicologo americano che divenne noto per il suo lavoro in psicometria. Tuttavia, le origini di questo coefficiente si trovano nelle opere di Hoyt e Guttman.

Questo coefficiente è costituito da la media delle correlazioni tra le variabili che fanno parte della scala, e può essere calcolato in due modi: dalle varianze (Alpha di Cronbach) o dalle correlazioni degli item (Alpha di Cronbach standardizzato).

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Tipi di affidabilità

L'affidabilità di uno strumento di misura ha diverse definizioni o "sottotipi" e, per estensione, esistono anche diversi metodi per determinarli. Questi sottotipi di affidabilità sono 3, e in sintesi, queste sono le sue caratteristiche.

1. Consistenza interna

È affidabilità come coerenza interna. Per calcolarlo si usa l'Alpha di Cronbach, che rappresenta la consistenza interna del test, cioè, il grado di covarianza tra tutti gli elementi del test.

2. Equivalenza

Implica che due test siano equivalenti o "uguali"; Per calcolare questo tipo di affidabilità si utilizza un metodo a due mappe chiamato forme parallele o equivalenti, dove vengono applicati due test contemporaneamente. Cioè, il test originale (X) e il test specificamente progettato come equivalente (X ').

3. Stabilità

L'affidabilità può essere intesa anche come la stabilità di una misura; per calcolarlo si usa anche un metodo a due applicazioni, in questo caso il test-retest. Consiste nell'applicare il test originale (X), e dopo una decadenza di tipo, lo stesso test (X).

4. Altri

Un altro “sottotipo” di attendibilità, che includerebbe 2 e 3, è quello che viene calcolato da un test-retest con forme alternative; vale a dire, verrebbe applicato il test (X), passerebbe un periodo di tempo e verrebbe applicato nuovamente un test (questa volta una forma alternativa del test, la X ').

Calcolo del coefficiente di affidabilità

Così, abbiamo visto come l'affidabilità di uno strumento di prova o di misura cerchi di stabilire la precisione con cui esegue le sue misurazioni. si tratta di un concetto strettamente associato all'errore di misurazione, poiché maggiore è l'affidabilità, minore è l'errore di misurazione.

L'affidabilità è un tema costante in tutti gli strumenti di misura. Il suo studio cerca di stabilire la precisione con cui misura qualsiasi strumento di misura in generale e testa in particolare. Più un test è affidabile, più accuratamente misura e, quindi, viene commesso un errore di misurazione minore.

L'Alpha di Cronbach è un metodo per calcolare il coefficiente di affidabilità, che identifica l'affidabilità come coerenza interna. È così chiamato perché analizza fino a che punto le misure parziali ottenute con i diversi item sono "Coerenti" tra loro e quindi rappresentativi del possibile universo di elementi che potrebbero misurarlo costruire.

Quando usarlo?

Il coefficiente alfa di Cronbach verrà utilizzato per calcolare l'affidabilità, tranne nei casi in cui abbiamo un espresso interesse a conoscere la coerenza tra due o più parti di un test (es. prima metà e seconda metà; Pari e dispari) o quando vogliamo conoscere altri “sottotipi” di affidabilità (ad esempio basati su metodi a due applicazioni come test-retest).

D'altro canto, nel caso in cui lavoriamo con elementi valutati dicotomicamente, verranno utilizzate le formule di Kuder-Richardson (KR –20 e KR -21). Quando gli oggetti hanno indici di difficoltà diversi, verrà utilizzata la formula KR –20. Nel caso in cui l'indice di difficoltà sia lo stesso, utilizzeremo KR –21.

Bisogna tener conto che nei principali programmi di statistica ci sono già opzioni da applicare questo test automaticamente, quindi non è necessario conoscere i dettagli matematici del suo of app. Tuttavia, conoscerne la logica è utile per tener conto dei suoi limiti quando si interpretano i risultati che fornisce.

Interpretazione

Il coefficiente alfa di Cronbach varia da 0 a 1. Più è vicino a 1, più gli elementi saranno coerenti tra loro (e viceversa). D'altra parte, si deve tener conto che più lungo è il test, maggiore è l'alfa (α).

Naturalmente questo test non serve da solo a conoscere in modo assoluto la qualità dell'analisi statistica effettuata, né quella dei dati su cui si lavora.

Riferimenti bibliografici:

• Barbero, M.I. (2010). Psicometria (teoria, forma e problemi risolti). Madrid: Sanz e Torres.
• Martinez, M.A. Hernández, M.J. Hernández, M.V. (2014). Psicometria. Madrid: Alleanza.
• Santisteban, C. (2009). Principi di psicometria. Madrid: sintesi.