Pega las cargas de tu AFC y obtén el omega de McDonald (fiabilidad compuesta) y el AVE con su interpretación. La alternativa al alfa de Cronbach.
El omega de McDonald (ω), equivalente a la fiabilidad compuesta (CR), estima la consistencia interna a partir de las cargas factoriales estandarizadas de un modelo de un factor. A diferencia del alfa de Cronbach, no asume tau-equivalencia (cargas iguales), y por eso es la métrica que se pide cuando las cargas de tu AFC son distintas entre sí. El AVE (varianza media extraída) acompaña al omega como evidencia de validez convergente.
| Valor | Interpretación |
|---|---|
| ω ≥ .90 | Excelente |
| ω ≥ .80 | Buena |
| ω ≥ .70 | Aceptable |
| ω < .70 | Insuficiente |
| ω > .95 | Puede indicar redundancia entre ítems (ítems casi idénticos) |
| AVE ≥ .50 | Validez convergente adecuada |
| AVE < .50 | Baja |
ω = (Σλ)² / [(Σλ)² + Σ(1 − λ²)]
AVE = Σλ² / k, donde k es el número de ítems.
Las cargas estandarizadas (λ) salen de tu AFC de un factor (lavaan, Mplus, JASP) y tienen que estar entre −1 y 1. Con cargas fuera de ese rango la calculadora avisa: son cargas no estandarizadas.
McDonald, R. P. (1999). Test Theory: A Unified Treatment. Erlbaum. Fornell, C. y Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50.