Un viaje alrededor de alfa y omega para estimar la confiabilidad por consistencia interna

Un viaje alrededor de alfa y omega para estimar la confiabilidad por consistencia interna

Si bien el coeficiente alfa ha sido ampliamente reportado y, por ello, el artículo “Coefficient alpha and the internal structure of tests” actualmente tiene más de 44 263 citas, Cronbach y Shavelson (2004) manifestaron que, probablemente muchas de las personas que lo citaron, no lo habían revisado. Además, indicaron que dicho trabajo había estaba dirigido a un público especializado. ¿Cómo sucedía esto?

“How do I do that?” the professor would suggest using the alpha formula because the computations are well within the reach of almost all students undertaking research and because the calculation can be performed on data the student will routinely collect. The professor might write out the formula or simply say, “You can look it up.” The student would find the formula in many textbooks that would be likely to give the 1951 article as a reference, so the student would copy that reference and add one to the citation count (Cronbach & Shavelson, 2004, p. 392).

Por ello, Viladrich, Angulo-Brunet y Doval (2017) explican que el uso del coeficiente alfa sería un ejemplo de división entre las publicaciones metodológicas y aplicativas. Asímismo, proporcionan indicaciones en cuanto a en qué casos se debe usar alfa u omega para estimar la confiabilidad por consistencia interna.

¿Cuándo uso alfa y cuándo uso omega?

Durante la fase tres encontraremos diferentes situaciones.

  • En modelos de medidas unidimensionales esencialmente tau-equivalentes (modelos donde las cargas factoriales han sido igualadas), el valor de alfa y omega son iguales. De esta manera, es válido que cualquiera de los dos sea reportado, sin embargo, por cuestiones prácticas es recomendable usar alfa.

  • En modelos de medidas unidimensionales congenéricos (modelos donde las cargas factoriales de los ítems no son iguales), el valor de alfa es el límite inferior de confiabilidad. Asímismo, si es que las cargas factoriales son en promedio .70 y estas varían entre ± 20, se puede seguir usando alfa. Sin embargo, cuando estas condiciones no se cumplen es recomendable usar omega.

También, se señala que, en modelos unidimensionales con datos ordinales, es recomendable emplear el coeficiente de fiabilidad no lineal basado en el modelamiento de ecuaciones estructurales o SEM (Green y Yang, 2009).

  • En medidas con errores correlacionados, si las fuentes espurias son consideradas dentro la varianza de error, sería adecuado usar el coeficiente omega jerárquico o la corrección para errores correlacionados. Si las fuentes espurias son consideradas dentro de la varianza verdadera, sería recomendable usar el coeficiente omega total.

  • En modelos multidimensionales, se puede seguir, por ejemplo, a Gignac (2014) para la fiabilidad de un factor general en una escala y, a Green y Yang (2015) para la fiabilidad de factores específicos.

Por lo expuesto, es fundamental que el investigador conozca el instrumento de medición, tanto en lo teórico como en sus antecedentes y que emplee coeficientes que favorezcan el reporte de una adecuada estimación de confiabilidad. De esta forma, se contribuye al vínculo de lo metodológico y lo aplicativo.

Referencias:

Cronbach, L. J., & Shavelson, R. J. (2004). My Current Thoughts on Coefficient Alpha and Successor Procedures. Educational and Psychological Measurement, 64(3), 391–418. https://doi.org/10.1177/0013164404266386

Gignac, G. E. (2014). On the Inappropriateness of Using Items to Calculate Total Scale Score Reliability via Coefficient Alpha for Multidimensional Scales. European Journal of Psychological Assessment, 30(2), 130–139. https://doi.org/10.1027/1015-5759/a000181

Green, S. B., & Yang, Y. (2009). Reliability of summed item scores using structural equation modeling: An alternative to coefficient alpha. Psychometrika, 74(1), 155–167. https://doi.org/10.1007/s11336-008-9099-3

Green, S. B., & Yang, Y. (2015). Evaluation of Dimensionality in the Assessment of Internal Consistency Reliability: Coefficient Alpha and Omega Coefficients. Educational Measurement: Issues and Practice, 34(4), 14–20. https://doi.org/10.1111/emip.12100

Viladrich, C., Angulo-Brunet, A., & Doval, E. (2017). A journey around alpha and omega to estimate internal consistency reliability. Anales de Psicologia, 33(3), 755–782. https://doi.org/10.6018/analesps.33.3.268401

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