Saturday, November 02, 2019

Alfa de Cronbach usando SPSS


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
                   2.  Você será apresentado à seguinte caixa de diálogo:

   3.Transfira as variáveis Qu1, Qu2,..., Qu3 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. 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.
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1 comment:

Maurício Bergmann said...

Professora Sonia, parabéns pelo conteúdo e pela dedicação em compartilhar.