Calculadora de Alfa de Cronbach
O alfa de Cronbach é a medida padrão da consistência interna de uma escala — o quanto os itens de um questionário se sustentam mutuamente. Cole sua matriz de respostas (uma linha por respondente, uma coluna por item) e obtenha o α bruto (o coeficiente que o SPSS e o psych::alpha do R relatam), o α padronizado, a correlação média entre itens e a tabela completa de alfa-se-item-excluído para diagnóstico dos itens. Sem licença do SPSS, sem sintaxe: os resultados são verificados contra o pacote psych do R. Regras práticas comuns: α ≥ .9 excelente, ≥ .8 bom, ≥ .7 aceitável — com a ressalva de que um α muito alto também pode sinalizar itens redundantes. Seus dados permanecem no navegador.
Relatório com IA
Deixe a IA interpretar seus resultados: um documento Word para download em formato APA 7 / relatório de negócios.
Perguntas frequentes
Como relatar o alfa de Cronbach no formato APA 7?
Informe o coeficiente com o número de itens, p. ex.: "A escala de 3 itens mostrou boa consistência interna, α de Cronbach = .93." Ao comparar itens, cite os valores de alfa-se-item-excluído. O botão Relatório IA redige o parágrafo de confiabilidade — incluindo o diagnóstico dos itens — no estilo APA 7.
Qual alfa de Cronbach é aceitável?
A diretriz usual: ≥ .70 aceitável para pesquisa, ≥ .80 bom, ≥ .90 necessário para decisões individuais de alto risco. Abaixo de .70, verifique a tabela de alfa-se-item-excluído em busca de itens fracos. Note que α também sobe mecanicamente com mais itens, e α > .95 pode indicar redundância em vez de qualidade.
O que o alfa-se-item-excluído me diz?
Ele recalcula α removendo cada item por vez. Se excluir um item elevaria α claramente acima do valor atual, esse item correlaciona mal com o resto da escala e é candidato a revisão ou remoção — pondere isso com a cobertura de conteúdo antes de descartar itens.
Qual a diferença entre alfa bruto e padronizado?
O α bruto trabalha com as covariâncias dos itens (o que o SPSS exibe como "Cronbach's Alpha"); o α padronizado trabalha com correlações, como se todos os itens fossem padronizados em z. Eles diferem quando as variâncias dos itens são desiguais. Relate o α bruto, a menos que você realmente some itens padronizados.