Definición de Correlación de Pearson y Alfa Cronbach
COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL DE PEARSON
El coeficiente de correlación de Pearson, pensado para variables cuantitativas (escala
mínima de intervalo), es un índice que mide el grado de covariación entre distintas
variables relacionadas linealmente. Adviértase que decimos "variables relacionadas
linealmente". Esto significa que puede haber variables fuertemente relacionadas, pero no
de forma lineal, en cuyo caso no proceder a aplicarse la correlación de Pearson. Por
ejemplo, la relación entre la ansiedad y el rendimiento tiene forma de U invertida;
igualmente, si relacionamos población y tiempo la relación será de forma exponencial.
En estos casos (y en otros muchos) no es conveniente utilizar la correlación de Pearson.
El coeficiente de correlación de Pearson es un índice de fácil ejecución e, igualmente, de
fácil interpretación. Digamos, en primera instancia, que sus valores absolutos oscilan
entre 0 y 1. Esto es, si tenemos dos variables X e Y, y definimos el coeficiente de
correlación de Pearson entre estas dos variables como xy r entonces:
0 ≤ rxy≤ 1
Decimos que la correlación entre dos variables X e Y es perfecta positiva cuando
exactamente en la medida que aumenta una de ellas aumenta la otra. Esto sucede
cuando la relación entre ambas variables es funcionalmente exacta. Difícilmente ocurrirá
en psicología, pero es frecuente en los ciencias físicas donde los fenómenos se ajustan a
leyes conocidas, Por ejemplo, la relación entre espacio y tiempo para un móvil que se
desplaza a velocidad constante.
En los fenómenos humanos, fuertemente cargados de componentes aleatorios, no
suelen ser posible establecer relaciones funcionales exactas. Dado un cierto valor en la
variable X no encontraremos uno y solo un único valor en la variable Y. Por ejemplo, si
relacionamos horas de estudio con el rendimiento académico obtendremos mayor
rendimiento a mayor inteligencia, pero será prácticamente imposible saber con
exactitud la puntuación que obtendrá un sujeto para unas horas determinadas. Dado un
cierto número de personas con un mismo número de horas, por ejemplo 10, no todos obtendrán exactamente la misma puntuación en rendimiento. Unos obtendrán más o
menos en función de otras variables, tales como motivación o personalidad.
ALFA DE CRONBACH
El método de consistencia interna basado en el alfa de Cronbach permite estimar la fiabilidad de un
instrumento de medida a través de un conjunto de ítems que se espera que midan el mismo constructo o
dimensión teórica.
La validez de un instrumento se refiere al grado en que el instrumento mide aquello que pretende medir.
Y la fiabilidad de la consistencia interna del instrumento se puede estimar con el alfa de Cronbach. La medida
de la fiabilidad mediante el alfa de Cronbach asume que los ítems (medidos en escala tipo Likert) miden un
mismo constructo y que están altamente correlacionados (Welch & Comer, 1988). Cuanto más cerca se
encuentre el valor del alfa a 1 mayor es la consistencia interna de los ítems analizados. La fiabilidad de la
escala debe obtenerse siempre con los datos de cada muestra para garantizar la medida fiable del constructo en
la muestra concreta de investigación.
Como criterio general, George y Mallery (2003, p. 231) sugieren las recomendaciones siguientes para
evaluar los coeficientes de alfa de Cronbach:
-Coeficiente alfa >.9 es excelente
- Coeficiente alfa >.8 es bueno
-Coeficiente alfa >.7 es aceptable
- Coeficiente alfa >.6 es cuestionable
- Coeficiente alfa >.5 es pobre
- Coeficiente alfa <.5 es inaceptable
excelente explicación, espero ver mas artículos referidos a estos temas, estos artículos son de gran ayuda no solo par los estudiantes sino también profesionales y cualquier persona que desee realizar alguna medición en sus diferentes campos de acción
ResponderBorrar