Análisis de fiabilidad: Estadísticos

Puede seleccionar diversas estadísticas que describan la escala, los elementos y el acuerdo entre evaluadores para determinar la fiabilidad entre los diversos evaluadores. Los estadísticos de los que se informa de forma predeterminada incluyen el número de casos, el número de elementos y las estimaciones de la fiabilidad, según se explica a continuación:

Modelos alfa: Coeficiente Alfa; para datos dicotómicos, éste es equivalente al coeficiente 20 de Kuder-Richardson (KR20).
Modelos Omega: Estimación de omega de McDonald para evaluar la fiabilidad.
Modelos de dos mitades: Correlación entre formas, fiabilidad de dos mitades de Guttman, fiabilidad de Spearman-Brown (longitud igual y desigual) y coeficiente alfa para cada mitad.
Modelos Guttman: Coeficientes de fiabilidad lambda 1 a lambda 6.
Modelos paralelos y estrictamente paralelos: Prueba de bondad de ajuste del modelo; estimaciones de la varianza error, varianza común y varianza verdadera; correlación común entre elementos estimada; fiabilidad estimada y estimación de la fiabilidad no sesgada.

Descriptivos para

Genera estadísticos descriptivos para las escalas o los elementos a través de los casos.

Elemento: Genera estadísticos descriptivos para los elementos a través de los casos.
Escala: Genera estadísticos descriptivos para las escalas.
Escala si se elimina el elemento: Muestra estadísticos de resumen para comparar cada elemento con la escala compuesta por otros elementos. Los estadísticos incluyen la media de escala y la varianza si el elemento fuera a eliminarse de la escala, la correlación entre el elemento y la escala compuesta por otros elementos, y alfa de Cronbach si el elemento fuera a eliminarse de la escala.

Resúmenes

Proporciona estadísticos descriptivos sobre las distribuciones de los elementos a través de todos los elementos de la escala.

medias: Estadísticos de resumen de las medias de los elementos. Se muestran el máximo, el mínimo y el promedio de las medias de los elementos, el rango y la varianza de las medias de los elementos, y la razón de la mayor media sobre la menor media de los elementos.
Varianzas: Estadísticos de resumen de las varianzas de los elementos. Se muestran el máximo, el mínimo y el promedio de las varianzas de los elementos, el rango y la varianza de las varianzas de los elementos y la razón de la mayor varianza sobre la menor varianza de los elementos.
Correlaciones: Estadísticos de resumen para las correlaciones entre elementos. Se muestran el máximo, el mínimo y el promedio de las correlaciones entre elementos, el rango y la varianza de las correlaciones entre elementos, y la razón de la mayor correlación sobre la menor correlación entre elementos.
Covarianzas: Estadísticos de resumen de las covarianzas entre elementos. Se muestran el máximo, el mínimo y el promedio de las covarianzas entre elementos, el rango y la varianza de las covarianzas entre elementos, y la razón de la mayor sobre la menor covarianza entre elementos.

Inter-elementos

Genera las matrices de correlaciones o covarianzas entre los elementos.

Tabla de ANOVA

Produce pruebas de medias iguales.

Prueba F: Muestra la tabla de un análisis de varianza de medidas repetidas.
Chi-cuadrado de Friedman: Muestra el chi-cuadrado de Friedman y el coeficiente de concordancia de Kendall. Esta opción es adecuada para datos que se encuentren en el formato de rangos. La prueba de chi-cuadrado sustituye a la prueba F habitual en la tabla de ANOVA.
Chi-cuadrado de Cochran: Muestra Q de Cochran. Esta opción es adecuada para los datos que son dicotómicos. El estadístico Q sustituye a la F habitual en la tabla de ANOVA.

Acuerdo entre evaluadores: Kappa de Fleiss

Evalúa el acuerdo entre evaluadores para determinar la fiabilidad entre los diversos evaluadores. Un acuerdo más alto proporciona más confianza en las puntuaciones que reflejan la verdadera circunstancia. Las estadísticas kappa no ponderadas generalizadas miden el acuerdo entre cualquier número de constante de evaluadores, asumiendo que:

Se deben especificar al menos dos variables de elemento para ejecutar cualquier estadística de fiabilidad.
Se deben especificar al menos dos variables de puntuación.
Las variables seleccionadas como elementos también se pueden seleccionar como puntuaciones.
No hay ninguna conexión entre los evaluadores.
El número de evaluadores es una constante.
Cada sujeto está clasificado por el mismo grupo que contiene únicamente un solo evaluador.
No se pueden asignar ponderaciones a los diversos desacuerdos.

Mostrar acuerdo sobre categorías individuales: Especifica si se va a generar o no el acuerdo sobre categorías individuales. De forma predeterminada, el resultado suprime la estimación en cualquier categoría individual. Cuando está habilitado, se muestran varias tablas en los resultados.
Ignorar mayúsculas/minúsculas: Controla si las variables de cadena son sensibles a mayúsculas y minúsculas. De forma predeterminada, los valores de puntuación de cadenas son sensibles a mayúsculas y minúsculas.
Las etiquetas de categoría de cadena se muestran en mayúsculas: Controla si las etiquetas de categoría de las tablas de resultados se muestran en mayúsculas o en minúsculas. El valor está habilitado de forma predeterminada, que muestra las etiquetas de categoría de cadena en mayúsculas.
Nivel de significación asintótica (%): Especifica el nivel de significación para los intervalos de confianza asintótica. 95 es el valor predeterminado.

Perdido

Excluir tanto los valores perdidos del usuario como los valores perdidos del sistema: Controla la exclusión de los valores perdidos del usuario y perdidos del sistema. De forma predeterminada, se excluyen los valores perdidos del usuario y perdidos del sistema.
Los valores perdidos del usuario se tratan como válidos: Cuando está habilitado, trata a los valores perdidos del usuario y del sistema como datos válidos. De forma predeterminada, el valor está inhabilitado.

T-cuadrado de Hotelling

Genera una prueba multivariante sobre la hipótesis nula de que todos los elementos de la escala tienen la misma media.

Prueba de aditividad de Tukey

Genera una prueba sobre el supuesto de que no hay ninguna interacción multiplicativa entre los elementos.

Coeficiente de correlación intraclase

Genera medidas sobre la consistencia o sobre el acuerdo de los valores entre los propios casos.

Modelo: Seleccione el modelo para calcular el coeficiente de correlación intraclase. Los modelos disponibles son: Mixto de dos factores, aleatorio de dos factores y aleatorio de un factor. Seleccione Mixto de dos factores, si los efectos de personas son aleatorios y los efectos de elementos son fijos, Aleatorio de dos factores si los efectos de personas y los efectos de elementos son aleatorios; o Aleatorio de un factor si los efectos de personas son aleatorios.
Tipo: Seleccione el tipo de índice. Los tipos disponibles son: Consistencia y Acuerdo absoluto.
Intervalo de confianza (%): Especifica el nivel para el intervalo de confianza. El valor predeterminado es 95%.
Valor de prueba: Especifica el valor hipotetizado para el coeficiente, para el contraste de hipótesis. Este valor es el valor con el que se compara el valor observado. El valor predeterminado es 0.

Especificación de valores de estadísticos

Esta característica requiere la opción Statistics Base.

En los menús seleccione:
Analizar > Escala > Análisis de fiabilidad ...
En el diálogo Análisis de fiabilidad, pulse Estadísticos.