Calculadora do alfa de Cronbach e ômega de McDonald

Name: Calculadora do alfa de Cronbach
Author: Richard Injante

Confiabilidade de uma escala ou questionário: alfa com intervalo de confiança, ômega, e quais itens a melhoram ou pioram.

Conteúdo revisto por Richard Injante Editado por SolucionesAhora.com Atualizado em 20/10/2026 Como verificamos

Dados da calculadora

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Leia o resultado e, abaixo, o que significa e como foi calculado.

Respostas da escala

Cada linha é um participante e cada coluna, um item da escala (por exemplo, uma pergunta tipo Likert de 1 a 5). Todos os itens devem ter o mesmo sentido: recodifique antes os invertidos. Pode pôr os nomes dos itens na primeira linha. Sem dados em falta.

Uma linha por pessoa, uma coluna por item

Opções avançadas

Nível de confiança (opcional)

Nível do intervalo de confiança do alfa. O de 95 % é o padrão.

Ver o resultado

Resultados

Alfa de Cronbach0,914

IC do alfa: inferior0,245

IC do alfa: superior0,979

Avaliação do alfaExcelente

Ômega de McDonald (total)0,925

Alfa padronizado0,920

Correlação média entre itens0,742

Número de itens4

Número de pessoas5

Análise de cada item
Item	Média	Desvio-padrão	Correlação item-total corrigida	Alfa se eliminado	Carga fatorial
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 o cálculo passo a passo

Alfa padronizado = 0,920; correlação média entre itens = 0,742
4 itens e 5 pessoas

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Em resumo

O que calcula: Confiabilidade de uma escala ou questionário: alfa com intervalo de confiança, ômega, e quais itens a melhoram ou pioram.
Fórmula aplicada: α = k/(k − 1) × (1 − Σ s²ᵢ / s²ₜ) k = itens, s²ᵢ = variância de cada item, s²ₜ = variância do total
Exemplo: Exemplo 1. Cinco pessoas e quatro itens.

Calculadora do alfa de Cronbach

Quando uma escala soma várias perguntas para medir uma mesma coisa (satisfação, ansiedade, atitude…), é preciso verificar que essas perguntas «puxam na mesma direção». O alfa de Cronbach mede essa consistência interna, e é a primeira coisa que a banca ou os revisores pedem de um questionário.

Cole as respostas (uma linha por pessoa, uma coluna por item). Obterá o alfa com o seu intervalo de confiança, o ômega de McDonald (que não exige que todos os itens pesem igual), a correlação média entre itens e, para cada item, a sua correlação com o resto da escala e quanto mudaria o alfa se o retirasse. Tudo no seu navegador.

Como funciona

O alfa compara a soma das variâncias dos itens com a variância da pontuação total: se os itens medem o mesmo, a variância total supera muito a soma das individuais e o alfa sobe. Depende do número de itens (mais itens, mais alfa) e da correlação entre eles.

O ômega estima a confiabilidade a partir de um modelo de um fator, com as cargas de cada item; não supõe que todos pesem igual (tau-equivalência), por isso costuma ser mais realista. Aqui obtém-se pelo método dos eixos principais iterados. O intervalo de confiança do alfa usa a distribuição F (Feldt).

Fórmula

α = k/(k − 1) × (1 − Σ s²ᵢ / s²ₜ) k = itens, s²ᵢ = variância de cada item, s²ₜ = variância do total
IC do alfa (Feldt): [1 − (1 − α) / F₍α/2₎ ; 1 − (1 − α) / F₍1−α/2₎] com F(n − 1, (n − 1)(k − 1))
Alfa padronizado = k·r̄ / (1 + (k − 1)·r̄) r̄ = correlação média entre itens
Ômega = (Σλᵢ)² / ((Σλᵢ)² + Σ(1 − λᵢ²)) λᵢ = carga de cada item no único fator
Avaliação do alfa: ≥ 0,9 excelente · ≥ 0,8 bom · ≥ 0,7 aceitável · ≥ 0,6 questionável · ≥ 0,5 fraco

Exemplo resolvido

Exemplo 1. Cinco pessoas e quatro itens.
Com as respostas 4 5 4 5 / 3 3 4 3 / 5 5 5 4 / 2 3 2 3 / 4 4 5 4, o alfa é 0,914 e o ômega, 0,925; a correlação média entre itens é 0,742. Boa consistência, mas com só cinco pessoas o intervalo de confiança de 95 % é enorme: de 0,245 a 0,979.

Exemplo 2. Um item que não se encaixa.
Seis pessoas e quatro itens: 5 4 5 2 / 4 4 4 5 / 2 1 2 3 / 3 3 3 1 / 5 5 4 4 / 1 2 1 2. O alfa é 0,869 (IC de 0,156 a 0,963) e o ômega, 0,896. O quarto item correlaciona-se só 0,359 com o resto; ao eliminá-lo, o alfa sobe para 0,961. É um sinal de que esse item talvez não meça o mesmo.

Explicação

O que mede o alfa de Cronbach

Mede a consistência interna de uma escala: até que ponto os seus itens variam juntos. Um alfa alto indica que os itens medem algo em comum; não demonstra que meçam o que quer medir (isso é a validade).

Como interpretar o valor

- 0,9 ou mais: excelente (acima de 0,95, possível redundância).
- 0,8 a 0,9: bom.
- 0,7 a 0,8: aceitável para pesquisa.
- 0,6 a 0,7: questionável.
- Menos de 0,6: fraco.
Estes limiares são uma convenção. Para decisões individuais exige-se mais (0,9) do que para comparar grupos (0,7).

Alfa ou ômega

O alfa supõe que todos os itens pesam igual no fator. Se não é assim (o habitual), subestima a confiabilidade. O ômega não faz essa suposição. Relatar os dois, com os seus intervalos, é hoje a prática recomendada.

O intervalo de confiança importa

Com poucas pessoas, o alfa é muito impreciso: um 0,91 com cinco pessoas pode ser na realidade 0,25. Uma amostra de pelo menos 100 dá intervalos razoáveis.

Melhorar a escala

A tabela de itens mostra a correlação de cada item com o resto (convém ≥ 0,30) e o alfa se for eliminado. Um item com correlação baixa ou cuja eliminação sobe o alfa é candidato a ser revisto. Mas não elimine itens só para subir o alfa: perde conteúdo.

Erros frequentes

Esquecer de recodificar os itens invertidos: o alfa sai artificialmente baixo, ou negativo.
Calcular um único alfa para uma escala com várias dimensões.
Achar que um alfa alto demonstra validade.
Usar o alfa com itens dicotômicos sem saber que equivale ao KR-20.
Interpretar o alfa sem o seu intervalo, com poucas pessoas.

Limites desta calculadora

Supõe uma escala unidimensional; se tem várias subescalas, calcule cada uma em separado.
Os dados devem estar completos (sem valores em falta).
O ômega é o total de um modelo de um fator (eixos principais iterados), não um modelo hierárquico nem de máxima verossimilhança.
O intervalo de Feldt supõe aproximadamente normalidade das pontuações.
Admite até 40 itens e 2.000 pessoas.

Aviso

O resultado é uma estimativa. Para uma publicação, confira os números com o seu pacote estatístico e descreva o método.

Perguntas frequentes

Que alfa de Cronbach é aceitável?

Desde 0,7 para pesquisa e 0,8 ou mais para decisões sobre pessoas. Acima de 0,95 pode indicar redundância.

Qual a diferença entre alfa e ômega?

O alfa supõe que todos os itens pesam igual; o ômega usa a carga de cada item e é mais realista. Convém relatar os dois.

De quantas pessoas preciso?

Quantas mais, melhor: com menos de 30 o alfa é muito impreciso. Um mínimo de 100 dá intervalos razoáveis.

Devo inverter os itens negativos?

Sim. Os itens formulados ao contrário têm de ser recodificados antes do cálculo, ou o resultado sai artificialmente baixo.

Posso eliminar um item para subir o alfa?

Só se tiver sentido teórico. Um item com correlação muito baixa com o resto pode ser revisto, mas não elimine conteúdo só para melhorar o número.

Serve para itens de sim ou não?

Para itens dicotômicos, o alfa equivale ao KR-20, que tem a sua própria calculadora.

O alfa demonstra que a minha escala é válida?

Não. O alfa mede a consistência; a validade exige outras provas (conteúdo, estrutura fatorial, relação com outros critérios).

Os meus dados são enviados a um servidor?

Não. O cálculo faz-se no seu navegador.

Fontes e referências

A fórmula desta calculadora não é invenção nossa. Estas são as fontes de onde vem, em formato APA 7, caso queira ir ao original ou citá-las num trabalho.

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 A definição do 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 O intervalo de confiança do alfa pela distribuição F.
McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment. Lawrence Erlbaum Associates. O coeficiente ômega a partir de um modelo fatorial.
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 que convém relatar ômega além de alfa.

Quer calcular outra coisa?

Estas ferramentas costumam ser usadas junto com esta calculadora.