Cap. 6.3. Estimación de La Fiabilidad Desde La Tct-estrategias

8/19/2019 Cap. 6.3. Estimación de La Fiabilidad Desde La Tct-estrategias

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ESTIMACIÓN DE LA FIABILIDADDESDE LA TCT

¿Podría estar infravalorada o supervalorada?

… una persona ha obtenido una puntuación de

12 puntos en un test de inteligencia general

¿Qué seguridad tenemos de que la puntuación de120 realmente representa la inteligencia general dela persona?

Se aplica el test en 2 ocasiones a los mismossujetos (test – espera - retest)

Sujetos Primeraevaluación (test ) X

Segundaevaluación (retest) X’

1 120 1352 145 1303 95 95

4 85 855 115 1006 70 857 100 1108 120 1159 90 10010 100 105

Índices de asociación:Carrelación (r) de Pearsonentre las dos distribuciones.Se denomina coeficiente defiabilidad (r x x’ )

DISEÑO TEMPORAL: TEST- RETEST

r x x’ se interpreta como laestabilidad de las medidas

Relación lineal entre las dos medidas del mismo test

r x x’ = 0,86



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Requiere delimitar el tiempo óptimo que debe transcurrirentre ambas aplicaciones: – Si se deja mucho tiempo se introduce una gran fuente

de invalidez interna: maduración de los sujetos.

– Si se deja poco tiempo la invalidez “se cuela” víamemoria o aprendizaje de lo realizado previamente.

El coeficiente de estabilidad es apropiado sobre todo, enpruebas cuyo objetivo de medida es un rasgo estable (p. e.,pruebas de inteligencia general, aptitudes, rasgos depersonalidad...)

Sujeto Forma Adel test Forma Bdel test 1 14 132 17 173 11 124 10 115 14 136 9 107 15 138 16 159 8 1010 11 11Media 12,5 12,5

La correlación es el coeficiente de fiabilidad de

cualquiera de las dos formas y se interpreta comoequivalencia de las medidas.

r ab = 0,80

Condición de este diseño: las dos formas del test tienen

que ser paralelas.

● Concepto de PARALELISMO

Un test es equivalente a otro test respecto al

contenido, formato, dificultad y variabilidad de lasrespuestas de las personas evaluadas.



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VENTAJAS de aplicar una sola vez el test:

Las personas solo deben responden al test en unaocasión, se superan los errores producidos por eltiempo

Se asegura la muestra representativa

Se evita tener que elaborar distintas formasparalelas que tengan que cumplir las restricciones,más o menos estrictas, de la perspectiva de la TCT.

Idea fundamental de la consistencia interna

Las diferentes “partes” del test (ítems o grupos de

ítems) pueden ser tratadas como formas diferentesdel test.

Supone que un test puede dividirse hasta la formamás pequeña que sería un ítem y las k “partes” de un

test pueden ser tratadas como diferentes formasequivalentes.

Desde la perspectiva de la consistencia interna, haydos factores que afectan a la fiabilidad del laspuntuaciones.

1. La asociación entre las partes del test: si las partesestán fuertemente correlacionadas entre sí,entonces es probable que el test sea fiable.

2. La longitud del test: a mayor longitud del test esmás probable que sea más fiable que uno corto.

Esta estrategia se basa en el grado en que losítems covarían o intercorrelacionan entre ellos.

La fiabilidad estimada con este procedimiento

se conoce como consistencia interna del test



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FIABILIDAD DE LAS PARTES DEL TEST (test-mitad)

r ip = 0,83

*

1 ( 1) *

mitadestotal

mitades

n r r

n r

Ecuación de Spearman-Brown(1910) para conseguir la fiabilidad

del test completo.

n* 2*0,830,90

1 1 0,83

ip

total

ip

r r

r

2

12

S d r

total S X

D i p

Ecuación planteada por Rulon (1939)

0,9441 0, 90

10,45total r

2 2

2 12

S S A Br

total S X

2,767 2,9332 1 0,90

10,45total r

Ecuación de Guttman-Flanagan

12 0,70r

*

1 ( 1) *mitades

total

mitades

n r r

n r

2*0,700,84

1 0, 70total

r



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Prestar especial atención al criterio que

se sigue para formar las partes

ANÁLISIS DE LA COVARIANZA DE LOS ITEMS

Si todos los ítems están orientados a medir la mismadimensión se puede pensar que cumplen el criterio deparalelismo flexible o equivalencia.

Entonces, la relación que existiera entre dos ítemssería el grado de confianza que se podría tener paramedir el contenido.

La ecuación de Spearman-Bronw se resulta útil paraestimar la fiabilidad del test completo.

( 1)

2

k k

6(6 1)15

2

Si un test está compuesto por k ítems, elnúmero de correlaciones entre ítems será

.

Si el test tiene 6 ítems el número de

intercorrelaciones será

item1 item2 item3 item4 item5 Item6item1item2 ,378item3 ,801 ,545item4 ,738 ,627 ,797item5 ,000 ,199 ,000 ,467item6 ,430 -,163 ,413 ,048 -,408

0,325 partesr La media del conjunto de correlacionesentre ítems sería un buen estimador dela fiabilidad entre los ítems del test.



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Recurrimos la lógica de las dos mitades yaplicamos la formula de Spearman-Brown

1 1

partes

total

partes

kr r

k r

6*0,325

0,741 1 1 6 1 0,325

partes

total

partes

kr r

k r

Cuando los ítems no tienen la misma varianzala fiabilidad se estima con el coeficiente alfa.

Popularmente conocido comocoeficiente α de Cronbach (1951).

2

1

21

1

k

j

i

X

S K

K S

Matriz de covarianzas inter-elementos

item1 item2 item3 item4 item5 item6

item1 .667 .333 .556 .444 .000 .222

item2 .333 1.167 .500 .500 .111 -.111

item3 .556 .500 .722 .500 .000 .222

item4 .444 .500 .500 .544 .178 .022

item5 .000 .111 .000 .178 .267 -.133

item6 .222 -.111 .222 .022 -.133 .400

2

jS

20,667 1,167 0,722 0,544 0,267 0,400 3,767 jS

2 2

´2 cov x j jjS S

2 2

´2 cov 3,767 6,688 10,455

x j jjS S

2

1

21

1

6 3, 7671 0, 776 1 10, 455

k

j

i

X

S K

K S



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Casos particulares de

KR20 se aplica cuando los ítems son dicotómicos.

20 2

p *1

1

j j

X

q K KR

K S

1 2 3 4 PT

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

1

1

1

1

0

1

1

0

1

1

1

1

0

1

0

1

1

1

1

0

1

1

0

0

0

0

1

0

1

1

0

1

0

1

0

0

1

0

0

1

3

4

1

3

0

2

4

1

3

3P 0,8 0,7 0,5 0,4 =2,4

q 0,2 0,3 0,5 0,6

S2 0,177 0,233 0,277 0,266 =1,634 2

xS

X

20

4 0,9531 0.55

4 1 1, 634 KR

KR21 se emplea cuando los ítems tienen elmismo nivel de dificultad

Si los ítems no tienen la misma dificultad,entonces KR21 será menor que KR20

2

21 21

1 X

X X

K K KR K S

1 2 3 4 PT

1

2

3

4

5

6

7

89

10

1

1

1

1

0

1

1

01

1

1

1

0

1

0

1

1

11

0

1

1

0

0

0

0

1

01

1

0

1

0

1

0

0

1

00

1

3

4

1

3

0

2

4

13

3P 0,8 0,7 0,5 0,4 =2,4

q 0,2 0,3 0,5 0,6

S2 0,177 0,233 0,277 0,266 =1,634 2

xS

X

2

21

2,42,4

4 41 0.554 1 1,634

KR



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Coeficiente α para ítems estandarizados

Si los ítems están estandarizados (media= 0 ydesviación= 1) se puede estimar el coeficientealfa estandarizado

'

'1 1ii

s

ii

kr

k r

Pares Ítems r jj’ 1 – 2 ,001 – 3 ,521 – 4 ,002 – 3 ,002 – 4 ,523 – 4 ,73

4*(0,295)

0,631 4 1 0, 295

Correlaciones entre pares de cuatro ítems

Estabilidad

Precisión

Interpretación de los coeficientes de

fiabilidad

Su valor se encuentra entre 0 y 1 y suinterpretación es cuestión de grado.

Interpretación teniendo en cuenta a losdiseños aplicados para la estimación.

Interpretación en función de la finalidaddel test.



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Las medidas equivalentes suelen proporcionarvalores más bajos

El procedimiento test-retest proporciona valoresalgo más altos

El procedimiento de consistencia internaproporciona valores algo más bajos (cuotainferior de la fiabilidad)

Existe cierto acuerdo en aceptar 0,70 como el valormínimo del coeficiente de fiabilidad, para asegurar almenos el 50% de varianza compartida entre lasmedidas.

En el caso del coeficiente α de Cronbach, ítems fueranindependientes, la covarianza entre ellos sería 0 y porlo tanto el coeficiente α sería muy bajo.

En el caso opuesto, el test podrá constar de testredundantes, fuertemente relacionados y la covarianzaentre ellos sería 1

En cuanto a los procedimientos utilizados

Cap. 6.3. Estimación de La Fiabilidad Desde La Tct-estrategias

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