De alfa a omega: Estimación de la confiabilidad ordinal. Una guía práctica
La presente investigación realiza un recorrido por el concepto de confiabilidad como una de las propiedades psicométricas fundamentales en la Teoría Clásica de los Test. Se desarrolla el concepto y cuáles son sus diferentes aplicaciones prácticas para indagar el grado de confiabilidad de un instrum...
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| Main Authors: | , |
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Colegio Profesional de Psicólogos de Costa Rica
2022-12-01
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| Series: | Revista Costarricense de Psicología |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.rcps-cr.org/openjournal/index.php/RCPs/article/view/232 |
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| Summary: | La presente investigación realiza un recorrido por el concepto de confiabilidad como una de las propiedades psicométricas fundamentales en la Teoría Clásica de los Test. Se desarrolla el concepto y cuáles son sus diferentes aplicaciones prácticas para indagar el grado de confiabilidad de un instrumento de medición. Se centra el estudio en el cálculo de la consistencia interna a partir del alfa y el omega como los coeficientes más utilizados y la importancia de calcularlos mediante la utilización de matrices de correlaciones policoricas (MCP). Como objetivo principal se presenta una guía en español para el cálculo de coeficientes ordinales de confiabilidad al utilizar el programa R/RStudio. Se brinda un ejemplo a nivel empírico que da cuenta la relevancia de calcular este tipo de coeficientes para el cálculo de la confiabilidad de un instrumento. Al emplear una muestra de 266 adultos entre 18 y 63 años (M = 31.91, DE = 11.50), se administró la versión adaptada a argentina del Inventario de Ansiedad de Beck y el Cuestionario de Regulación Emocional. De esta manera, se exponen coeficientes para estimar la confiabilidad de los instrumentos que dan cuenta de sus ventajas y desventajas, al realizar el cálculo mediante MCP, matriz de correlaciones de Pearson y matriz de covarianzas de Pearson. A partir de los resultados, se evidencia que el cálculo mediante MCP proporcionó grados de confiabilidades mayores respecto al cálculo mediante las otras dos matrices. Se espera que el presente documento sea de importancia para investigadores no familiarizados con R.
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| ISSN: | 0257-1439 1659-2913 |