Many scales in social measurement constructed to measure a single variable are nevertheless composed of subscales of items which measure different aspects of the variable.  Although the presence of subscales captures the complexity of a variable, and thereby increases the validity of the scale, technically, unidimensionality is compromised.  As a result, the presence of subscales has received substantial attention, and in particular, it has led to the formulation of a bifactor structure in which all subscales summarize a common variable and in addition, the items within each subscale also summarize an aspect unique to that subscale.  This paper shows that, with some common simplifying assumptions about a bifactor structure, the ratio of two calculations of coefficient , one at the level of the items, the other at the level of the subscales, can be used to obtain (a) the proportion of true common variance, (b) the proportion of the true unique variance, (c) the proportion of the true common variance relative to the sum of the true common and unique variances, and (d) the summary correlation among subscales immediately corrected for attenuation due to error.  The paper suggests that because the calculations are relatively simple, they can be used to provide a more comprehensive summary of the properties of a scale with subscales than is possible with a single statistic such as some form of reliability coefficient.  This paper provides an example in which a scholastic aptitude test consisting of 100 items is composed of four subscales.  A small simulation study shows that when the assumptions are satisfied, the estimates of the variances are stable. Keywords: dimensionality, coefficient alpha, subscales, bifactor structure, components of variance http://dx.doi.org/10.7764/PEL.52.2.2015.14 En las mediciones sociales, se construyen escalas medir una sola variable que están, sin embargo, compuestas de subescalas de ítems que miden diferentes aspectos de la variable.  Si bien la presencia de subescalas captura la complejidad de una variable y, por lo tanto, aumenta la validez de la escala, técnicamente, la unidimensionalidad se ve comprometida.  Como resultado, la presencia de subescalas ha recibido una atención considerable y, más específicamente, ha llevado a la formulación de una estructura bifactorial en la cual todas las subescalas resumen una variable común y, en la que además, los ítems de cada subescala también resumen un aspecto único de dicha subescala.  El presente artículo muestra que, con algunos supuestos comunes simplificados sobre una estructura bifactorial, la proporción de dos cálculos del coeficiente , uno a nivel de ítems y el otro a nivel de subescalas, puede usarse para obtener (a) la proporción de la varianza común verdadera, (b) la proporción de la varianza única verdadera, (c) la proporción de la varianza común verdadera relativa a la suma de las varianzas común y única verdaderas y (d) la correlación combinada entre subescalas corregida para la atenuación debida al error.  El artículo sugiere que, atendiendo a que los cálculos son relativamente simples, pueden ser usados para obtener un resumen más completo de las propiedades de una escala que cuenta con subescalas, comparado con lo que es posible obtener con un solo estadístico, como puede ser algún tipo de coeficiente de confiabilidad. Este artículo incluye el ejemplo de un test de aptitud académica, consistente en 100 ítems, que se compone de cuatro subescalas.  Un pequeño estudio de simulación muestra que, cuando se satisfacen los supuestos, las estimaciones de las varianzas son estables. Palabras clave: dimensionalidad, coeficiente alfa, subescalas, estructura bifactorial, componentes de varianza http://dx.doi.org/10.7764/PEL.52.2.2015.2