Calculadora de Alfa de Cronbach
El alfa de Cronbach es la medida estándar de la consistencia interna de una escala — cuánto se cohesionan los ítems de un cuestionario. Pega tu matriz de respuestas (una fila por participante, una columna por ítem) y obtén el α bruto (el coeficiente que reportan SPSS y psych::alpha de R), el α estandarizado, la correlación media entre ítems y la tabla completa de alfa-si-se-elimina para el diagnóstico de ítems. Sin licencia de SPSS ni sintaxis: los resultados están verificados contra el paquete psych de R. Reglas orientativas habituales: α ≥ .9 excelente, ≥ .8 bueno, ≥ .7 aceptable — con la salvedad de que un α muy alto también puede señalar ítems redundantes. Tus datos permanecen en el navegador.
Informe con IA
Deja que la IA interprete tus resultados: un documento Word descargable en formato APA 7 / informe de negocio.
Preguntas frecuentes
¿Cómo se reporta el alfa de Cronbach en formato APA 7?
Indica el coeficiente con el número de ítems, p. ej.: "La escala de 3 ítems mostró buena consistencia interna, α de Cronbach = .93." Al comparar ítems, cita los valores de alfa-si-se-elimina. El botón Informe IA redacta el párrafo de fiabilidad — con diagnóstico de ítems — en estilo APA 7.
¿Qué alfa de Cronbach es aceptable?
La pauta habitual: ≥ .70 aceptable para investigación, ≥ .80 bueno, ≥ .90 necesario para decisiones individuales de alto riesgo. Por debajo de .70, revisa la tabla de alfa-si-se-elimina en busca de ítems débiles. Ten en cuenta que α también sube mecánicamente con más ítems, y un α > .95 puede indicar redundancia más que calidad.
¿Qué me dice el alfa si se elimina el ítem?
Recalcula α quitando cada ítem por turno. Si eliminar un ítem elevara α claramente por encima del valor actual, ese ítem correlaciona mal con el resto de la escala y es candidato a revisión o eliminación — sopésalo con la cobertura de contenido antes de descartar ítems.
¿Cuál es la diferencia entre alfa bruta y estandarizada?
El α bruto trabaja con las covarianzas de los ítems (lo que SPSS reporta como "Cronbach's Alpha"); el α estandarizado trabaja con correlaciones, como si todos los ítems estuvieran estandarizados en z. Difieren cuando las varianzas de los ítems son desiguales. Reporta el α bruto salvo que realmente sumes ítems estandarizados.