Calculadora del alfa de Cronbach y omega de McDonald
Fiabilidad de una escala o cuestionario: alfa con intervalo de confianza, omega, y qué ítems la mejoran o la empeoran.
Datos de la calculadora
Resultados
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| Ítem | Media | Desv. típica | Correlación ítem-total corregida | Alfa si se elimina | Carga factorial |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 3,6 | 1,14 | 0,948 | 0,833 | 0,986 |
| 2 | 4 | 1 | 0,868 | 0,867 | 0,947 |
| 3 | 4 | 1,225 | 0,731 | 0,923 | 0,745 |
| 4 | 3,8 | 0,837 | 0,725 | 0,918 | 0,777 |
Ver el cálculo paso a paso
- Alfa estandarizado = 0,920; correlación media entre ítems = 0,742
- 4 ítems y 5 personas
En resumen
- Qué calcula
- Fiabilidad de una escala o cuestionario: alfa con intervalo de confianza, omega, y qué ítems la mejoran o la empeoran.
- Fórmula aplicada
α = k/(k − 1) × (1 − Σ s²ᵢ / s²ₜ) k = ítems, s²ᵢ = varianza de cada ítem, s²ₜ = varianza del total- Ejemplo
- Ejemplo 1. Cinco personas y cuatro ítems.
Calculadora del alfa de Cronbach
Cuando una escala suma varias preguntas para medir una misma cosa (satisfacción, ansiedad, actitud…), hay que comprobar que esas preguntas «tiran en la misma dirección». El alfa de Cronbach mide esa consistencia interna, y es lo primero que piden los revisores de un cuestionario.
Pega las respuestas (una fila por persona, una columna por ítem). Obtendrás el alfa con su intervalo de confianza, el omega de McDonald (que no exige que todos los ítems pesen igual), la correlación media entre ítems y, para cada ítem, su correlación con el resto de la escala y cuánto cambiaría el alfa si lo quitaras. Todo en tu navegador.
Cómo funciona
El alfa compara la suma de las varianzas de los ítems con la varianza de la puntuación total: si los ítems miden lo mismo, la varianza total supera mucho a la suma de las individuales y el alfa sube. Depende del número de ítems (más ítems, más alfa) y de la correlación entre ellos.
El omega estima la fiabilidad a partir de un modelo de un factor, con las cargas de cada ítem; no supone que todos pesen igual (tau-equivalencia), por lo que suele ser más realista. Aquí se obtiene por el método de ejes principales iterados. El intervalo de confianza del alfa usa la distribución F (Feldt).
Fórmula
α = k/(k − 1) × (1 − Σ s²ᵢ / s²ₜ) k = ítems, s²ᵢ = varianza de cada ítem, s²ₜ = varianza del total
IC del alfa (Feldt): [1 − (1 − α) / F₍α/2₎ ; 1 − (1 − α) / F₍1−α/2₎] con F(n − 1, (n − 1)(k − 1))
Alfa estandarizado = k·r̄ / (1 + (k − 1)·r̄) r̄ = correlación media entre ítems
Omega = (Σλᵢ)² / ((Σλᵢ)² + Σ(1 − λᵢ²)) λᵢ = carga de cada ítem en el único factor
Valoración del alfa: ≥ 0,9 excelente · ≥ 0,8 bueno · ≥ 0,7 aceptable · ≥ 0,6 cuestionable · ≥ 0,5 pobre
Ejemplo resuelto
Ejemplo 1. Cinco personas y cuatro ítems.
Con las respuestas 4 5 4 5 / 3 3 4 3 / 5 5 5 4 / 2 3 2 3 / 4 4 5 4, el alfa es 0,914 y el omega, 0,925; la correlación media entre ítems es 0,742. Buena consistencia, pero con sólo cinco personas el intervalo de confianza del 95 % es enorme: de 0,245 a 0,979.
Ejemplo 2. Un ítem que no encaja.
Seis personas y cuatro ítems: 5 4 5 2 / 4 4 4 5 / 2 1 2 3 / 3 3 3 1 / 5 5 4 4 / 1 2 1 2. El alfa es 0,869 (IC de 0,156 a 0,963) y el omega, 0,896. El cuarto ítem se correlaciona sólo 0,359 con el resto; al eliminarlo, el alfa sube a 0,961. Es una señal de que ese ítem quizá no mide lo mismo.
Explicación
Qué mide el alfa de Cronbach
Mide la consistencia interna de una escala: hasta qué punto sus ítems varían juntos. Un alfa alto indica que los ítems miden algo en común; no demuestra que midan lo que quieres medir (eso es la validez).
Cómo interpretar el valor
- 0,9 o más: excelente (por encima de 0,95, posible redundancia).
- 0,8 a 0,9: bueno.
- 0,7 a 0,8: aceptable para investigación.
- 0,6 a 0,7: cuestionable.
- Menos de 0,6: pobre.
Estos umbrales son una convención. Para decisiones individuales se exige más (0,9) que para comparar grupos (0,7).
Alfa u omega
El alfa supone que todos los ítems pesan igual en el factor. Si no es así (lo habitual), subestima la fiabilidad. El omega no hace esa suposición. Informar los dos, con sus intervalos, es hoy la práctica recomendada.
El intervalo de confianza importa
Con pocas personas, el alfa es muy impreciso: un 0,91 con cinco personas puede ser en realidad 0,25. Un tamaño de muestra de al menos 100 da intervalos razonables.
Mejorar la escala
La tabla de ítems muestra la correlación de cada ítem con el resto (conviene ≥ 0,30) y el alfa si se elimina. Un ítem con correlación baja o cuya eliminación sube el alfa es candidato a revisarse. Pero no elimines ítems sólo por subir el alfa: pierdes contenido.
Errores frecuentes
- Olvidar recodificar los ítems invertidos: el alfa sale artificialmente bajo, o negativo.
- Calcular un único alfa para una escala con varias dimensiones.
- Creer que un alfa alto demuestra validez.
- Usar el alfa con ítems dicotómicos sin saber que equivale al KR-20.
- Interpretar el alfa sin su intervalo, con pocas personas.
Límites de esta calculadora
- Supone una escala unidimensional; si tiene varias subescalas, calcula cada una por separado.
- Los datos deben estar completos (sin valores ausentes).
- El omega es el total de un modelo de un factor (ejes principales iterados), no un modelo jerárquico ni basado en máxima verosimilitud.
- El intervalo de Feldt supone aproximadamente normalidad de las puntuaciones.
- Admite hasta 40 ítems y 2.000 personas.
Aviso
El resultado es orientativo. Para una publicación, comprueba las cifras con tu paquete estadístico y describe el método.
Preguntas frecuentes
¿Qué alfa de Cronbach es aceptable?
Desde 0,7 para investigación y 0,8 o más para decisiones sobre personas. Por encima de 0,95 puede indicar redundancia.
¿Qué diferencia hay entre alfa y omega?
El alfa supone que todos los ítems pesan igual; el omega usa la carga de cada ítem y es más realista. Conviene informar los dos.
¿Cuántas personas necesito?
Cuantas más, mejor: con menos de 30 el alfa es muy impreciso. Un mínimo de 100 da intervalos razonables.
¿Debo invertir los ítems negativos?
Sí. Los ítems formulados al revés hay que recodificarlos antes del cálculo, o el resultado sale artificialmente bajo.
¿Puedo eliminar un ítem para subir el alfa?
Sólo si tiene sentido teórico. Un ítem con correlación muy baja con el resto puede revisarse, pero no elimines contenido sólo por mejorar el número.
¿Sirve para ítems de sí o no?
Para ítems dicotómicos, el alfa equivale al KR-20, que tiene su propia calculadora.
¿Demuestra el alfa que mi escala es válida?
No. El alfa mide la consistencia; la validez requiere otras pruebas (contenido, estructura factorial, relación con otros criterios).
¿Mis datos se envían a un servidor?
No. El cálculo se hace en tu navegador.
Fuentes y referencias
La fórmula de esta calculadora no es una invención nuestra. Estas son las fuentes de las que sale, en formato APA 7, por si quieres ir al original o citarlas en un trabajo.
- Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297–334. https://doi.org/10.1007/BF02310555 https://doi.org/10.1007/BF02310555 La definición del coeficiente alfa.
- Feldt, L. S., Woodruff, D. J., & Salih, F. A. (1987). Statistical inference for coefficient alpha. Applied Psychological Measurement, 11(1), 93–103. https://doi.org/10.1177/014662168701100107 https://doi.org/10.1177/014662168701100107 El intervalo de confianza del alfa mediante la distribución F.
- McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment. Lawrence Erlbaum Associates. El coeficiente omega a partir de un modelo factorial.
- Dunn, T. J., Baguley, T., & Brunsden, V. (2014). From alpha to omega: A practical solution to the pervasive problem of internal consistency estimation. British Journal of Psychology, 105(3), 399–412. https://doi.org/10.1111/bjop.12046 https://doi.org/10.1111/bjop.12046 Por qué conviene informar omega además de alfa.
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