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 estadísticas descriptivas para las escalas o elementos entre 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 estadísticas descriptivas de distribuciones de elementos entre 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 matrices de correlaciones o covarianzas entre elementos.
- Tabla de ANOVA
- Genera 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.
- T-cuadrado de Hotelling
- Genera una prueba multivariante de la hipótesis nula de que todos los elementos de la escala tienen la misma media.
- Prueba de aditividad de Tukey
- Genera una prueba del supuesto de que no hay ninguna interacción multiplicadora entre los elementos.
- Coeficiente de correlación intraclase
- Genera medidas de coherencia o acuerdo de valores dentro de los 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:
- En el diálogo Análisis de fiabilidad, pulse Estadísticas.