¿Es posible calcular alfa de Cronbach con solo dos ítems? Translated title: Is it possible to calculate Cronbach's alpha with only two items?

Introducción: Las escalas se usan frecuentemente en la investigación y en la práctica clínica de la psiquiatría. No obstante, todas las escalas deben ser formalmente validadas antes, con el propósito de conocer de las propiedades psicométricas en una población específica. Descripción: Las escalas pueden ser validadas con el uso de un patrón de referencia o sin él; la segunda opción es la única forma de validar algunos instrumentos. Establecer la consistencia interna de una escala es una aproximación a la validación del constructo y consiste en la cuantificación de la correlación que existe entre los ítems que la componen. Valores de alfa de Cronbach entre 0,70 y 0,90 indican una buena consistencia interna. La determinación del alfa de Cronbach se indica para escalas unidimensionales entre tres y veinte ítems. Se debe informar este valor cada vez que se emplee la escala y puede usarse como única medida de validez cuando es difícil una validación con un patrón de referencia.

We evaluated whether "more is ever too much" for the number of indicators (p) per factor (p/f) in confirmatory factor analysis by varying sample size (N = 50-1000) and p/f (2-12 items per factor) in 35,000 Monte Carlo solutions. For all N's, solution behavior steadily improved (more proper solutions, more accurate parameter estimates, greater reliability) with increasing p/f. There was a compensatory relation between N and p/f: large p/f compensated for small N and large N compensated for small p/f, but large-N and large-p/f was best. A bias in the behavior of the χ(2) was also demonstrated where apparent goodness of fit declined with increasing p/f ratios even though approximating models were "true". Fit was similar for proper and improper solutions, as were parameter estimates form improper solutions not involving offending estimates. We also used the 12-p/f data to construct 2, 3, 4, or 6 parcels of items (e.g., two parcels of 6 items per factor, three parcels of 4 items per factor, etc.), but the 12-indicator (nonparceled) solutions were somewhat better behaved. At least for conditions in our simulation study, traditional "rules" implying fewer indicators should be used for smaller N may be inappropriate and researchers should consider using more indicators per factor that is evident in current practice.