Pesquisadores que levantam dados por meio de questionários – principalmente, aqueles que constroem seus próprios questionários – devem analisar a confiabilidade do instrumento utilizado. Se você aplicou um questionário uma única vez e foi o único entrevistador, pode avaliar sua confiabilidade calculando o alfa de Cronbach.
Para isso, comece convertendo as respostas em números –independentemente da quantidade de opções disponíveis em cada item (ou questão) do questionário. A fórmula para calcular do alfa de Cronbach é a mesma, seja para questionários com respostas binárias (como “sim” e “não”) ou respostas escalonadas.
No caso de respostas
binárias, você pode atribuir o valor 1 para "sim" e 0 para
"não". Para respostas escalonadas, utilize a escala de Likert, que
transforma dados qualitativos em valores quantitativos para facilitar a análise
estatística. Cada opção de resposta recebe um número e, ao final, é calculado
um único resultado para todas as respostas de cada participante.
Diversos softwares realizam o cálculo do alfa de Cronbach. Aqui, mostraremos como calcular essa estatística, além de algumas outras medidas complementares, utilizando o SPSS. Veja os dados fictícios apresentados na Tabela 1. São 5 questões, feitas a 10 respondentes.
Tabela 1
Resultados da aplicação de um questionário com cinco itens (perguntas) a dez respondentes
As etapas dadas em seguida mostram como avaliar a confiabilidade de um questionário usando o alfa de Cronbach.
1. Clique em Analisar (Analysis),
Escala (Scale), Análise de confiabilidade (Reability Analysis).
2. Você será apresentado à
seguinte caixa de diálogo:
3.Transfira as variáveis QuestãoA, QuestãoB,... para a caixa “itens” usando o botão
ou copie todas de uma vez e as transfira para a caixa “Itens”. Veja:
4. Em
Modelo, clique em "Alfa", que representa o alfa de Cronbach no SPSS.
Se você quiser fornecer um título para esta análise, digite-o na caixa Rótulo
da escala. O título digitado fica impresso na parte superior da saída do SPSS.
Só isso, então você não precisa colocar título (no nosso exemplo, deixamos em
branco). Depois, clique em Estatísticas. Você será apresentado à caixa de
análise de confiabilidade estatística:
5. Você pode selecionar vários fatores, mas nem pense em selecionar todos. A
sugestão é clicar em Resumos, "Médias" e "Correlações". O
mais importante, porém, e o "Escalar se o item foi excluído". Clique
em "Continuar”. Você retornará à caixa inicial.
6. Clique em OK. Você terá a
Saída.
O valor inicial de alfa de
Cronbach é 0,748. Esse valor indica uma confiabilidade aceitável, mas
não excelente. Em geral, valores acima de 0,7 são considerados adequados, e
acima de 0,8 são bons.
Pense um pouco: algum item está reduzindo a confiabilidade? O que
acontece se você excluir uma das perguntas? Para responder essas perguntas, olhe
as correlações. Vamos aos resultados calculados.
Veja que a questão D tem correlação total de item corrigida menor que
as demais. Ela pode
estar reduzindo a confiabilidade do questionário, já que sua correlação com os
outros itens é fraca. Exclua esse item, para avaliar se o valor de alfa aumenta. Para obter o novo valor de alfa, proceda como anteriormente.
Excluído o item D, o alfa aumentou para 0,842, o que significa que esse item estava reduzindo a confiabilidade do questionário. Isso pode ser explicado pelo fato de o item D não estar bem correlacionado com os demais itens ou porque o padrão de resposta dos respondentes foi muito diferente nele.
Se o objetivo for aumentar a
confiabilidade do questionário, pode ser interessante excluir o item D. No
entanto, antes de simplesmente removê-lo, vale analisar seu conteúdo:
A questão D mede algo diferente das outras perguntas?
A questão D pode estar mal formulada?
Faz sentido manter a questão por razões teóricas, mesmo que
reduza um pouco a confiabilidade?
Finalmente, se você quiser analisar um pouco mais as correlações: na caixa de análise de confiabilidade estatística clique em inter item, correlações. Analise os resultados:
Se houver correlações negativas,
pode ser que algumas perguntas estejam invertidas em relação às outras.
Se algum item não se
correlaciona bem com os outros, ele pode estar comprometendo o resultado. Remova
itens problemáticos
Se as perguntas medem aspectos
muito diferentes, o alfa pode ser baixo ou negativo. Rever a lógica das
perguntas.
