Herramientas de investigación › Cronbach's α Reliability

Cronbach's α — Internal Consistency Reliability of a Scale

Assesses whether the items of a scale/questionnaire measure the same construct: enter the "subject × item" score matrix to compute Cronbach's α, plus the α with each item deleted (to identify items dragging down reliability). A routine metric in scale development and validation. Computed locally in your browser; data are not uploaded.

① Introducir la matriz de puntuaciones

One subject per row, with each item's score within the row (space- or comma-separated). All rows must have the same number of items. Reverse-scored items should be reversed first.

Cómo usarla y metodología

¿Qué es el α de Cronbach y qué se considera adecuado?

Mide la consistencia interna de los ítems de una escala (si miden lo mismo). Referencias habituales: ≥0,9 excelente, 0,8–0,9 bueno, 0,7–0,8 aceptable, <0,7 bajo. Un α muy alto (≥0,9) también puede indicar ítems redundantes; para diagnóstico individual suele exigirse ≥0,9.

¿Cómo preparar los datos?

Disponga una matriz de puntuaciones: un sujeto por fila, un ítem por columna, y péguela (separados por espacio o coma). Los ítems invertidos deben recodificarse primero; si no, bajan o incluso producen un α negativo.

¿Cómo usar «α tras eliminar este ítem»?

Si eliminar un ítem aumenta el α global, ese ítem es poco coherente con los demás y puede revisarse o retirarse. Pero juzgue también la validez de contenido — no elimine solo por los números.

¿Qué hacer si α es bajo o negativo?

Compruebe ítems invertidos no tratados, si los ítems miden el mismo constructo, y si la muestra es demasiado pequeña. Las escalas multidimensionales deben calcular α por dimensión; un α alto no prueba por sí solo la unidimensionalidad — haga análisis factorial exploratorio/confirmatorio si hace falta.