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salud  Fiabilidad (psicometría) 


A partir de la variabilidad en las puntuaciones encontradas tras una serie de mediciones repetidas puede determinarse el índice de precisión, consistencia y estabilidad de un instrumento. En el caso de que el resto de condiciones se sostengan inalteradas, puede concluirse que, a mayor variabilidad de resultados, menor confiabilidad del instrumento de medición.


No obstante, uno de los primordiales inconvenientes que se presentan en el campo de la investigación en ciencias sociales debe ver con la complejidad de lograr que las diferentes medidas se efectúen precisamente en exactamente las mismas condiciones. Las condiciones personales de los sujetos, como la motivación, la maduración o bien el grado de atención, pueden cambiar de una medición a otra, con lo que resulta indispensable establecer un procedimiento estandarizado de medición que deje reducir al mínimo las variables extrañas que puedan influir en los resultados finales. Por consiguiente, la confiabilidad hace referencia a la estabilidad y consistencia de las mediciones en aquellos casos en los que no existen razones teóricas o bien experimentales que nos hagan suponer que la variable que se mide se haya visto cambiada de manera significativa por los sujetos, con lo que se acepta su estabilidad.


En el marco de la teoría tradicional de los tests, conforme el modelo lineal tradicional propuesto por Hables Spearman (mil novecientos cuatro, mil novecientos siete, mil novecientos trece); la puntuación experimental (X) que consigue un sujeto en un test, es la suma de 2 componentes: la puntuación auténtica (V) y el ineludible fallo de medida asociado al instrumento. Esto es, si a la puntuación experimental (conseguida en la prueba) se le suprime el fallo de medida, se conseguirá la puntuación auténtica. En este contexto, la confiabilidad hace referencia a la proporción de la varianza auténtica, esto es, la una parte de la varianza total que los ítems discriminan con lo que tienen en común. Siguiendo este argumento, obtendríamos:

?xx'=sV2sX2=1-sE2sX2

donde ?xx' es el símbolo de la confiabilidad de las puntuaciones observadas (X); y sX2, sV2, y sE2 son las varianzas de las puntuaciones experimentales, verdaderas y de fallo, respectivamente. Puesto que no existe modo alguno de determinar la puntuación auténtica de manera directa, hay una serie de métodos para efectuar una estimación de la confiabilidad.


El factor de confiabilidad (?xx') es la relación entre las puntuaciones logradas por los sujetos en 2 formas paralelas de un test (X y X'). Suponiendo que las 2 formas del test sean verdaderamente paralelas (o sea, midan verdaderamente lo mismo), las puntuaciones de los sujetos habrían de ser iguales en las dos aplicaciones. De este modo, cuando la relación es igual a 1, la confiabilidad es máxima. El grado en que el factor de confiabilidad se distancie de 1 va a ser un indicador del grado de fallo azaroso de medida que vamos a estar cometiendo en la aplicación de las pruebas.El factor de confiabilidad no debe confundirse con el índice de confiabilidad, que es la relación entre las puntuaciones verdaderas y las experimentales (?xv), y se consigue desde la raíz cuadrada del factor.


Desde la Teoría Tradicional de los Tests (TCT) se han propuesto diferentes procedimientos para calcular la confiabilidad. Ciertos de ellos son los siguientes:


Formas paralelas


Este procedimiento es el que se deriva naturalmente del modelo. Requiere que se empleen 2 pruebas o bien instrumentos paralelos, esto es, que midan lo mismo de forma diferente (por poner un ejemplo, 2 tests que con diferentes preguntas midan un determinado rasgo). Después se equiparan los 2 tests, calculando el factor de relación de Pearson. Esta relación va a ser, como hemos visto en el apartado precedente, el factor de confiabilidad. Si la relación es alta, se cree que hay una buena confiabilidad. Al valor conseguido asimismo se le conoce como factor de equivalencia, en tanto que supone un indicador del grado de equivalencia entre las 2 formas paralelas de un test.


La complejidad de este procedimiento se encuentra en lograr que 2 instrumentos sean verdaderamente "paralelos", dada la complejidad que supone efectuar 2 pruebas que midan precisamente lo mismo, mas con diferentes ítems. Sin embargo, en condiciones ideales en las que se pueda asegurar el paralelismo de las dos formas, este es el procedimiento más aconsejable.


Con este procedimiento el factor de Fiabilidad se calcula pasando mismo test un par de veces a exactamente los mismos sujetos. Se pueden pasar de manera inmediata, o bien dejando un intervalo de tiempo entre el test y el retest. Después se calcula la relación de Pearson entre las puntuaciones de las dos aplicaciones, y el resultado logrado va a ser el factor de confiabilidad. Se considera un caso concreto de formas paralelas, puesto que obviamente un test es paralelo a sí mismo. Al resultado logrado se le llama factor de estabilidad, al servir de indicador de hasta qué punto son estables las mediciones efectuadas a lo largo de la primera aplicación del test. Las diferencias en los resultados se atribuyen al grado de consistencia interna o bien muestreo de los ítems de la prueba en el caso de pasar el retest inmediatamente, y se le suman las fluctuaciones en el tiempo en el caso del intervalo temporal.


Dejar trascurrir un periodo de tiempoperíodo de tiempo excesivo entre las dos aplicaciones puede suponer una amenaza a la valía interna por las posibles influencias externas a la que pueden estar expuestos los sujetos a lo largo del intervalo, y que pueden afectar a su desempeño en la segunda aplicación. En el extremo opuesto, una aplicación demasiado apurada del retest podría afectar del mismo modo a la valía interna, en un caso así por los posibles efectos del recuerdo reciente de la primera aplicación.La elección del intervalo de tiempo conveniente entre las dos aplicaciones va a depender en buena medida del género de test, en tanto que en función de su formato puede ser más sensible al efecto de una o bien otra amenaza.


A diferencia de los precedentes, este procedimiento solo requiere una aplicación del test. Tras conseguir las puntuaciones logradas por los sujetos en todas y cada una de las 2 mitades en que se va a haber dividido, se procede a calcular la relación entre las 2 puntuaciones. El resultado logrado va a ser un indicador de la covariación entre las dos mitades, esto es, de la consistencia interna del test. La primordial complejidad de este sistema es cerciorarse de que las dos mitades sean ciertamente paralelas. Un sistema frecuente es dividir el test entre los ítems pares y los impares; no es conveniente dividirlo sin más ni más por la mitad, puesto que muchos tests muestran un aumento gradual de la complejidad de sus ítems.


Otros métodos basados en la consistencia interna



  • Alfa de Cronbach (mil novecientos cincuenta y uno): El factor alfa (a) es un indicador de la confiabilidad de un test basado en su grado de consistencia interna. Señala el grado en que los ítems de un test covarían.
  • Coeficientes de Kuder-Richardson (mil novecientos treinta y siete): Se trata de 2 fórmulas aplicables a sendos casos en particular de alfa. KR20 se aplica en el caso en que los ítems del test sean dicotómicos, y KR21, caso de que aparte de ser dicotómicos, tengan exactamente la misma complejidad.
  • Método de Rulon (mil novecientos treinta y nueve): Una estimación de la confiabilidad de un test desde las puntuaciones conseguidas en sus 2 mitades. Estima que la diferencia entre las 2 mitades se debe solo al fallo azaroso.
  • Método de Guttman/Flanagan (1945/1937): Otra fórmula basada en la consistencia interna, equivalente a la de Rulon.
  • Coeficiente beta (ß): Propuesto por Raju (mil novecientos setenta y siete) para calcular la confiabilidad de una batería compuesta por distintos subtests. En los casos en los que se quiere calcular la confiabilidad de una batería, se trata a los diferentes subtests tal y como si fuesen los ítems de un solo test y se calcula el factor alfa global. El inconveniente brota en los casos en los que los diferentes subtests no tienen exactamente el mismo número de ítems, lo que acostumbra a ser lo más usual, y que afecta a una infraestimación del alfa global. El factor beta deja sortear esta infraestimación.
  • Coeficientes theta (?) y omega (O): Basados en el análisis factorial de los ítems, son indicadores de la consistencia interna afines al factor alfa. El factor theta fue desarrollado por Carmines y Zeller (mil novecientos setenta y nueve); y el factor omega fue desarrollado por Heise y Bohrnstedt (mil novecientos setenta).

Muñiz, José (mil novecientos noventa y ocho). «Fiabilidad». Teoría tradicional de los tests (5ª edición). Madrid: Pirámide. ISBN843681262X. Consultado el dieciocho de febrero de dos mil once.


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