Algunas concepciones erróneas en torno al coeficiente alfa de Cronbach

Julián Palazón López

Enseñamos a los estudiantes universitarios que los instrumentos de medición utilizados en educación —como en muchas otras áreas— deben cumplir estándares de validez y fiabilidad. No obstante, y por desgracia, muchos de nosotros hemos transmitido estas ideas a partir de concepciones imprecisas acerca de cómo deben alcanzarse y evidenciarse dichos estándares. El coeficiente alfa de Cronbach constituye, a mi juicio, un buen ejemplo de este tipo de imprecisiones que con frecuencia manejamos.

Un apunte previo: ¿qué es la fiabilidad de un instrumento?

El coeficiente alfa de Cronbach fue desarrollado en los años cincuenta con el propósito de contribuir a generar evidencias de la fiabilidad de un instrumento. Hablamos de fiabilidad cuando nos referimos a la capacidad de un instrumento para medir el constructo de interés de manera precisa, estable y consistente. Tradicionalmente, la fiabilidad se había estimado mediante coeficientes test–retest, que correlacionaban las puntuaciones obtenidas por un mismo grupo en dos aplicaciones del test. Este tipo de coeficientes permitía estimar el porcentaje de error de medida presente en un test.

Por ejemplo:

Si la correlación entre dos puntuaciones en un test es de 0.90, esta correlación puede interpretarse como una estimación de la fiabilidad test–retest. En ese caso, la fiabilidad sería .90, lo que implica que el 90 % de la varianza observada corresponde a varianza verdadera y el 10 % restante a error de medida. Esto se obtiene aplicando la relación clásica:

Var(error) = 1 − fiabilidad =1 − 0.90 = 0.10 de proporción de varianza que corresponde al error de medida.

Es importante recordar que estos coeficientes se calculan a partir de un grupo de estudiantes —no de un estudiante individual— y que reflejan la fiabilidad de la muestra en la que se administró el test. Por ello, no garantizan necesariamente que dichos valores sean extrapolables a otras poblaciones.

¿Qué es el coeficiente alfa de Cronbach?

El alfa de Cronbach es un coeficiente desarrollado por Lee Cronbach en 1951 para estimar la consistencia interna de un test o escala, y se expresa como un valor entre 0 y 1. La consistencia interna hace referencia al grado en que todos los ítems de un instrumento miden el mismo concepto o constructo, y por tanto se relaciona con la intercorrelación entre los ítems. 

Problemas habituales en torno al coeficiente de alfa de Cronbach

Algunos trabajos de investigación (Tavakol y Dennick, 2011) y algunos manuales de investigación educativa (Coe et al., 2025), reportan problemas en el uso del coeficiente alfa de Cronbach, como los siguientes:

Interpretarlo como prueba de unidimensionalidad.

El alfa no garantiza que un conjunto de ítems mida un solo constructo. Puede ser alto incluso en instrumentos multidimensionales, lo que lleva a conclusiones erróneas sobre la estructura del test.

Concluir que un alfa alto implica consistencia interna real.

El alfa de Cronbach aumenta artificialmente por la longitud del test: cuantos más ítems, mayor puede ser el alfa, aunque estos no estén bien relacionados.

Asumir que un valor no muy alto (p. ej., > .70) es deseable.

Este tipo de valores, muy citados en educación, están basados en una cierta arbitrariedad y deben contextualizarse en base a aspectos como la finalidad de la medición o el constructo que se está midiendo.

Calcular un solo alfa para un test con varios constructos.

En tests heterogéneos, un alfa global genera un valor inflado y engañoso. Lo correcto es calcular el alfa por cada subescala o dimensión.

No verificar los supuestos del modelo tau-equivalente.

El alfa asume que todos los ítems miden el mismo constructo con la misma escala y peso. Si esto no se cumple (lo cual es frecuente), el alfa subestima la fiabilidad real.

Usar alfa sin realizar análisis de dimensionalidad.

Sin análisis factorial o métodos equivalentes, el alfa puede interpretarse de forma incorrecta, porque no detecta directamente problemas de multidimensionalidad.

Pensar que el alfa es una propiedad del test.

El alfa depende de la muestra específica. Utilizar valores publicados por otros estudios, en lugar de calcularlo en la muestra actual, lleva a conclusiones inadecuadas.

Confiar en el alfa para evaluar calidad de ítems sin mirar correlaciones ítem-total.

Una escala puede tener un alfa aceptable pero contener ítems mal redactados o irrelevantes. El alfa por sí solo no los identifica.

Usar alfa con tests muy cortos.

Los tests breves tienden a producir alfas artificialmente bajos, llevando a descartar instrumentos válidos.

Interpretar el alfa como un indicador absoluto de calidad.

El alfa solo evalúa fiabilidad interna, no validez, no estabilidad temporal, no precisión individual, y no indica si el contenido está bien estructurado.

Conclusiones

El alfa de Cronbach es un valor de la fiabilidad útil, pero no da una imagen completa de la fiabilidad de un instrumento. Estudiar la fiabilidad de los instrumentos con otros procedimientos como el coefeciente test-retest o la creación de formas paralelas del instrumento puede ser deseable.

Referencias

Coe, R., Waring, M., Hedges, L. V., & Ashley, L. D. (Eds.). (2025). Research methods and methodologies in education. SAGE Publications Limited.

Tavakol, M., & Dennick, R. (2011). Making sense of Cronbach’s alpha. International Journal of Medical Education, 2, 53–55.