Fiabilidad compuesta (CR) versus alfa de Cronbach y Omega

 

La fiabilidad compuesta, en el contexto de la medición psicométrica, presenta varias ventajas frente a otros índices de fiabilidad como el coeficiente omega y el alfa de Cronbach, especialmente en análisis de modelos de medida basados en ecuaciones estructurales (SEM). A continuación, detallo las ventajas principales de la fiabilidad compuesta, acompañada de una comparación detallada con alfa de Cronbach y omega:

1) Asume un modelo de medida confirmatorio

• La fiabilidad compuesta se estima en el contexto de un análisis factorial confirmatorio (AFC), lo que implica que se basa en un modelo de medida explícito que define las relaciones entre los ítems y los factores latentes. Esto permite que cada ítem tenga su peso específico en el factor, acorde con su contribución real.

• Por otro lado, el alfa de Cronbach asume que todos los ítems contribuyen igualmente (cargas factoriales iguales) y, en la práctica, muchas veces esta suposición no se cumple. Por lo tanto, alfa puede subestimar o sobreestimar la fiabilidad si los ítems tienen cargas factoriales desiguales.
• El coeficiente omega también permite que los ítems tengan diferentes pesos en el factor, similar a la fiabilidad compuesta, y es particularmente útil cuando se desea una medida robusta en situaciones donde los ítems reflejan diferentes grados de la variable latente. Sin embargo, el cálculo de omega puede ser más sensible a la elección del modelo de medida y los métodos de estimación.

2) Adaptación a modelos SEM más complejos

• La fiabilidad compuesta es adecuada para estimar la consistencia interna en modelos SEM complejos, donde puede haber múltiples factores latentes, ítems con cargas factoriales cruzadas y errores correlacionados.
• En estos casos, el alfa de Cronbach resulta inadecuado porque no puede ajustar a estructuras de correlación o a modelos de medición más complejos. Omega es más adaptable que alfa, pero puede requerir decisiones complejas en cuanto a su cálculo y ajuste en modelos con estructura jerárquica.

3) Estimación más precisa de la fiabilidad en muestras pequeñas

• La fiabilidad compuesta tiene menor sesgo en muestras pequeñas porque está basada en los pesos de regresión estimados en el modelo de medida confirmatorio, que generalmente son más estables que las correlaciones entre ítems usadas en alfa de Cronbach.
• Omega suele ser también menos sesgado que alfa en muestras pequeñas, pero en la práctica puede requerir de una estructura de datos y carga factorial más robusta para obtener estimaciones estables.

4) Asume menos restricciones de tau-equivalencia

• La fiabilidad compuesta no asume tau-equivalencia (es decir, no asume que todos los ítems tienen la misma varianza), mientras que alfa de Cronbach sí lo hace. Esta suposición es una limitación para alfa, ya que en muchos cuestionarios los ítems no son estrictamente equivalentes.
• El coeficiente omega, al igual que la fiabilidad compuesta, no requiere de la suposición de tau-equivalencia, lo cual permite que ambos coeficientes tengan un desempeño más realista cuando los ítems reflejan el constructo de forma heterogénea.

5) Comparabilidad y flexibilidad en diferentes contextos culturales

• Dado que la fiabilidad compuesta se estima en el marco de un modelo de medida confirmatorio, su cálculo permite evaluar la invarianza factorial y otros aspectos necesarios para garantizar la comparabilidad entre diferentes contextos culturales. Esto es fundamental en el análisis intercultural.
• Alfa de Cronbach no puede adaptarse para realizar estos análisis, mientras que omega tiene una cierta capacidad para evaluar la comparabilidad, aunque sigue siendo menos robusto en comparación con la fiabilidad compuesta dentro de un análisis SEM.

Resumen de las Ventajas Comparativas

Conclusión

La fiabilidad compuesta ofrece una mayor precisión y flexibilidad, especialmente en análisis de modelos SEM, donde permite obtener una estimación de fiabilidad ajustada al modelo de medida específico y se adapta mejor a estructuras de datos complejas y al análisis intercultural. Mientras que omega representa una mejora respecto a alfa de Cronbach en términos de adaptabilidad y supuestos menos restrictivos, la fiabilidad compuesta sigue siendo la elección más robusta en contextos donde se aplican modelos confirmatorios y análisis complejos.

---

Bibliografía recomendada:

1. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis. Pearson.Raykov, T., & Marcoulides, G. A. (2011). Introduction to Psychometric Theory. Routledge.