Propiedades Psicométricas: Confiabilidad Flashcards
(14 cards)
Precisión
Relativamente estables con el tiempo (test-retest), variaciones de test (pruebas paralelas/alternas), ítems seleccionados (consistencia interna), entre evaluadores.
Se dice que el puntaje es confiable, no la prueba en sí
Confiabilidad…
Busca consistencia, son puntajes de escala reproducibles, se busca que no solo sean un conjunto de variables comprimidas-> coherencia estadística
-> Más cercano a la unidad, mejor
VALORES de CORRELACIÓN
MÁS RECOMENDABLE
r= >.90
ADECUADOS
.70 a .80
NO BUENOS-> MÁS DE LA MITAD DE LA VARIANZA ES ALEATORIA/NO EXPLICADA POR LA CORRELACIÓN
<.50
Métodos de Dos aplicaciones del test
Test retest-> coeficiente de estabilidad: Misma prueba aplicada a misma muestra-> 2 veces, dejando pasar un periodo de tiempo
Pruebas alternas-> coeficiente de equivalencia. Prueba A y Prueba B después de un tiempo largo.
Métodos de una sola aplicación-> Consistencia interna (homogeneidad de ítems)
Mitades: Si todos los ítems tienen misma dificultad (ej: personalidad)-> Ecuación Spearman-Brown: Rnn= nrtt/ (1+(n-1)rtt)
Pares-Impares: Cuando los ítems tienen diferente grado de dificultad
Métodos de una sola aplicación-> Consistencia interna (correlación de ítems-test total)
Coeficiente de Kuder–Richardson. Mide el desempeño de cada reactivo: acierto o error.
Coeficiente Alfa de Cronbach (grado de la varianza de la escala que puede ser atribuida a un común recurso). Trabaja con Pearson
Supuestos: (1) Tau equivalencia, (2) items continuos con distribución normal, (3) errores no correlacionados y (4) unidimensionalidad
Supuestos del alfa de Cronbach: Tau Equivalencia
Cada ítem de la dimensión contribuye igualmente al puntaje de la escala total.
- Se busca que las cargas factoriales sean prácticamente iguales.
- Si se viola-> estimación de límite inferior en vez de un verdadero estimado, Cronbach puede subestimar fiabilidad hasta un 20% sobre todo si tiene menos de 10 íems.
Supuestos del alfa de Cronbach: Ítems continuos con distribución normal
Matriz de correlación de Pearson-> se asume variables continuas
En humanidades se suele violar-> variables discretas como Likert-> se subestima Cronbach por menos relaciones entre variables
En escalas no dicotómicas se prefiere una matriz policórica
-> Rangos continuos con puntos de corte
-> Ayuda a solucionar problemas de Cronbach
Supuestos del alfa de Cronbach: Errores sin correlación
- Errores correlacionados: Se genera una correlación por otra cosa que no sea
el constructo. - Razones de los errores: orden de los ítems, factor de velocidad, respuestas transitorias donde las opiniones pueden variar…
- Estos errores pueden sesgar al Alfa en cualquier dirección, sobreestimando o subestimando el coeficiente.
4. Cuando los errores se correlacionan-> sobreestimación.
Supuestos del alfa de Cronbach: Unidimensionalidad
Altera multidimensionalidad
Desventajas de coeficiente Alfa:
- Alfa confunde la longitud de la prueba con la consistencia entre las respuestas-> Más extensa, mayor el valor
- Valores muy altos pueden significar redundancia
- Esconde multidimensionalidad-> si las pruebas miden múltiples dimensiones, se subestima fiabilidad
- Distorsión en pruebas ordinales si se trabaja con Alfa normal (pearson)-> usar Alfa Ordinal
Alternativas al Alfa de Cronbach
- Coeficiente Omega: Trabaja con escalas congenéricas
Omega jerárquica-> Busca analizar la varianza atribuida a subfactores y a un factor general.
Omega total-> Trabaja cuando no hay errores de correlaciones-varianza - Coeficiente H: Trabaja con ítems de diferentes pesos, unidimensionalidad
- Confiabilidad entre evaluadores
¿Cómo se expresa la confiabilidad?
- Coeficiente de Correlación (r)-> Expresa grado de relación o correspondencia entre dos conjuntos de puntuaciones
- Correlación positiva perfecta (+1.00)
- Correlación negativa perfecta (-1.00)
- (r) De cero: NO hay relación
Maneras de expresarla: Coeficiente de Confiabilidad y Error Estándar de Medición
Factores que afectan la fiabilidad
Pueden ser inherentes a la prueba, al examinado, relacionadas al examinador, errores en las condiciones de administración y otras distracciones.
- Longitud del test
- Claridad de ítems y opciones de respuesta
- Calificación objetiva frente a la subjetiva
- Profesionalismo del evaluador
- Homogeneidad muestral
- Otras características de la muestra
- Situación del test, motivación o estados temporales
