Fiabilidad de las escalas: interpretación y limitaciones del Alfa de Cronbach

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Fiabilidad de las escalas: interpretación y limitaciones del Alfa de Cronbach.
Jack Torres Leandro
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Resumen
Este artículo presenta la utilidad del coeficiente Alfa de Cronbach, partiendo de las
alternativas para su cálculo, así como la descripción de algunas precauciones que se deben
adoptar al utilizarlo. En esta misma línea de pensamiento, también se muestra que dicho
coeficiente no es adecuado como medida de unidimensionalidad. El objetivo de la revisión
de literatura realizada es hacer una puesta al día de los elementos necesarios para validar la
consistencia interna de los instrumentos de medición.
Palabras Clave: Alfa de Cronbach, consistencia interna, confiabilidad
Introducción
La confiabilidad o fiabilidad de un test está asociada con la consistencia o estabilidad
de una medida (Quero-Virla, 2010). Campo-Arias y Oviedo (2008) establecen que la
confiabilidad de un instrumento de medición consiste en ".. el grado en que un instrumento
de varios ítems mide consistentemente una muestra de la población..".
El psicólogo estadounidense Lee Joseph Cronbach, conocido por sus trabajos de
psicometría y por la medida de fiabilidad; propuso en 1951 el coeficiente denominado alfa
como medida de consistencia interna , a partir, de un conjunto de ítems. Aunque el Alfa de
Cronbach no es la única técnica utilizada para estudiar la confiabilidad de las escalas, si es la
más utilizada, Oviedo y Arias( 2005).
La autoría del Alfa por parte Cronbach no está en duda, pero se sabe que el origen del
coeficiente está en los trabajos de Hoyt (1941) y de Guttman (1945). El Alfa de Cronbach
generaliza el método de Kuder- Richardson (KR-20), diseñado para ítems dicotómicos, a
instrumentos conformados por ítems politónicos.
En el proceso de aplicación de un instrumento de medición la evaluación de la
confiabilidad es un paso imprescindible, en la investigación de tipo cuantitativa, para que
pueda ser utilizado en la medida de la variable de interés.
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Estudiante Doctoral del Programa de Doctorado en Dirección de Empresas del Instituto
Tecnológico de Costa Rica. Profesor de la Escuela de las Ciencias de la Administración
UNED, toda comunicación a: jtorresl@uned.ac.cr

Fiabilidad de las escalas: interpretación y limitaciones del Alfa de Cronbach
En los próximos apartados se plantean elementos sobre los que se fundamenta el Alfa
de Cronbach mostrando las fórmulas y consideraciones relacionadas. A su vez, se presenta
un resumen de los rangos aceptados para su debida interpretación.
Finalmente se presentan algunas consideraciones sobre diversas críticas que ha
recibido el Alfa de Cronbach a lo largo de los años y las limitaciones que el mismo presenta,
especialmente para las escalas de tipo Likert. Adicionalmente, se esbozan apartados
relacionados a las novedades y alternativas que se han venido desarrollando a partir de
diferentes autores.
¿Qué mide el Alfa de Cronbach?
Existen varias técnicas para evaluar la confiabilidad, de las cuales se encuentra la
evaluación por la consistencia interna de la prueba. Dicha técnica indica la inter- correlación
entre las distintas variables de la encuesta; en este sentido, separa del conjunto la variación
que corresponde a factores comunes de los ítems y la que se asocia a factores únicos de cada
uno de ellos. Así entendida, la confiabilidad por consistencia interna puede tomarse como
una forma de estimación de la equivalencia de los componentes entre sí y su estimación será
entonces calculado a partir de una sola aplicación de la prueba.
Según Cervantes (2005) la fórmula de cálculo es la siguiente:
Donde n es el número de partes, k y h son partes sobre las que se calcula el estadístico.
Una fórmula equivalente puede encontrarse en la derivación a partir del trabajo efectuado
por Cervantes (2005):
Tomando en consideración lo anterior, se resalta el hecho de que el coeficiente alfa
es usado para medir la confiabilidad del tipo consistencia interna de una escala, evaluando la
magnitud de correlación en que los ítems de un instrumento.
Inicialmente, el Alfa de Cronbach no es una medida de unidimensionalidad, una
confusión importante en la literatura implica el uso de homogeneidad y consistencia interna
como si fueran sinónimos. La consistencia interna se asocia a la interrelación de un conjunto
de elementos, mientras que la homogeneidad se refiere a la unidimensionalidad del conjunto

Fiabilidad de las escalas: interpretación y limitaciones del Alfa de Cronbach
de elementos. Cronbach en 1951 consideró la confiabilidad, incluidas las medidas de
consistencia interna, como la proporción de varianza de prueba que se atribuyó al grupo y los
factores generales.
Otro de los aspectos a considerar radica en las correcciones por falta de fiabilidad y
multidimensionalidad. En esta línea, alcanzado un nivel relativamente alto de alfa se obtienen
cuando las respuestas a los ítems son de hecho, el resultado de más de una construcción;
dando como resultado una subestimación de la fiabilidad de la medida definida por Cronbach.
En estos casos, la corrección para la atenuación debido a la falta de fiabilidad se
calcula para proporcionar estimaciones precisas de la verdadera relación entre las
construcciones. La corrección de la atenuación sirve para proporcionar estimaciones de la
relaciones entre los constructos subyacentes medidos.
Por último, la presentación de información del alfa nunca es suficiente, muchos
investigadores informan rutinariamente el nivel de alfa asociado con las diversas medidas
que utilizan. Sin embargo, elementos tales como las correlaciones entre las medidas a
menudo no son presentados. Este hecho es necesario contrarrestarlo cuando los objetivos de
las investigaciones requieren tener cierto grado de validez discriminante.
¿Rangos para interpretar el valor de alfa de Cronbach?
El coeficiente de fiabilidad Alfa de Cronbach normalmente oscila entre 0 y 1, sin
embargo, no existe un límite inferior para el coeficiente, lo que sí es claro es que entre más
cercano a 1 existirá mayor consistencia interna de los ítems dentro de la escala según lo
planteado por Gliem y Gliem (2003). No obstante, Carvajal et al (2011) exponen que el
margen aceptable para los coeficientes de fiabilidad comprenden el rango de 0.7 y 0.9
respectivamente.
En la línea de interpretaciones ha surgido la inquietud de conocer ¿cuál es un nivel
adecuado para el alfa? Una presuposición ha sido que un determinado nivel de alfa de 0.70
es adecuado o aceptable a partir de lo anotado por Oviedo y Arias (2005). Toda vez alcanzado
este resultado, un paso usual a este proceder es utilizar sin más consideración de su
dimensionalidad o validez de constructo; representando una falta de apreciación del
significado de alfa como se ha discutido antes, y de la relación entre alfa y la longitud de la
prueba.
Quero-Virla (2010) expone que algunos paquetes estadísticos permiten hacer análisis
de consistencia interna de los ítems de un instrumento, tal es el caso del programa SPSS. Este
tipo de análisis, aproximan el grado en el que están relacionados recíprocamente los ítems y
éstos se realizan a partir de una única prueba; después de realizar los procesos
correspondientes, se señala que se deben eliminar del conjunto de ítems, si fuera del caso,
aquellos que hacen disminuir la consistencia interna global.

Fiabilidad de las escalas: interpretación y limitaciones del Alfa de Cronbach
Por consiguiente, uno de los aspectos a considerar es que el uso de las escalas se ha
puesto de moda, por ello que se vuelve necesario conocer cuáles son los rangos establecidos
para poder interpretar los resultados que se generen en el Alfa de Cronbach.
Críticas que se plantean al Alfa
El coeficiente Alfa de Cronbach desde su publicación en 1951, se convirtió en una
moda en todos los artículos de investigación empírica, buscando evaluar el grado de
correlación entre los ítems de un instrumento. Con el pasar de los años, varios investigadores
han optado por incluir lo pertinente en diferentes ramas de la ciencias, donde su aplicación
podría no ser la correcta cuando la naturaleza de la escala de respuesta es ordinal, dado que
una de las presuposiciones más importantes es la naturaleza continua de sus variables(Oliden
y Zumbo, 2008).
En esta línea de pensamiento, a pesar de la popularidad de uso del coeficiente en
diferentes publicaciones científicas, en un trabajo posterior por parte de Cronbach y
Shavelson (2004) se llegó a la conclusión, entre otras, de que el número elevado de
referencias no implicaba que la persona que cita el artículo realmente lo haya leído, incluso
según los autores hasta consideraron el hecho de que ni siquiera fue revisado.
Una de las críticas más importantes ha sido la planteada por Oliden y Zumbo (2008)
quienes mostraron que el coeficiente de Alfa de Cronbach como coeficiente de consistencia
interna en escalas tipo Likert con menos de 5 categorías de respuesta establecen niveles de
confiabilidad poco óptimos; aspecto que llega a estabilizarse a partir de 7 categorías de
respuesta. No obstante, en la práctica este hecho no llega a cumplirse.
Precauciones sobre su uso
Morales (2008) plantea que la fiabilidad no es una característica del instrumento,
enfatizando que “.. es una característica de unos resultados, de unas puntuaciones obtenidas
en una muestra determinada.” ; es por ello que el autor resalta que la fiabilidad se debe
calcular con cada muestra, descartando la posibilidad de que muestras históricas del mismo
instrumento establezcan la fiabilidad del mismo.
El Alfa de Cronbach se asocia más con el patrón de respuesta de la población en
investigación. En otras palabras, aunque la escala haya sido utilizada, por muy popular y
validada que sea, debe considerarse el valor que dio como resultado para la población en
estudio y nunca debe conformarse que exista una buena consistencia en otros estudios.
Por consiguiente, al momento de utilizar el coeficiente para determinar la consistencia
interna de una prueba con una única dimensión (constructo), es necesario prestar atención si
es utilizado en escalas con ítems que exploran dos o más dimensiones distintas, aunque hagan
parte de un mismo constructo; se corre el riesgo de subestimar la consistencia interna del
instrumento.

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Oviedo y Arias (2005) plantean que un hallazgo común es visualizar coeficientes por
encima de 0.90 -consistencia interna de instrumentos con más de 20 ítems- dado que el
coeficiente se afecta en forma directa por el número de ítems que hacen parte de la escala,
siendo su resultado una sobreestimación del coeficiente. En la situación descrita
anteriormente, lo más apropiado es calcular el Alfa de Cronbach para cada grupo de ítems
que componen una dimensión o una subescala.
Por su parte, Quero-Virla (2010) hace mención a una serie de factores que reducen la
confiabilidad o consistencia interna de un instrumento de medición, de las cuales se
consideran las siguientes: instrucciones no estandarizadas dentro del instrumento, errores de
tabulación de resultados y errores debidos al ámbito de medición que se asocian a la
aplicación de los instrumentos en condiciones ambientales diversas.
De igual forma, un elemento interesante a resaltar se relaciona con la influencia que
tiene el tamaño de la muestra al momento de realizar la investigación, este elemento acepta
que las muestras grandes reducen en forma significativa la posibilidad de error en el
parámetro evaluado. (Campo-Arias & Oviedo, 2008). Adicionado a lo anterior, el trabajo de
Morales (2008) establece que los coeficientes de fiabilidad tienden a aumentar cuando la
muestra es heterogénea; ya que con sujetos muy parecidos entre si el responderían de manera
parecida y los resultados no serían nada concluyentes ya que las varianzas de los ítems y sus
interrelaciones serán del todo muy pequeñas.
Novedades sobre su uso
Tal y como lo exponen Dominguez et al (2011) es importante conocer ¿Cómo puede
variar el coeficiente de alfa como parámetro poblacional? Es por ello que surge la necesidad
de aplicar el concepto de intervalo de confianza (IC), mismo que se define como “…el rango
de valores entre los cuales se encontrará el valor poblacional del coeficiente, bajo cierto nivel
de confianza…”. En otras palabras, tiene como objetivo crear un intervalo que pueda
determinar entre en qué valores oscilará el "verdadero" alfa en la población.
En lo relacionado a los intervalos de confianza, existen algunas limitaciones
importantes a considerar como la poca difusión de dichos métodos en los libros de texto de
diversas ciencias y revisiones del tema. Así mismo, en aquellos donde figuran no se realiza
una revisión exhaustiva de todos los métodos, considerando solo aspectos relacionados con
su conceptualización y la significancia estadística del alfa, pero no los intervalos de
confianza.
Otra de las novedades de uso, radica en la posibilidad de realizar análisis adicionales
que se pueden efectuar desde el enfoque de la prueba de hipótesis sobre el coeficiente de Alfa
de Cronbach; la cual está enfocada específicamente sobre los aspectos de contenido de la
validez, según Soto et al (2003).

Fiabilidad de las escalas: interpretación y limitaciones del Alfa de Cronbach
Lo anterior, no contraviene con el desarrollo del coeficiente de alfa el cual esta basado
sobre el modelo del muestreo de dominio de Cronbach (Cronbach, 1951); dado que como es
sabido la validez de contenido es parte de la evidencia de la validez de constructo.
Alternativas que se Proponen
Actualmente, el Alfa de Cronbach se encuentra habilitado en los paquetes estadísticos
más conocidos, entre ellos SPSS, Statistica o SAS para su debido cálculo. En este sentido, se
ha querido dedicar unas líneas para dar a conocer alternativas que se proponen del mismo,
tal es el caso del coeficiente de confiabilidad compuesta y análisis de la varianza extraída.
Coeficiente de Confiabilidad Compuesta
Como se ha venido desarrollando, el Alfa de Cronbach permite analizar la fiabilidad
de un conjunto de indicadores utilizados para medir un constructo dado. Sin embargo, una
de las limitaciones que presenta dicho coeficiente versa que al presentarse varios constructos
dentro de la medición, debe calcularse el alfa por separado, dejando por fuera la influencia
sobre la fiabilidad del resto de los constructos.
Es por ello que según Vila et al (2000); se tiene una técnica alternativa para supeditar
mediciones de varios constructos; esto a partir de la investigación de Fornell y Larcker (1981)
proponen el cálculo de la fiabilidad compuesta para cada factor que, interpretándose
exactamente igual que el Alfa de Cronbach, tomando en consideración las respectivas
correlaciones.
Es así como, para obtener los resultados esperados es necesario realizar el análisis
factorial confirmatorio entre los instrumentos de medida, particularmente utilizado en los
modelos de ecuaciones estructurales teniendo la finalidad de probar estadísticamente la
capacidad del modelo factorial propuesto para reproducir los datos arrojados en la muestra.
(Porral et al, 2013).
En un análisis factorial confirmatorio se plantean una serie de hipótesis las cuales
tienen como objetivo evaluar el ajuste del modelo. Estas hipótesis serían de tres tipos: (1)
número de factores, (2) patrón de relaciones entre variables y los factores y (3) relaciones
entre los factores. (Joan, Pere; Anguiano, 2010).
Análisis de la Varianza Extraída
De igual manera, tomando en consideración el artículo elaborado por Vila et al
(2000), la diferencia con el índice de confiabilidad compuesta es que cada carga factorial
estandarizada es en primera instancia elevada al cuadrado antes de llegar a ser sumadas. En
este sentido, los autores sugieren que es deseable que el constructo presente valores de

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varianza extraída iguales a 0,5 o superiores. En otras palabras es necesario que sea superior
la varianza capturada por el factor, que la debida, al error de medida.
Conclusiones y recomendaciones
A pesar de los avances y críticas que ha experimentado el Alfa de Cronbach, un
enfoque de prueba de hipótesis ya sea para una muestra, muestras dependientes o
independientes es particularmente útil cuando las evidencias estadísticas sirven para
respaldar decisiones, tal y como exhortan los autores Merino y Lautenschlager (2003).
Como bien se ha señalado, a lo largo de los años el Coeficiente Alfa de Cronbach ha
logrado una popularidad importante en la presentación de resultados de investigaciones
científicas, volviéndose casi un requisito de aceptación en las revistas científicas a nivel
mundial. Es por ello que en los paquetes estadísticos más conocidos, como SPSS, Statica o
SAS, lo incluyen entre sus opciones de análisis; dado que el mismo es la forma más sencilla
y reconocida para medir la consistencia interna de un instrumento de medición.
En lo que concierne a los rangos para aceptar la consistencia interna de los
instrumentos, a través del coeficiente de alfa, ha sido bien marcada la línea de aceptar la
fiabilidad de la escala entre los valores de 0.70 y 0.90; dejando bien claro que entre más
cercano a 1 el resultado mayor consistencia interna existirá entre los ítems planteados para la
medición. Lo que bien es cierto es que la falta de consenso en la comunidad científica, sobre
cómo y cuándo es empleado correctamente, ha venido tomando cada vez mayor peso. Por lo
tanto, algunas consideraciones derivadas del presente artículo que deben tomarse en cuenta
al momento de utilizar el Alfa de Cronbach:
1. El Alfa de Cronbach no es una medición adecuada de unidimensionalidad para
evaluar la homogeneidad.
2. En la corrección de atenuación por la falta de fiabilidad, el uso de alfa como una
estimación de la fiabilidad se basa en la noción de que las medidas en cuestión son
unidimensionales.
3. No existe una regla de oro para el nivel aceptable o inaceptable del alfa. En algunos
casos, las medidas con bajos niveles pueden ser bastante útiles.
Finalmente, una de las consideraciones a resaltar es que a pesar que el instrumento
haya sido validado en una población determinada, con características específicas, nunca
podrán tomarse como válidos los resultados para su posterior uso en otra investigación; es
decir se torna necesario el hecho de volver a calcular la confiabilidad del instrumento a partir
de la muestra utilizada para tal fin.

Fiabilidad de las escalas: interpretación y limitaciones del Alfa de Cronbach
Referencias Bibliográficas
Campo-Arias, a, & Oviedo, H. (2008). Propiedades psicométricas de una escala: la
consistencia interna. Rev Salud Pública, 10(5), 831–839. Retrieved from
http://www.scielosp.org/pdf/rsap/v10n5/v10n5a15.pdf
Carvajal, a, Centeno, C., Watson, R., Martínez, M., & Rubiales, a S. (2011). How is an
instrument for measuring health to be validated? Anales Del Sistema Sanitario de
Navarra, 34(1), 63–72.
Cervantes, V. (2005). Interpretaciones del coeficiente de alpha de Cronbach. Avances En
Medición, 3, 9–28. Retrieved from
http://scienti.colciencias.gov.co:8084/publindex/docs/articulos/1692-0023/2/1.pdf
Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika,
16(3), 297–334. http://doi.org/10.1007/BF02310555
Dominguez-Lara, Sergio Alexis; Merino - Soto, C. (2011). ¿ Por qué es importante reportar
los intervalos de confianza del coeficiente alfa de Cronbach ?
Gliem, J. a, & Gliem, R. R. (2003). Calculating, Interpreting, and Reporting Cronbach’s
Alpha Reliability Coefficient for Likert-Type Scales,. 2003 Midwest Research to
Practice Conference in Adult, Continuing, and Community Education, (1992), 82–88.
http://doi.org/10.1109/PROC.1975.9792
Joan, Pere; Anguiano, C. (2010). El análisis factorial como técnica de investigación en
psicología. Papeles Del Psicológo, 31(1), 18–33.
Merino, C., & Lautenschlager, G. J. (2003). Comparación estadística de la confiabilidad
alfa de Cronbach: Aplicaciones en la medición educacional y psicológica. Revista de
Psicología de La Universidad de Chile, 12(2), 129.
Morales Vallejo, P. (2008). La fiabilidad de los tests y escalas. Estadistica Aplicada a Las
Ciencias Sociales, 364.
Oliden, P. E., & Zumbo, B. D. (2008). Coeficientes de fiabilidad para escalas de respuesta
categórica ordenada. (Spanish). Reliability Coefficients for Ordinal Response Scales.
(English), 20(4), 896–901. Retrieved from http://0-
search.ebscohost.com.millenium.itesm.mx/login.aspx?direct=true&db=zbh&AN=352
62458&lang=es&site=eds-live
Oviedo, H. C., & Arias, A. C. (2005). Aproximación al uso del coeficiente alfa\r\nde
Cronbach. Revista Colombiana de Psiquiatría, XXXIV(4), 572–580. Retrieved from
http://www.redalyc.org/resumen.oa?id=80634409

Fiabilidad de las escalas: interpretación y limitaciones del Alfa de Cronbach
Rafael, U., Chacín, B., Virla, M. Q., & De, G. (2010). Confiabilidad y coeficiente Alpha de
Cronbach, 12(2), 248–252.