O que é Alfa de Cronbach e como é definido?

Marco Antonio Villanueva Bustamante
Doutorado em Psicologia

O alfa de Cronbach é o coeficiente mais utilizado para estimar a consistência interna de uma escala de medida.

Um dos elementos fundamentais na hora de construir e usar uma balança é a confiabilidade, definida como a estabilidade apresentado por um instrumento de medição, quando é aplicado em múltiplas ocasiões enquanto as condições estão presentes Semelhante. Em outras palavras, a confiabilidade indica o quão preciso é um instrumento de medida avaliando o construto de interesse em mais de uma ocasião. Para avaliar a confiabilidade, várias técnicas podem ser usadas, como a coeficiente de teste-reteste que estabelece a correlação entre a resposta de um instrumento de medida aplicado em duas ocasiões distintas; o coeficiente de formas paralelas, é calculado pela aplicação de um instrumento que possui duas versões diferentes; finalmente, o coeficiente de consistência interna que não requer mais de uma medida, esse coeficiente pode ser calculado por vários métodos, mas o Alfa de Cronbach é o mais comum.

O alfa de Cronbach é proposto por Lee J. Cronbach em 1951, como medida contra a limitação dos coeficientes KR-20 e KR-21 desenvolvidos por Kuder e Richardson, que só pode ser aplicado em escalas que possuem opções de resposta dicotômico

Para calcular o alfa de Cronbach (α), utiliza-se a seguinte fórmula:

Onde k é o número de itens de teste; S_você² é a variância dos itens e S_soma² é a variância total da escala. Em outras palavras, o alfa é obtido calculando a correlação de cada item da escala com cada um dos outros itens, então é média dessas correlações e o resultado seria o valor de alfa, vale ressaltar que essas correlações são estimadas por meio do coeficiente de correlação de pearson. Portanto, a confiabilidade por alfa está relacionada ao comprimento da escala e ao nível de covariância (correlação) entre seus itens. O valor do alfa de Cronbach pode estar entre 0 e 1, quanto mais próximo de 1 melhor representa o índice de consistência interna; nesse sentido, o valor mínimo aceitável de alfa é 0,70 e valores maiores que 0,90 indicariam redundância nos itens.

O alfa de Cronbach tornou-se o método mais utilizado para estimar a consistência interna de uma escala, devido à sua vantagens sobre outros métodos, mas também porque a maioria dos pacotes e programas estatísticos podem estimar isso valor. No entanto, o uso do alfa de Cronbach não é isento de críticas, a maioria das quais decorre da violação de seus pressupostos.

Suposições do Alfa de Cronbach

1. Equivalência Tau, refere-se ao fato de que todos os itens de uma escala medem a mesma característica ou o mesmo fator latente com um grau de precisão semelhante.
2. Os erros não devem ser correlacionados, pois se supõe que sejam independentes.
3. Unidimensionalidade dos itens, ou seja, os itens de uma escala devem mensurar um único traço latente.
4. O nível de mensuração da variável operacionalizada deve ser contínuo.

O não cumprimento de qualquer uma dessas premissas pode ocasionar uma estimativa errônea nos valores do Alfa de Cronbach. No entanto, dada a natureza dos dados nas ciências sociais e da saúde, é comum não atender ao quarto pressuposto; ou seja, os dados tendem a ser ordinais. A aplicação do coeficiente alfa a dados ordinais, principalmente quando há menos de 5 opções de resposta, pode subestimar os valores. Por esta razão, surgiram alternativas para o Alpha de Cronbach.

O Ordinal Alfa

A estimativa da consistência interna pelo alfa ordinal segue a mesma lógica do Alfa de Cronbach, com o diferença, que em vez de usar a matriz de correlação de Pearson, alfa ordinal usa a matriz de correlação policórica ou tetracórico. Da mesma forma, ao contrário do alfa de Cronbach, que é sensível à distorção dos dados, o alfa ordinal é uma estimativa imparcial.

McDonald's Ômega

Dada a quebra do pressuposto de equivalência entre os itens, o ômega de McDonald é um método para estimar a consistência interna que vem ganhando relevância. Entre as vantagens desse coeficiente estão que, ao contrário do alfa, o ômega trabalha com cargas fatores de cada item e não depende do número de itens da escala, como pode ser visto a seguir Fórmula.

onde λ é o fator de carga e λ_i é o fator de carga, padronizado. Semelhante ao alfa de Cronbach, valores de ômega entre 0,70 e 0,90 representam valores adequados.

Apesar das vantagens representadas pelo uso do alfa e ômega ordinal do McDonald's, sua aplicação em pesquisas ainda é escassa, Isso pode ocorrer porque a maioria dos softwares e pacotes estatísticos ainda não tem a opção de estima-os.