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  1. El alfa de Cronbach , α (o coeficiente alfa ), desarrollado por Lee Cronbach en 1951, mide la confiabilidad o consistencia interna . “ Confiabilidad ” es otro nombre para la consistencia. Pruebas alfa de Cronbach para ver si las encuestas de escala Likert de preguntas múltiples son confiables.

  2. El alfa de Cronbach es la medida más común de consistencia interna («confiabilidad»). Se usa más comúnmente cuando tiene múltiples preguntas Likert en una encuesta/cuestionario que forman una escala y desea determinar si la escala es confiable.

  3. Están disponibles los siguientes modelos de fiabilidad: Alfa (Cronbach). Este modelo es un modelo de consistencia interna, que se basa en la correlación entre elementos promedio. Dos mitades. Este modelo divide la escala en dos partes y examina la correlación entre dichas partes. Guttman.

  4. 20 de nov. de 2013 · El coeficiente Alfa de Cronbach es utilizado para calcular la fiabilidad, confiabilidad o grado de estabilidad y consistencia interna de una escala de medida. Para calcular este índice con el paquete estadístico SPSS v21 hay que acceder a: Analizar > Escala > Análisis de fiabilidad ; seleccionar las variables a tener en cuenta para el ...

  5. interpretación del alfa de Cronbach empleando diferentes alternativas, para la validación de la consistencia interna de un cuestionario, con dos posibles escalas tipo Likert, una de cinco puntos y otra de siete y que debía diseñarse para un análisis de los criterios de

  6. 14 de may. de 2022 · Es una medida utilizada para evaluar la confiabilidad y la consistencia interna de los ítems de una escala o test. También, se puede describir como una medida de cuán estrechamente relacionados están los elementos de ese instrumento de recogida de datos.

  7. El coeficiente alfa de Cronbach es una fórmula general para estimar la fiabilidad de un instrumento en el que la respuesta a los ítems es dicotómica o tiene más de dos valores (Aiken, 2003; Cortina, 1993), como por ejemplo en una escala de actitudes con respuesta de tipo Likert.