Alpha de Cronbach:
Consistência Interna
• Coeficiente Alfa de Cronbach
Ind. X1 X2 X3 X4 X5 X6 Total
1
2
3
4
5
6
7
8
9
...
289
7
5
5
5
4
6
6
7
4
...
7
4
4
5
4
5
6
5
5
...
5
5
5
5
5
5
7
6
5
3
...
4
6
5
5
6
6
7
7
7
5
...
5
7
4
5
5
5
6
6
6
4
...
6
7
5
6
5
4
5
6
7
5
...
6
39
28
30
31
28
36
37
37
26
...
5
  Si2 

p 
i

 1  2 
p 1 
ST 


p = número de itens
31
Si2 = variância das respostas do item i
ST2 = variância do total
  0,80
Barbetta, Borgatto e Andrade (INE/CTC/UFSC)
Exemplo de análise clássica de
consistência interna
• Usando o SPSS
Ind. X1 X2 X3 X4 X5 X6 Total
1
2
3
4
5
6
7
8
9
...
289
7
5
5
5
4
6
6
7
4
...
7
4
4
5
4
5
6
5
5
...
5
5
5
5
5
5
7
6
5
3
...
4
X1
5
X2
X3
X4
X5
X6
6
5
5
6
6
7
7
7
5
Reliability Statistics
Cronbach's
Alpha Bas ed
on
Standardized
Items
,798
7 7
39
Cronbach's
4 5
28
Alpha
5 6
30
,800
5 5
31
5 4
28
6 5
36
Item-Total Statistics
6 6
37
6 7
37
Scale
Corrected
4 5
26
Scale Mean if
Variance if
Item-Total
... ... ... ...
Item Deleted
Item Deleted
Correlation
26,419
,530
6 6 5 24,83
31
24,90
26,639
,510
24,49
25,626
,553
24,28
23,647
,711
24,40
25,227
,589
24,38
28,418
,437
N of Items
6
Squared
Multiple
Correlation
,346
,312
,426
,604
,458
,238
Cronbach's
Alpha if Item
Deleted
,774
,779
,769
,730
,761
,794
Barbetta, Borgatto e Andrade (INE/CTC/UFSC)
Coeficiente Kappa
• Coeficiente Kappa é utilizado para verificar a
concordância entre as respostas em testes e re-testes.
Quanto mais próximo de 1, maior a concordância
O E
k
NE
O: soma dos valores observados na diagonal
da tabela de contingência
E: soma dos valores esperados na diagonal da
tabela de contingência
Observação: O coeficiente de Kappa é calculado para
cada item de um questionário
Exemplo de análise usando o Kappa
Verificar a concordância da questão abaixo, considerando
200 entrevistados.
Você está satisfeito com o curso de estatística?
(1) Sim
Depois
(2) Mais ou menos
(3) Não
Antes
1
2
3
Total
1
88
10
2
100
2
14
40
6
60
3
18
10
12
40
Total
120
60
20
200
Resultado: k= 0,4915
Coeficiente Kappa para variáveis ordinais
Quando as variáveis são ordinais, o ideal é utilizar o
coeficiente de Kappa ponderado.
Observação: este coeficiente pode ser calculado usando o
MedCalc
Teste de McNemar
É indicado quando existe dependência entre os grupos.
Por exemplo, resultados de exames com observações pré
e pós com os mesmos pacientes.
Teste 1
Teste 2
+
─
+
a
b
─
c
d
2
(| c  b | 1)
 
c b
2
Observação: Quanto maior o valor da estatística de
McNemar, maior a discordância entre os dois testes
Exemplo de análise usando o teste de
McNemar
Indivíduos classificados como sedentários e ativos
segundo dois métodos.
Método 1
Método 2
Sedent.
Ativo
Total
Sedent.
50
25
75
Ativo
35
90
125
Total
85
115
200
p  valor  0,245
Exercício: Fazer o exercício do arquivo McNemar2.sav,
referentes a pacientes com queixa de dores antes e depois de
receberem sessões de massagens