Consistencia interna de las herramientas de medición

Una de las técnicas más populares en la evaluación estadística de la fiabilidad de un instrumento o herramienta de investigación es la consistencia interna [internal consistency en inglés]. Se trata de una estimación del grado en el que los ítems de una escala miden el mismo concepto de una manera adecuada (Drost, 2011). 

Por ejemplo, una regla milimetrada que acabamos de comparar en una papelería presentará, como norma general, una alta consistencia interna. Tal y como podemos observar en la siguiente imagen, si comparamos el primer centímetro de la regla con el siguiente centímetro no nos extrañaremos ver que son exactamente iguales. Si comparamos todos los centímetros de la regla, veremos que son iguales. Por lo tanto, podemos concluir que nuestra reglar presenta una excelente consistencia interna ya que los ítems de la escala (los centímetros) miden exactamente lo mismo.

Pero la consistencia interna no es tan obvia en escalas o herramientas para observar determinados constructos humanos o de cualquier otra rama del conocimiento que no sea pura. Para entender el concepto de consistencia interna en forma de cuestionarios supongamos que queremos averiguar si a las personas de la generación de 1986 les gusta tocar la guitarra. Para ello, creamos un cuestionario con varios ítems. Imaginemos que un participante tiene como hobbie tocar la guitarra y en el ítem 1 ha declarado estar "totalmente de acuerdo" en: me gusta tocar la guitarra, en el ítem 2 ha expresado estar "totalmente de acuerdo" en: se me pasa el tiempo volando cuando toco la guitarra y en el ítem 3 ha expresado estar "totalmente en desacuerdo" en: me parece una pérdida de tiempo tocar la guitarra. En este ejemplo podemos observar cómo todos los ítems están orientados a obtener una conclusión sólida sobre la afición de tocar la guitarra. Como los ítems producen resultados similares (y no contradictorios) podemos decir que seguramente* nuestro cuestionario presenta una buena consistencia interna. (*) Decimos "seguramente" porque no hemos empleado técnicas estadísticas, como las que veremos a continuación, para obtener esta conclusión.

Tradicionalmente, la consistencia interna se viene evaluando con la famosa alfa de Cronbach [Cronbach's alpha en inglés, α matemáticamente hablando] (Cronbach, 1951). El valor alfa (α) se obtiene por el método de división por mitades [split-half method en ingles]. Básicamente se divide los resultados de la medida obtenida por el instrumento objeto de análisis entre dos partes aleatorias. A continuación, se obtiene la correlación entre la suma de las puntuaciones de cada parte (aleatoriamente divida) y se obtiene una media de la fiabilidad entre la división de las partes. Pero para poder inferir la fiabilidad de todo el instrumento, se precisa estimar una corrección estadística (Revelle y Zinbarg, 2009).

• La idea más importante del alfa (α) de Cronbach es la interpretación de su resultado. En términos generales, el alfa (α) es un valor que está principalmente entre el 0 y 1. Además, también pueden existir alfas negativos cuando algunos ítems de las escalas están negativamente correlacionados entre sí (Vaske et al., 2017).

• Muchos manuales de Estadística prefieren no ofrecer una interpretación detallada del alfa (α) porque puede influir a los aprendices a realizar interpretaciones no adecuadas en términos de cómo de alto debe ser el valor para poder concluir que la herramienta puede catalogarse como fiable [reliable en inglés]. 

• Como norma general, se acepta que valores de alfa (α) que oscilan entre 0,65 o 0,80 (dependiendo de la rama de conocimiento) hasta 0,90 pueden indicar una fiabilidad adecuada del instrumento que se ha evaluado.

• En Ciencias Sociales se aceptan valores superiores a 0,70 como referencia para una adecuada fiabilidad del instrumento que se haya evaluado.

• Un valor alfa mayor que 0,90 puede estar indicando redundancia de los ítems que componen la escala. Este hecho puede indicar que hay bastantes ítems que están midiendo exactamente el mismo factor o característica pero usando otro tipo de palabras o expresiones.

• En caso de que una escala se componga de varios factores o componentes de un mismo constructor, estos deberán ser evaluado independientemente.

Fuentes bibliográficas

• Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16, 297-334. https://doi.org/10.1007/BF02310555

• Drost, E. A. (2011). Validity and reliability in Social Sciences research. Education Research and Perspectives, 38, 105-123.

• Revelle, W., & Zinbarg, R. E. (2009). Coefficients alpha, beta, omega, and the gab: comments on Sijtsma. Psychometrika, 74, 145-154. https://doi.org/10.1007/s11336-008-9102-z

• Vaske, J. J., Beaman, J., & Sponarski, C. C. (2017). Rethinking internal consistency in Cronbach's alpha. Leisure Sciences, 39(2), 163-173. https://doi.org/10.1080/01490400.2015.1127189

Jacob Sierra Díaz