Uma explicação simples sobre consistência interna
A consistência interna refere-se à medida em que uma pesquisa, questionário ou teste realmente mede o que você deseja que meça. Quanto maior a consistência interna, mais confiante você poderá ter de que sua pesquisa é confiável.
A forma mais comum de medir a consistência interna é usar uma estatística conhecida como Alfa de Cronbach , que calcula correlações pareadas entre itens de uma pesquisa.
O valor do Alfa de Cronbach pode variar entre infinito negativo e um.
A tabela a seguir descreve como os diferentes valores do Alfa de Cronbach são geralmente interpretados:
| Alfa de Cronbach | Consistência interna |
|---|---|
| 0,9 ≤ α | Excelente |
| 0,8 ≤α < 0,9 | BOM |
| 0,7 ≤α < 0,8 | Aceitável |
| 0,6 ≤α < 0,7 | Questionável |
| 0,5 ≤α < 0,6 | Pobre |
| α < 0,5 | Inaceitável |
Em seguida, revisaremos um exemplo para fornecer uma compreensão intuitiva da consistência interna.
Relacionado: Como relatar o Alpha de Cronbach (com exemplos)
Um exemplo
Digamos que um gerente de restaurante queira medir a satisfação geral do cliente, então ela envia uma pesquisa com as seguintes perguntas que os clientes podem responder: discordo totalmente, discordo, neutro, concordo ou concordo totalmente. acordo .
1. Fiquei satisfeito com minha experiência.
2. Eu recomendaria o seu restaurante para minha família e amigos.
3. Eu voltaria a este restaurante em algum momento no futuro.
Cada uma dessas perguntas mede a satisfação do cliente de maneira um pouco diferente, mas um determinado cliente deve responder a cada pergunta da pesquisa com aproximadamente a mesma resposta.
Por exemplo, um cliente que está muito satisfeito com a sua experiência também deverá provavelmente recomendar o restaurante a familiares e amigos e também deverá regressar ao restaurante em algum momento no futuro.
Para este inquérito, a consistência interna (medida pelo Alfa de Cronbach) deverá ser bastante elevada, o que indicaria que os itens do inquérito medem realmente o que queremos que meçam.
Mas considere se a seguinte pergunta foi adicionada à pesquisa:
4. Sou fã de beisebol.
Como esta questão não está relacionada com a satisfação geral do cliente, provavelmente reduziria a consistência interna da pesquisa.
Ou, em vez disso, considere se a pergunta 3 fosse reformulada da seguinte forma:
3. Eu provavelmente (não definitivamente, mas talvez muito provavelmente) visitaria este restaurante em um futuro próximo, dadas as circunstâncias certas, se estivesse de bom humor.
Dado que a formulação desta questão é tão confusa e obscura, é possível que diferentes clientes a interpretem de forma diferente e, assim, forneçam respostas diferentes. Isso provavelmente resultaria em menos consistência interna.
O que fazer se a consistência interna for baixa
Se a consistência interna (medida pelo Alfa de Cronbach) for baixa para uma determinada pesquisa, você poderá aumentá-la potencialmente de duas maneiras:
1. Remova os itens da pesquisa que tenham baixa correlação com outros itens da pesquisa (por exemplo, removendo o item que diz “Sou fã de beisebol”).
2. Adicione itens à pesquisa que possam estar correlacionados com outros itens da pesquisa (por exemplo, adicionando um item que diga “Muitas vezes sinto que o dinheiro gasto neste restaurante é um dinheiro bem gasto). Se você escolher esta opção, tenha cuidado. não adicionar itens redundantes aos itens já existentes na pesquisa.
Recursos adicionais
Os tutoriais a seguir explicam como calcular o alfa de Cronbach usando diferentes softwares estatísticos:
Como calcular o alfa de Cronbach no Excel
Como calcular o alfa de Cronbach em R
Como calcular o alfa de Cronbach em Python
Como calcular o Alfa de Cronbach no SAS
About Author
Dr. benjamim anderson
Olá, sou Benjamin, um professor aposentado de estatística que se tornou professor dedicado na Statorials. Com vasta experiência e conhecimento na área de estatística, estou empenhado em compartilhar meu conhecimento para capacitar os alunos por meio de Statorials. Saber mais