Teora Clsica de los TestModelo para anlisis de confiabilidad y validez

Supuestos generalesSobre la distribucin de los erroresSobre la relacin entre el error y el atributo que se mideLos errores se distribuyen normalmente La media del error es igual a ceroEl error es independiente del atributo que se mideLos errores de dos medidas del mismo atributo son independientes entre sExiste independencia entre los errores de una prueba y la puntuacin verdadera de otra que le es paralelaLa media de la puntuacin observada coincide con el valor verdaderoX = V + e

T.C.T.Supuestos:

X=V+eV = E(X) (el e se distribuye de manera normal y Md e = 0)(v,e) = 0 (e es independiente del atributo medido)(ej,ek) = 0 (los e de dos medidas del mismo atributo son independientes entre si)(vj,ek) = 0 (hay independencia en e de una prueba y v de otra que le sea paralela

Frmulas bsicas T.C.T.

Dos pruebas son estrictamente paralelas si:

Tienen la misma desviacin estndarTienen la misma correlacin con un conjunto de puntuaciones verdaderasLa varianza no explicable de cada prueba es producto del error aleatorioDefinicin. Dos test j y k, se denominan paralelos si la varianza de los errores es la misma en ambos [2(ej)= 2(ek)] y tambin lo son las puntuaciones verdaderas de los sujetos (Vj=Vk)

Caractersticas de medidas paralelas

EMPRICASVERDADERASERRORES DE MEDIDAPuntuacionesIguales**MediasIgualesIguales0VarianzasIgualesIgualesIguales**CorrelacionesIguales*10

Contraste sobre puntuaciones verdaderasPrueba de comprobacin de medidas paralelasContraste de grupos independientes

F Fischer

Relacin entre confiabilidad y extensin del test

Supuestos acerca de los tems de un testLa relacin entre la probabilidad de respuesta a un tem y la magnitud del atributo medido es montonaLas puntuaciones de los tems son linealmente aditivas.Los tems en su conjunto tienden a medir el atributo deseadoA) Se usan varios tems porque rara vez correlacionan fuertemente con el atributo de manera individual.B) Existe un importante error aleatorio en un reactivo individual.C) Los tems aislados tienen un alto grado de especificidad y no ofrecen la suficiente capacidad de discriminacin para comparar grupos de individuos con el atributo.