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Facultad de Ciencias Sociales y Humanísticas

Washington Macías Rendón, PhD.

Alfa de Cronbach Es una medida de consistencia interna de una escala que ha sido utilizada para medir algún constructo de interés. Un constructo es el término con el que se denomina a una variable dentro de una teoría (por ejemplo, la lealtad es un constructo dentro de varias teorías de Marketing). El Alfa de Cronbach Indica qué tan relacionados están un conjunto de ítems como grupo. Fórmula:

Valor recomendado: mayor a 0,7 (Nunnally, 1978i) ¿Cómo estimar el Alfa de Cronbach en SPSS?

El α se calcula para UN GRUPO de ítems pertenecientes a UN FACTOR (que a su vez representa a un constructo). En la siguiente ventana, se incluyen sólo los ítems del constructo Fuerza de las Asociaciones.

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En el cuadro Scale label pueden poner el nombre del constructo (por ejemplo: fuerza_aso) En la opción Statistics (Estadísticos), se seleccionan las siguientes opciones de Descriptivos: Ítem, Escala, Escala si el ítem es eliminado.

Luego Continuar y Continuar. El output se interpreta de la siguiente forma:

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El primer cuadro muestra el número de observaciones válidas y excluidas (probablemente por algún dato faltante). El segundo cuadro muestra el α, que en este caso es 0.562, menor a 0.7. Esto significa que la escala tiene baja consistencia interna. El tercer cuadro presenta estadísticos básicos. El cuarto cuadro presenta información muy importante en la última columna. Es el Alfa de Cronbach que se obtendría si se elimina cada uno de los ítems de manera individual. De esta tabla se puede concluir que sacando el ítem 3 (asso3) se obtiene un α aceptable. En ese caso, el constructo quedaría representado por asso1 y asso2. Replicando el análisis para los ítems del constructo Capital de Marca Global (OBE), el output es el siguiente:

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El α para OBE es bueno (0.818 >0.7). La extracción de cualquiera de los ítems no mejora el indicador. Ojo que no siempre que haya una mejora de α al sacar un ítem significa que haya que hacerlo. Si el α ya es mayor que 0.7 y la mejora al sacar un ítem es marginal, no vale la pena sacarlo (la pérdida de información al retirar un ítem puede no compensar la mejora). Ahora sugiero retirar el ítem asso3 y volver a correr al análisis factorial, para ver si hay una mejor carga de los ítems a los factores. i

Nunnally, J. C. (1978). Psychometric theory (2nd ed.). New York, NY: McGraw-Hill...