Pesquisadores que levantam dados por
meio de questionários são instados a analisar a confiabilidade do
instrumento de medida que utilizaram. Se você aplicou um questionário uma única
vez e foi o único entrevistador, para analisar a confiabilidade de
seu questionário calcule o alfa de Cronbach.
Comece transformando as respostas
em números – não importa quantas opções de resposta você ofereceu em cada
item (ou questão) de seu questionário. A fórmula para calcular do alfa de
Cronbach é a mesma, quer o questionário peça respostas binárias (como
“sim” e “não”), ou peça respostas escalonadas.
Para respostas binárias, você pode atribuir valor 1 à resposta “sim” e
valor zero à resposta “não”. Para respostas escalonadas, use a
escala de Likert. Lembre-se de que a escala Likert é um método de atribuir
valores quantitativos a dados qualitativos, para facilitar a análise
estatística. A cada opção de resposta é atribuído um número. No final, é
calculado um resultado único para todas as respostas de cada
respondente.
Diversos programas para computador
calculam o alfa de Cronbach. Vamos mostrar aqui como se calcula tanto essa
estatística como algumas outras, complementares, usando o SPSS. Para isso,
vamos usar o exemplo de Charles Zaiontz, em Cronbach’s
Alpha, que já apresentamos e discutimos em outra postagem, intitulada Alfa de Cronbach: questionários com
respostas escalonadas. A razão de repetirmos o exemplo é porque lá são
apresentados os cálculos e aqui é mostrado apenas o uso do programa.
EXEMPLO
As etapas dadas em seguida mostram como
analisar dados usando regressão linear múltipla no SPSS quando nenhuma das
pressuposições foi violada. No final dessas etapas, mostramos como interpretar
os resultados da sua regressão múltipla. Seus dados
devem estar no arquivo.
1. Clique em Analisar, Escala, Análise de confiabilidade
1. Clique em Analisar, Escala, Análise de confiabilidade
2. Você será apresentado à seguinte caixa de diálogo:
3.Transfira as variáveis Qu1, Qu2,..., Qu3 para a
caixa “itens” usando o botão
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. Clique 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.
INTERPRETAÇÃO
São 15
participantes, todos responderam a todas as questões. São, portanto, 15 casos
válidos (100%), nenhum excluído. O alfa de Cronbach para 10 ítens é 0,592,
valor baixo, mas já discutido na postagem anteriormente citada. A maioria das
correlações calculadas entre itens, dois a dois, é baixa, o que só evidencia o
fato de a confiabilidade ser pequena. Para as médias dos 10 itens, são dadas
diversas estatísticas descritivas.
A coluna “Alfa
de Cronbach se o item for excluído” apresenta o valor que alfa teria se esse
item específico (na linha) fosse excluído. Quando o questionário é confiável,
todos os valores de alfa são semelhantes. Nenhum item (nenhuma questão) deve
fazer com que o valor de alfa diminua.
A coluna
"Correlação de Itens Total Corrigida" apresenta as correlações entre
cada item e o escore total do questionário. Em geral, essas correlações não
devem ser menores do que 0,3, para que haja confiabilidade. Itens que não se
correlacionam com o total diminuem a confiabilidade do questionário.
No nosso
exemplo, veja que as questões 5, 6 e 8 não medem o mesmo que as demais: têm
pouca correlação de item total corrigida (até negativa) e excluí-las faria
aumentar o valor de alfa.
Veja também
Cronbach's Alpha (α)
using SPSS Statisticsh ttps://statistics.laerd.com/spss-tutorials/cronbachs-alpha-using-spss-statistics.php soniavieira.blogspot.com
1 comment:
Professora Sonia, parabéns pelo conteúdo e pela dedicação em compartilhar.
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