Pega tus datos crudos o usa la fórmula (k ítems, r̄ media) y obtén α al instante, con interpretación, criterios de calidad y qué hacer si sale baja. Gratis.
El alfa de Cronbach estima la consistencia interna de una escala: hasta qué punto los ítems que la componen miden lo mismo. No es un índice de validez ni de unidimensionalidad, y no dice si la escala mide lo que dices que mide.
| Rango de alfa | Interpretación | Recomendación |
|---|---|---|
| > 0,90 | Excelente | Fiabilidad excelente. Puede indicar redundancia si es muy alto (> 0,95). |
| 0,80 – 0,90 | Bueno | Fiabilidad buena. Adecuado para investigación y práctica clínica. |
| 0,70 – 0,80 | Aceptable | Aceptable para investigación exploratoria. Revisar ítems débiles. |
| 0,60 – 0,70 | Cuestionable | Fiabilidad baja. Necesario justificar su uso y revisar la escala. |
| 0,50 – 0,60 | Pobre | Insuficiente para la mayoría de propósitos. Revisión profunda necesaria. |
| < 0,50 | Inaceptable | No se recomienda su uso. Reconstruir o sustituir la escala. |
Modo A, a partir de parámetros resumidos (Spearman-Brown generalizada): alfa = (k · r̄) / (1 + (k − 1) · r̄), donde k es el número de ítems y r̄ la correlación inter-ítem media.
Modo B, a partir de datos brutos (fórmula clásica): alfa = (k / (k − 1)) · (1 − ΣSi² / ST²), donde ΣSi² es la suma de las varianzas de cada ítem y ST² la varianza de las puntuaciones totales.
Análisis de ítems: si el «alfa sin ítem» es mayor que el alfa global, eliminar ese ítem mejoraría la fiabilidad. Los ítems con correlación ítem-total corregida menor de 0,30 contribuyen poco a la escala y conviene revisarlos.
George, D. y Mallery, P. (2003). SPSS for Windows Step by Step: A Simple Guide and Reference. Allyn & Bacon. Nunnally, J. C. (1978). Psychometric Theory (2.ª ed.). McGraw-Hill.
En muchos programas de América Latina se dice «confiabilidad» y en España «fiabilidad»: es lo mismo. El alfa de Cronbach estima la confiabilidad por consistencia interna, es decir, hasta qué punto los ítems de tu cuestionario apuntan en la misma dirección. Es el coeficiente que casi todas las tesis de licenciatura y de maestría reportan en el apartado de instrumentos, y también el que más se interpreta mal.
Lo habitual es aplicar el instrumento a un grupo pequeño parecido a tu muestra final, pasar las respuestas a una hoja (una fila por persona y una columna por ítem) y pegarlas en el modo «datos brutos» de esta calculadora. Antes, recodifica los ítems redactados en sentido inverso: si no, el alfa baja sin motivo y hasta puede salir negativo. Lo explico paso a paso en cómo recodificar los ítems inversos antes de analizar. En SPSS, el mismo cálculo está en Analizar > Escala > Análisis de fiabilidad.
Un piloto de 30 personas es frecuente, pero el alfa que sale de ahí es una estimación con mucho margen. Con 10 ítems y un alfa de 0,80, el intervalo de confianza del 95 % (método de Feldt, 1965) va aproximadamente de 0,67 a 0,89; con 200 personas se estrecha a 0,76-0,84. Si tu jurado pregunta por qué el alfa del piloto no coincide con el de la muestra final, esa es la respuesta: el del piloto era orientativo.
La tabla de interpretación de esta página recoge los cortes de George y Mallery (2003), que son los más citados: desde 0,70 se considera aceptable para investigación y desde 0,80, bueno. Son orientaciones, no reglas fijas. Para un instrumento con el que se toman decisiones sobre una persona (un diagnóstico, una selección) se pide más, en torno a 0,90 (Nunnally, 1978), y un alfa por encima de 0,95 suele indicar ítems redundantes, que preguntan lo mismo con otras palabras.
El alfa supone que todos los ítems pesan lo mismo en el constructo (tau-equivalencia), algo que en una escala real casi nunca se cumple. Por eso cada vez más revisores piden también el omega (McNeish, 2018). Si ya tienes las cargas de un análisis factorial, calcúlalo en la calculadora de omega de McDonald y, si quieres entender la diferencia antes de decidir, lee qué es el omega de McDonald y cuándo conviene más que el alfa.
Basta una frase en el apartado de instrumentos con el coeficiente, la muestra en la que se calculó y, si lo tienes, el intervalo: «La confiabilidad por consistencia interna fue adecuada (α = .84, n = 212)». Tienes más ejemplos, con tabla incluida, en cómo reportar el alfa de Cronbach en APA 7.
Si la usas en tu tesis o en un artículo, cítala: así quien lea tu Método sabe con qué se hizo el cálculo.
Ciudad-Fernández, V. (2026). Calculadora de alfa de Cronbach [Aplicación web]. Ciudad Science. Recuperado el 18 de octubre de 2026, de https://analisisdedatospsicologia.com/herramientas/calculadora-alfa-cronbach
Para tu apartado de Método: La consistencia interna se estimó con el alfa de Cronbach (Cronbach, 1951), calculado con la Calculadora de alfa de Cronbach de Ciudad Science (Ciudad-Fernández, 2026).
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