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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Aproximación al uso del coeficiente alfa de Cronbach]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Introduction: Scales are frequently used in clinical and research psychiatry. However, scales must be validated in order to know their psychometric properties when they are administered to special populations. Description: Establishing the internal consistency of a scale is an approach to validate its construct. That is, the quantification of the correlation among the items includes in a scale. Cronbach' alpha values between 0.70 and 0.90 suggest a good internal consistency. The Cronbach' alpha coefficient may be estimated when a three- to twenty-item one-dimensional scale is administered and particularly when it is difficult to conduct a validation study against a gold standard.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font face="verdana" size="2">      <p align="right"><b>Metodolog&iacute;a de investigaci&oacute;n y lectura cr&iacute;tica    de estudios</b></p>     <p><b>       <center>     <font face="verdana" size="4">Aproximaci&oacute;n al uso del coeficiente alfa      de Cronbach</font>   </center>   </b></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><b>       <center>     <font face="verdana" size="3"> An Approach to the Use of Cronbach&#8217;s      Alfa</font>   </center>   </b></p>     <p>&nbsp;</p>     <p> <b>Heidi Celina Oviedo<sup>1</sup>, Adalberto Campo-Arias<sup>2</sup></b></p>     <p><sup><b>1</b></sup> M&eacute;dica, asistente de investigaci&oacute;n del Grupo    de Neuropsiquiatr&iacute;a, Universidad Aut&oacute;noma de Bucaramanga, Colombia.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> <sup><b>2</b></sup> Psiquiatra, profesor asociado de la L&iacute;nea de Salud    Mental, miembro del Grupo de Neuropsiquiatr&iacute;a de Universidad Aut&oacute;noma    de Bucaramanga, Colombia.    <br>   <a href="mailtoacampoar@unab.edu.co">acampoar@unab.edu.co</a></p>     <p>&nbsp;</p> <hr size="1">     <p> <b>Resumen</b></p>     <p> Introducci&oacute;n: Las escalas se usan frecuentemente en la investigaci&oacute;n    y en la pr&aacute;ctica cl&iacute;nica de la psiquiatr&iacute;a. No obstante,    todas las escalas deben ser formalmente validadas antes, con el prop&oacute;sito    de conocer de las propiedades psicom&eacute;tricas en una poblaci&oacute;n espec&iacute;fica.    Descripci&oacute;n: Las escalas pueden ser validadas con el uso de un patr&oacute;n    de referencia o sin &eacute;l; la segunda opci&oacute;n es la &uacute;nica forma    de validar algunos instrumentos. Establecer la consistencia interna de una escala    es una aproximaci&oacute;n a la validaci&oacute;n del constructo y consiste    en la cuantificaci&oacute;n de la correlaci&oacute;n que existe entre los &iacute;tems    que la componen. Valores de alfa de Cronbach entre 0,70 y 0,90 indican una buena    consistencia interna. La determinaci&oacute;n del alfa de Cronbach se indica    para escalas unidimensionales entre tres y veinte &iacute;tems. Se debe informar    este valor cada vez que se emplee la escala y puede usarse como &uacute;nica    medida de validez cuando es dif&iacute;cil una validaci&oacute;n con un patr&oacute;n    de referencia.</p>     <p> <b>Palabras clave:</b> confiabilidad, consistencia interna, alfa de Cronbach,    escalas. </p>     <p>&nbsp;</p> <hr size="1">     <p><b>Abstract</b></p>     <p> Introduction: Scales are frequently used in clinical and research psychiatry.    However, scales must be validated in order to know their psychometric properties    when they are administered to special populations. Description: Establishing    the internal consistency of a scale is an approach to validate its construct.    That is, the quantification of the correlation among the items includes in a    scale. Cronbach&#8217; alpha values between 0.70 and 0.90 suggest a good internal    consistency. The Cronbach&#8217; alpha coefficient may be estimated when a three-    to twenty-item one-dimensional scale is administered and particularly when it    is difficult to conduct a validation study against a gold standard.</p>     <p> <b>Key words:</b> Reliability, internal consistency, Cronbach&#8217;s alpha,    rating scales. </p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p> <hr size="1">     <p>Las escalas de medici&oacute;n se usan para cuantificar, por ejemplo, s&iacute;ntomas    depresivos, s&iacute;ntomas de ansiedad, s&iacute;ntomas positivos y negativos    de la esquizofrenia, autoestima, bienestar, religiosidad o eficacia de una intervenci&oacute;n.    Sin embargo, no se ha concertado un nombre &uacute;nico para estas medidas;    se han llamado &iacute;ndices, cuestionarios, escalas, inventarios y pruebas    (1). Nosotros las llamaremos en conjunto, simplemente, escalas.</p>     <p> Las escalas se encuentran en todas partes, incluyendo internet, ya sea validadas    o no, o de autor existente o inexistente, por lo cual, antes de aplicarlas es    importante tener pruebas v&aacute;lidas y confiables de su utilidad (2).</p>     <p> No s&oacute;lo la psiquiatr&iacute;a ha hecho uso de las escalas, tambi&eacute;n    lo han hecho diferentes ramas de la psicolog&iacute;a, la educaci&oacute;n,    la sociolog&iacute;a, el mercadeo, la arquitectura y la medicina en general.    Incluso, el uso de estos instrumentos es m&aacute;s com&uacute;n y alcanza mayor    desarrollo en profesiones no m&eacute;dicas (3). Su empleo se ha popularizado    debido a que constituyen, la mayor&iacute;a de las veces, un ahorro de recursos,    su aplicaci&oacute;n es pr&aacute;ctica y evita riesgos innecesarios, como cuando    se realizan pruebas m&aacute;s &#8220;invasivas&#8221; o cuando no existe un    patr&oacute;n de referencia por la naturaleza del concepto (4).</p>     <p> El principal objetivo de una escala es determinar el valor de una variable    de forma tan precisa como sea posible. Con ello se muestra su utilidad y, por    ende, su calidad. Para garantizar la precisi&oacute;n de la medida es necesaria    la validaci&oacute;n formal (5). Dentro del proceso de validaci&oacute;n tenemos    dos componentes para que una escala cumpla su objetivo: el primero es la validez,    que indica si la cuantificaci&oacute;n es exacta y, el segundo es la confiabilidad,    que alude a si el instrumento mide lo que dice medir y si esta medici&oacute;n    es estable en el tiempo (6-8). Tanto la validez y la confiabilidad son conceptos    interdependientes, pero no son equivalentes. Un instrumento puede ser consistente    (tener una gran confiabilidad), pero no ser v&aacute;lido; por eso las dos propiedades    deben ser evaluadas simult&aacute;neamente siempre que sea posible (6,9).</p>     <p> Debido al gran uso que se hace hoy de las escalas y a la introducci&oacute;n    de t&eacute;rminos de la psicometr&iacute;a (estudio de las medidas de las funciones    mentales) en el lenguaje cotidiano, el objetivo del presente art&iacute;culo    es revisar de una manera sencilla el concepto consistencia interna y la interpretaci&oacute;n    del coeficiente alfa de Cronbach.</p>     <p> <b><font face="verdana" size="3">Confiabilidad</font></b></p>     <p> Seg&uacute;n la teor&iacute;a cl&aacute;sica, la confiabilidad se define como    el grado en que un instrumento de varios &iacute;tems mide consistentemente    una muestra de la poblaci&oacute;n (10). La medici&oacute;n consistente se refiere    al grado en que una medida est&aacute; libre de errores. El coeficiente de confiabilidad    se expresa con la letra r e indica la fuerza de la asociaci&oacute;n. El valor    r var&iacute;a entre &#8211;1 y +1, un valor de 0 indica que no existe relaci&oacute;n    entre los dos puntajes, mientras que un valor cercano a &#8211;1 o a +1 indica    una relaci&oacute;n muy cercana, negativa o positiva, respectivamente. Un valor    positivo indica que las personas con puntaje alto en una primera aplicaci&oacute;n    de la escala tambi&eacute;n puntuar&aacute;n alto durante la segunda ocasi&oacute;n    (11). Una confiabilidad negativa indica un error en el c&aacute;lculo o una    terrible inconsistencia de la escala (12).</p>     <p> El error se conceptualiza como la diferencia entre el valor observado y el    verdadero o un valor promedio de las mediciones repetidas (13). Sin embargo,    por la imposibilidad te&oacute;rica de calcular directamente la varianza de    la puntuaci&oacute;n verdadera, la ecuaci&oacute;n fue modificada, de tal suerte    que la varianza de la puntuaci&oacute;n verdadera es igual a 1 menos la varianza    del error (1&#8211;S2).</p>     <p> Existen tres formas b&aacute;sicas de medir la confiabilidad y todas buscan    determinar la proporci&oacute;n de la varianza en una escala. Fundamentalmente,    correlacionan los puntajes obtenidos por una escala con los resultados de la    reproducci&oacute;n: la confiabilidad prueba reprueba (test retest), la sensibilidad    al cambio (considerada, igualmente, como parte de la validez) y la consistencia    interna (para la determinaci&oacute;n s&oacute;lo necesita una aplicaci&oacute;n    del instrumento) (14).</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> <b><font face="verdana" size="3">Consistencia interna</font></b></p>     <p> Los instrumentos que buscan medir un constructo pueden ser validados en forma    indirecta bas&aacute;ndose en la relaci&oacute;n que muestren los &iacute;tems    que componen la escala; es decir, presentan una excelente consistencia interna    o interrelaci&oacute;n entre las preguntas o incisos que hacen parte de la escala.    Esto es realizar una validaci&oacute;n de un constructo sin un patr&oacute;n    de referencia.</p>     <p> Por ejemplo, no contamos con un est&aacute;ndar de oro para medir la calidad    de vida; no obstante, se dise&ntilde;&oacute; una escala que presenta una buena    consistencia interna en las distintas poblaciones donde se ha usado, con un    valor del alfa de Cronbach adecuado, o sea, los &iacute;tems que la componen    guardan una buena correlaci&oacute;n entre ellos, de tal suerte que se puede    concluir, indirecta y casi osadamente, que la escala tiene un constructo v&aacute;lido    (15).</p>     <p> Si, por el contrario, se encuentra que los &iacute;tems se correlacionan de    manera muy pobre, entonces se pueden interpretar los resultados de tres formas:    la primera, la escala no mide el constructo que quiere medir; la segunda, la    conceptualizaci&oacute;n te&oacute;rica en que est&aacute; basado el constructo    es incorrecta, y la tercera, que el dise&ntilde;o experimental era inadecuado    y fall&oacute; en probar la hip&oacute;tesis misma (11).</p>     <p> Este m&eacute;todo eval&uacute;a el error factorial espec&iacute;fico y el    error por respuesta al azar, los cuales est&aacute;n distribuidos independientemente    dentro de los &iacute;tems y tienden a cancelarse mutuamente cuando los puntajes    de los &iacute;tems son sumados (16). La escala es aplicada a los sujetos en    un momento puntual y mide, en pocas palabras, la interrelaci&oacute;n de los    &iacute;tems de la escala (15,17), para lo cual la f&oacute;rmula m&aacute;s    usada es el coeficiente alfa de Cronbach (18,19).</p>     <p> <b><font face="verdana" size="3">Coeficiente alfa de Cronbach</font></b></p>     <p> El coeficiente alfa fue descrito en 1951 por Lee J. Cronbach (15). Es un &iacute;ndice    usado para medir la confiabilidad del tipo consistencia interna de una escala,    es decir, para evaluar la magnitud en que los &iacute;tems de un instrumento    est&aacute;n correlacionados (3,17). En otras palabras, el alfa de Cronbach    es el promedio de las correlaciones entre los &iacute;tems que hacen parte de    un instrumento (20). Tambi&eacute;n se puede concebir este coeficiente como    la medida en la cual alg&uacute;n constructo, concepto o factor medido est&aacute;    presente en cada &iacute;tem. Generalmente, un grupo de &iacute;tems que explora    un factor com&uacute;n muestra un elevado valor de alfa de Cronbach (3,21).</p>     <p> Hay otras formas de hallar la consistencia interna: la f&oacute;rmula 20,    propuesta en 1937 por Kuder- Richardson (KR-20), es recomendada para medir la    consistencia interna de una escala cuando los &iacute;tems tienen respuestas    dicot&oacute;micas; adem&aacute;s, equivale, matem&aacute;ticamente, al coeficiente    alfa de Cronbach, de posterior desarrollo (22). El m&eacute;todo de Rulon (1939)    mide la correlaci&oacute;n entre las dos mitades de la escala y generalmente    se encuentra en los estudios de validaci&oacute;n de la primera mitad del siglo    XX (23). El coeficiente de Kristof (1974) se usa para estimar la consistencia    interna en una prueba dividida en tres partes muy correlacionadas (24). El coeficiente    de Angoff-Feldt (1975) se determina cuando una escala s&oacute;lo puede ser    dividida en dos partes de tama&ntilde;o arbitrario, pero homog&eacute;neas en    contenido (25); sin embargo, tiene la limitaci&oacute;n de que en algunas ocasiones    puede sobreestimar la consistencia interna verdadera (26). El coeficiente beta,    propuesto por Raju (1977), pondera la consistencia interna de una escala cuando    es dividida en dos o m&aacute;s partes desiguales (27). Cuando falta interrelaci&oacute;n    en los componentes de una escala, se puede subestimar la consistencia interna    (26). El coeficiente de Feldt-Glimer (1983) es una variante para cuando la escala    est&aacute; dividida en tres o m&aacute;s partes iguales (28). Y as&iacute;    podr&iacute;amos seguir citando m&uacute;ltiples coeficientes, pero al final    la mayor&iacute;a son variantes del alfa de Cronbach (26). Todas est&aacute;s    formas exploran indirectamente la homogeneidad o la dimensionalidad de una escala,    es decir, unidimensional o multidimensional, o cu&aacute;ntos dominios explora    la escala (3).</p>     <p> La popularizaci&oacute;n del coeficiente alfa de Cronbach se debe a la practicidad    de su uso, ya que requiere una sola administraci&oacute;n de la prueba. Adem&aacute;s,    tiene la ventaja de corresponder a la media de todos los posibles resultados    de la comparaci&oacute;n que se hace en el proceso de dividir en mitades una    escala (29).</p>     <p> La forma m&aacute;s sencilla de calcular el valor del alfa de Cronbach es    multiplicar el promedio de todas las correlaciones observadas en los &iacute;tems    por el n&uacute;mero de &iacute;tems que componen una escala, y luego dividir    el producto entre el resultado de la suma de 1 m&aacute;s el producto de la    multiplicaci&oacute;n del promedio de todas las correlaciones observadas por    el resultado de la resta de 1 al n&uacute;mero de items: {a= n.p / 1+p (n&#8211;    1)}, donde n es el n&uacute;mero de &iacute;tems y p es el promedio de todas    las correlaciones (30).</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> Para una escala de veinte &iacute;tems, como la de Zung para depresi&oacute;n    o para ansiedad, el n&uacute;mero total de correlaciones entre todos los &iacute;tems    es 190. Este n&uacute;mero se calcula multiplicando el n&uacute;mero de &iacute;tems    por el resultado de dividir entre 2 el n&uacute;mero de &iacute;tems menos 1,    as&iacute;: {n (n- 1)/2}, donde n es el n&uacute;mero de &iacute;tems.</p>     <p> F&oacute;rmulas m&aacute;s sofisticadas para averiguar la consistencia interna    de una escala se calculan a partir de la varianza de cada &iacute;tem y la varianza    total de la escala: {a= n/ n&#8211;1 (1&#8211;Sst2/sT2)}, donde n es el n&uacute;mero    de items, st2 es la varianza de cada &iacute;tem y sT2 es la varianza total    de la escala (31).</p>     <p> <b><font face="verdana" size="3">Coeficiente alfa estratificado</font></b></p>     <p> Una manera de mejorar el valor del coeficiente de consistencia interna cuando    las escalas tienen varios dominios es estratificarla en subescalas dependiendo    del contenido; de esta forma se puede hallar un mejor valor estimado de la consistencia    interna que cn el coeficiente alfa no estratificado (32,33).</p>     <p> <b><font face="verdana" size="3">Coeficiente alfa ponderado</font></b></p>     <p> Se usa cuando una escala tiene &iacute;tems con diferentes tipos de respuesta.    Se le proporciona un peso a cada discrepancia y se supone que los &iacute;tems    est&aacute;n igualmente ponderados y se realiza una sumatoria de los valores    de alfa ponderados para cada &iacute;tem (33).</p>     <p><b><font face="verdana" size="3">Interpretaci&oacute;n del coeficiente alfa    de Cronbach</font></b></p>     <p> El valor m&iacute;nimo aceptable para el coeficiente alfa de Cronbach es 0,70;    por debajo de ese valor la consistencia interna de la escala utilizada es baja.    Por su parte, el valor m&aacute;ximo esperado es 0,90; por encima de este valor    se considera que hay redundancia o duplicaci&oacute;n. Varios &iacute;tems est&aacute;n    midiendo exactamente el mismo elemento de un constructo; por lo tanto, los items    redundantes deben eliminarse. Usualmente, se prefieren valores de alfa entre    0,80 y 0,90 (33). Sin embargo, cuando no se cuenta con un mejor instrumento    se pueden aceptar valores inferiores de alfa de Cronbach, teniendo siempre presente    esa limitaci&oacute;n (3).</p>     <p> Es necesario tener en cuenta que el valor de alfa es afectado directamente    por el n&uacute;mero de &iacute;tems que componen una escala. A medida que se    incrementa el n&uacute;mero de &iacute;tems, se aumenta la varianza sistem&aacute;ticamente    colocada en el numerador, de tal suerte que se obtiene un valor sobreestimado    de la consistencia de la escala (12). De igual manera, se debe considerar que    el valor del alfa de Cronbach se puede sobreestimar si no se considera el tama&ntilde;o    de la muestra: a mayor n&uacute;mero de individuos que completen una escala,    mayor es la varianza esperada (19).</p>     <p> <b><font face="verdana" size="3">Uso del coeficiente alfa de Cronbach</font></b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p> El coeficiente alfa de Cronbach es una propiedad inherente del patr&oacute;n    de respuesta de la poblaci&oacute;n estudiada, no una caracter&iacute;stica    de la escala en s&iacute; misma; es decir, el valor de alfa cambia seg&uacute;n    la poblaci&oacute;n en que se aplique la escala (20). Por ello, en los estudios    donde se emplee una escala para cuantificar una caracter&iacute;stica, por muy    popular y validada que sea la escala, debe ser informarse siempre el valor de    alfa en esta poblaci&oacute;n y no debemos conformarnos con que s&oacute;lo    se diga que mostr&oacute; una buena consistencia en otros estudios (34).</p>     <p> El alfa de Cronbach tiene gran utilidad cuando se usa para determinar la consistencia    interna de una prueba con un &uacute;nico dominio o dimensi&oacute;n, porque    si se usa en escalas con &iacute;tems que exploran dos o m&aacute;s dimensiones    distintas, aunque hagan parte de un mismo constructo, se corre el riesgo de    subestimar la consistencia interna. En estos casos, lo m&aacute;s indicado es    calcular un valor de alfa de Cronbach para cada grupo de &iacute;tems que componen    una dimensi&oacute;n o una subescala (20,32,33) o calcular un coeficiente alfa    estratificado (32,33), lo cual significa que este coeficiente se debe emplear    para conocer la consistencia interna en escalas unidimensionales, no en escalas    multidimensionales (3,20,21,33).</p>     <p>Es importante tener en cuenta que el coeficiente alfa de Cronbach no est&aacute;    indicado para medir la dimensionalidad de una escala; por ello se desaconseja    el uso de este coeficiente cuando a simple vista se intuye que una escala est&aacute;    compuesta por m&aacute;s de un dominio o dimensi&oacute;n y un an&aacute;lisis    factorial de la escala lo corrobora (33). Como se ve, para conocer la dimensionalidad    de una escala se recomienda el uso de un an&aacute;lisis factorial (26).</p>     <p> El coeficiente alfa de Cronbach es m&aacute;s fidedigno cuando se calcula    a una escala de veinte &iacute;tems o menos. Las escalas mayores que miden un    solo constructo pueden dar la falsa impresi&oacute;n de una gran consistencia    interna cuando realmente no la poseen (33).</p>     <p> As&iacute; mismo, no se puede llegar al extremo de dise&ntilde;ar escalas    de un &uacute;nico &iacute;tem. Esto hace la medida poco confiable, pues debido    al elevado error producto del azar, es improbable que un &uacute;nico &iacute;tem    abarque la amplitud de un concepto complejo, adem&aacute;s tiene la limitaci&oacute;n    de que s&oacute;lo puede clasificar a los individuos en dos categor&iacute;as,    es decir, es incapaz de mostrar diferentes grados o matices de un espectro o    dimensi&oacute;n (35). Se considera que 3 es el n&uacute;mero m&iacute;nimo    &iacute;tems para una escala que explore un solo dominio o factor (36).</p>     <p> De la misma forma, el coeficiente alfa de Cronbach no puede aplicarse a instrumentos    que eval&uacute;en conocimiento o entrenamiento previo, aunque se est&eacute;    explorando a manera de preprueba de conocimiento o conducta de entrada que se    posee en una &uacute;nica y limitada &aacute;rea de estudio (33).</p>     <p> Conocer la consistencia interna de una escala es un paso anterior (tal vez    el primero y el m&aacute;s sencillo) al proceso de validaci&oacute;n de un instrumento    con un patr&oacute;n de referencia y para algunos constructos es la &uacute;nica    forma posible de validaci&oacute;n ante la falta de un est&aacute;ndar de oro    v&aacute;lido, seguro, de f&aacute;cil uso y bajo costo (3,14,33).</p>     <p> <b><font face="verdana" size="3">Conclusiones</font></b></p>     <p> El proceso de validaci&oacute;n de una escala es un proceso largo y costoso    si se necesita comparar con un patr&oacute;n de referencia. El coeficiente alfa    de Cronbach es la forma m&aacute;s sencilla y conocida de medir la consistencia    interna y es la primera aproximaci&oacute;n a la validaci&oacute;n del constructo    de una escala. El coeficiente alfa de Cronbach debe entenderse como una medida    de la correlaci&oacute;n de los &iacute;tems que forman una escala. Est&aacute;    indicada la determinaci&oacute;n del alfa de Cronbach en escalas unidimensionales    que tengan entre tres y veinte &iacute;tems y siempre se debe informar este    valor en la poblaci&oacute;n espec&iacute;fica donde se emple&oacute; la escala.</p>     <p><b><font face="verdana" size="3">Bibliograf&iacute;a</font></b></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<!-- ref --><p> 1. Streiner DL. A checklist for evaluating the usefulness of rating scales.    Can J Psychiatry. 1993;38:140-8.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000063&pid=S0034-7450200500040000900001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 2. Gagliardi A, Jadad AR. Examination of instruments used to rate quality    of health information on the internet: chronicle of a voyage with an unclear    destination. Br Med J. 2002;324:569-73.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000064&pid=S0034-7450200500040000900002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 3. Cortina JM. What is coefficient alpha? An examination of theory and applications.    J Appl Psychol. 1993;78:98-104.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000065&pid=S0034-7450200500040000900003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 4. Cabello JB, Pozo F. Estudios de evaluaci&oacute;n de las pruebas diagn&oacute;sticas    en cardiolog&iacute;a. Rev Esp Cardiol. 1997;50: 507-19.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000066&pid=S0034-7450200500040000900004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 5. Kane MT. Current concepts in validity theory. J Educ Meas. 2001;38:319-42.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000067&pid=S0034-7450200500040000900005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 6. Morgan GA, Gliner JA, Harmon RJ. Measurement Validity. J Am Acad Child    Adolesc Psychiatry. 2001;40:729-31.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000068&pid=S0034-7450200500040000900006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 7. Peter JP. Reliablility: a review of psychometric basics and recent marketing    practices. J Mark Res. 1979;16:6-17.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000069&pid=S0034-7450200500040000900007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 8. Latour J, Abraira V, Cabello JB, L&oacute;pez J. Las mediciones cl&iacute;nicas    en cardiolog&iacute;a: validez y errores de medici&oacute;n. Rev Esp Cardiol.    1997;50:117-28.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000070&pid=S0034-7450200500040000900008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 9. Nelson-Gray RO. DSM-IV: Empirical guidelines from psychometrics. J Abnorm    Psychol. 1991;100:308-15.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000071&pid=S0034-7450200500040000900009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 10. Gliner JA, Morgan GA, Harmon RJ. Measurement reliability. J Am Acad Child    Adolesc Psychiatry. 2001;40:486-8.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000072&pid=S0034-7450200500040000900010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 11. Cronbach LJ, Meehl PE. Construct validity in psychological tests. Psychol    Bull. 1955;52:281-302.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000073&pid=S0034-7450200500040000900011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 12. Krus DJ, Helmstadter GC. The problem of negative reliabilities. Educ Psychol    Meas. 1993;53:643-50.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000074&pid=S0034-7450200500040000900012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 13. Kupermintz H. On the reliability of categorically scored examinations.    J Educ Meas. 2004;41:193-204.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000075&pid=S0034-7450200500040000900013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 14. Blacker D, Endicott J. Psychometric properties: concepts of reliability    and validity. In: Rush AJ, Pincus HA, First MB, Zarin DA, Blacker D, Endicott    J, et al. Handbook of psychiatric measures. Washington: APA; 2002. p. 7-14.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000076&pid=S0034-7450200500040000900014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 15. Cronbach LJ. Coefficient alpha and the internal structure of test. Psychometrika.    1951;16:297-334.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000077&pid=S0034-7450200500040000900015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 16. Schmidt FL, Le H, Ilies R. Beyond alpha: an empirical examination of the    effects of different sources of measurement error on reliability estimates for    measures of individual differences constructs. Psychol Methods. 2003;8:206-24.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000078&pid=S0034-7450200500040000900016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 17. Bland JM, Altman DG. Validating scales and indexes. Br Med J. 2002;24:606-7.    18. Cronbach LJ. Coefficient alpha and internal structure of test. Psychometrika.    1951;16:297-333.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000079&pid=S0034-7450200500040000900017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 19. Bland JM, Altman DG. Cronbach&#8217;s alpha. Br Med J. 1997;314:572.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000080&pid=S0034-7450200500040000900018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 20. Streiner DL. Being inconsistent about consistency: when coefficient alpha    does and doesn&#8217;t matter. J Pers Assess. 2003;80:217-22.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000081&pid=S0034-7450200500040000900019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 21. Rogers WM, Schmiti N, Mullins ME. Correction for unreliability of multifactor    measures: comparison of Alpha and parallel forms approaches. Organ Res Methods.    2002;5:184-99.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000082&pid=S0034-7450200500040000900020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 22. Kuder GF, Richardson MW. The theory of the estimation of test reliability.    Psychometrika. 1937;2:151-60.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000083&pid=S0034-7450200500040000900021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 23. Rulon PJ. A simplified procedure for determining the reliability of a    test of split halves. Harvard Educ Rev. 1939;9:99- 103.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000084&pid=S0034-7450200500040000900022&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 24. Feldt LS. Estimation of the reliability of a test divided into two parts    of unequal length. Psychometrika. 1975;40:557- 561.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000085&pid=S0034-7450200500040000900023&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 25. Raju NS. A generalization of coefficient alpha. Psychometrika. 1977;42:549-65.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000086&pid=S0034-7450200500040000900024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 26. Osburn HG. Coefficient alpha and related internal consistency reliability    coefficients. Psychol Methods. 2000;5:343- 55.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000087&pid=S0034-7450200500040000900025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 27. Kristof W. Estimation of reliability and true score variance from a split    of a test into three arbitrary parts. Psychometrika. 1974;39:491-99.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000088&pid=S0034-7450200500040000900026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 28. Feldt LS, Brennan RL. Reliability. In Linn LR. Educational measurement.    3rd ed. New York: Macmillan. 1989; p. 105-46.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000089&pid=S0034-7450200500040000900027&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 29. Kwok WCC, Sharp DJ. A review of construct measurement issues in behavioral    accounting research. J Account Lit. 1998;17:137-74.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000090&pid=S0034-7450200500040000900028&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> 30. Hern&aacute;ndez R, Fern&aacute;ndez C, Baptista P. Metodolog&iacute;a    de la investigaci&oacute;n. 2da ed. 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