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:check:CONFIABILIDAD - Coggle Diagram

- - - - :check: Se ocupa de la consistencia de la medida
- - - - :silhouettes: Homogeneidad (igualdad): un grupo muy homogéneo produce correlaciones reducidas (r menor)
      - :red_cross: :silhouettes:Heterogeneidad (variabilidad): correlación más inflada
        Entre mayor sea el rango de diferencias individuales en las
        puntuaciones de una prueba, mayor será la confiabilidad de la prueba
        
        Correcciones por restricción de rango
        
        Permiten la corrección de r si la variabilidad del grupo ha aumentado o se
        ha reducido
        
        El efecto de la corrección es más
        pronunciado con niveles moderados de correlación
        Correlaciones muy bajas (p. ej., debajo de .10) y muy altas (p. ej., arriba de .90) son
        poco afectadas por la corrección para la homogeneidad grupal
- - - - Puntuación verdadera (V):Se obtendría si todas las fuentes que afectan la confiabilidad fueran eliminadas o canceladas.
        Cuando las puntuaciones observadas se promedia, la media podría ser la puntuación verdadera
        V= O +- E
        
        Nunca puede medirse de manera exacta, tiene que ser estimada a partir de su puntuación observada en la prueba
        
        La teoría de la puntuación verdadera también puede expresarse en términos de las varianzas de las puntuaciones de la prueba.
        
        La varianza de la
        puntuación verdadera es igual a la varianza observada menos la varianza de error
        
        :check:Mayor confiabilidad: la varianza de error es una fracción
        relativamente pequeña del total de la varianza observada
        
        Las puntuaciones observadas se dispersan ampliamente alrededor del
        promedio o puntuación verdadera V.
        
        En términos de varianzas, se puede definir la confiabilidad como la división de la varianza verdadera entre la varianza observada
      - Puntuación de error (E) Diferencia entre la puntuación verdadera y la puntuación observada.
        
        Incluye todas las influencias no sistemáticas que atentan contra la confiabilidad
      - Puntuación observada (O): Puntuación real o natural
        Puede estar afectada en sentido positivo o negativo por la suerte del participante, por sus condiciones personales.. etc
    - - 1.Confiabilidad de test-retest
        Coeficiente de confiabilidad se obtiene aplicando la misma prueba
        a los mismos individuos en dos ocasiones diferentes ( entre días o un mes)
        
        Consiste en la correlación entre las puntuaciones de la primera aplicación y las de la segunda = Coeficiente de estabilidad temporal
        
        :red_cross: Incovenientes principales:
        
        1.El método no toma en cuenta el error no sistemático debido a las
        variaciones en el contenido de la prueba.
        Toma en consideración los errores de medición que resultan de diferencias en las condiciones (ambientales, personales) asociadas con las dos ocasiones en que se administró la prueba
        
        2. El aplicar la misma prueba dos veces puede ser tedioso
        
        3. La primera aplicación puede afectar la segunda: el examinado recordará las respuestas de la primera aplicación y, de
        manera deliberada responderá lo mismo
        
        Importante: Mantener intervalo de tiempo moderado entre la primera y segunda aplicación
      - 2. Confiabilidad interjueces Confiabilidad de
        observadores o confiabilidad de evaluadores
        
        Evalúa la variación no
        sistemática debida simplemente a quién califica la prueba.
        
        Sólo proporciona información sobre los errores no sistemáticos que surgen de los distintos jueces
        
        :memo: :silhouettes:Se aplica una prueba a un grupo y
        se califica dos veces, importa la correlación entre las calificaciones del primer juez con las del segundo (quienes trabajan de manera independiente)
        
        Cuando se requieren más de dos jueces, se utiliza el coeficiente de correlación intraclase (CCI), se calcula a partir de las medias
        cuadráticas (MC) desarrolladas en el análisis de varianza (ANOVA).
      - 3. Confiabilidad de formas alternas
        (formas paralelas o equivalentes)
        Requiere que existan dos formas de la prueba iguales o muy similares en términos del número de reactivos, límites de
        tiempo, especificaciones del contenido y de otros factores de este tipo
        
        Pueden aplicarse en intervalos cortos de tiempos según sea la extensión de las formas
        No se usa con frecuencia dado el arduo trabajo para la realización de las pruebas
      - 4. Confiabilidad de consistencia interna
        Basados en las relaciones /interacciones entre puntuaciones derivadas de reactivos individuales o subconjuntos de ellos dentro de una prueba
        :check: Permite determinar el grado en que los reactivos de una prueba están correlacionados entre si.
        
        Pruebas homogénas (miden una sola variable) si los ítemes del instrumento correlacionan positivamente entre sí. Por el contrario, serán heterogéneas
        
        :red_cross: Las medidas de consistencia interna no son apropiadas para pruebas de velocidad
        
        Métodos más comunes:
        
        División por mitades : Consiste en la calificación de las mitades de la prueba, luego se correlacionan las puntuaciones, se multiplica el coeficiente obtenido por 2 y divide por el
        término 1 (uno) más la correlación de las dos mitades.
        
        Es como una medida de confiabilidad de “miniformas alternas”
        
        Apuntes importantes:
        
        La prueba no suele dividirse en dos tomando la primera y segunda parte.
        
        Puede dividirse en reactivos pares y reactivos nones (confiabilidad de pares y nones )
        
        2. La correlación entre las dos mitades de la prueba solo indica la confiabilidad de la mitad de la prueba en que estamos interesados.
        Debe aplicarse una corrección de correlaciones para obtener la confiabilidad de la prueba entera. La más adecuada es la corrección de Spearman - Brown
        
        La fórmula general de Spearman-Brown es una expresión del efecto que tiene sobre la
        confiabilidad el alargar una prueba incluyendo más reactivos del mismo tipo general
        
        Fórmulas de Kuder-Richardson: En los reactivos que se califican de manera dicotómica, las calificaciones posibles son 1 o 0. p es
        el porcentaje de reactivos calificados con “1” (respuesta correcta), q es simplemente (1 – p).
        
        Se obtienen pq para cada reactivo y luego
        sumamos estos valores de todos los reactivos de la prueba
        
        La fórmula KR-20 produce la correlación promedio entre todas las
        posibles mitades de la prueba.
        
        La fórmula KR-21 se basa en la suposición de que todos los reactivos son de igual dificultad
        
        Conduce a una estimación más conservadora de la confiabilidad y es más fácil de calcular
        
        Coeficiente alpha (alpha de Cronbach)
        Fórmula general para estimar la confiabilidad de una prueba que consta de reactivos en los cuales
        pueden asignarse calificaciones de distinto peso a respuestas diferentes.
        
        Basado en el promedio de las correlaciones(covarianzas) entre los ítems
        
        Se utiliza con variables de naturaleza continua
        
        :check: Ventaja:
        
        Posibilidad de evaluar cuánto mejoraría (o empeoraría) la fiabilidad de la prueba si se excluyera un determinado ítem
        
        :red_cross: Desventaja
        Subestima la magnitud de la confiabilidad
        cuando se tienen ítems con menos de cinco alternativas
        
        Consideraciones
        
        A medida que el número de reactivos aumenta, aumenta la
        confiabilidad.
        
        A medida que la correlación inter-reactivo aumenta, también
        aumenta la confiabilidad.
        
        Con pocos reactivos (5, por
        ejemplo), la confiabilidad es muy baja si las correlaciones inter-reactivo son bajas
        
        Cuando las correlaciones inter-reactivo son altas, la confiabilidad es mucho mayor, pero
        todavía no es muy alta.
        
        Alfa indica el grado en que los reactivos miden el mismo rasgo o constructo.
        
        Se relaciona con el muestreo del contenido, pero no mide la falta de confiabilidad de condiciones personales o calificación, no podemos inferir información sobre la estabilidad temporal.
        
        Otros coeficientes de confiabilidad
        
        Alfa ordinal: estimador insesgado empleado en escalas de
        respuesta binaria u ordinal, se basa en la
        matriz de correlación policórica
        
        Coeficiente theta: Desarrollado para escalas multidimensionales
        
        Tres conclusiones importantes
        
        La extensión de la prueba es importante. En general, mientras más
        extensa sea la prueba, más confiable será
        
        2. La confiabilidad se maximiza cuando se acerca a .50 el
        porcentaje de examinados que responde de manera correcta en una prueba de
        capacidades cognitivas o que responde en cierto sentido en una prueba no cognitiva
        
        3. La correlación entre los reactivos es importante.
        Buena confiabilidad de consistencia interna requiere usar reactivos que midan un rasgo bien definido.
    - - Intervalos de confianza (banda de confianza)
        Aplicado al coeficiente α, el IC se define como el rango de valores entre los cuales se encontrará el valor poblacional del coeficiente, bajo cierto nivel de
        confianza.
      - Unidades apropiadas para el EEM
        
        EEM debe expresarse en las unidades empleadas en la interpretación, estas pueden ser: Puntuaciones normalizadas, Puntuación natural, Rangos percentiles: en el caso de conversiones no lineales
      - Error estándar de la diferencia
        Empleada al comparar dos puntuaciones, usando el error estándar de medición de la primera y segunda prueba
      - Tres tipos de errores estándar
        
        Error estándar de medición:
        Índice del error debido a la falta de confiabilidad
        
        indica la
        
        diferencia que puede existir entre el Puntaje Obtenido y el Puntaje Real o
        
        Verdadero (T)
        
        Error estándar de la media ;
        Desviación estándar de una
        población hipotética de medias muestrales que corresponde a muestras (de cierto tamaño) distribuidas alrededor de la media poblacional.
        
        Error estándar de estimación: desviación estándar de las puntuaciones reales
        del criterio alrededor de las puntuaciones predichas.
        Desviación estándar de las puntuaciones Y reales alrededor de Y reales alrededor de las
        puntuaciones Y predichas cuando Y se predice a partir de X.
        
        Se utiliza para establecer la posible magnitud del error presente en la estimación (Y´) y para determinar intervalos de confianza
    - - Confiabilidad de los perfiles
        Interesan los
        patrones que se despliegan en los perfiles.
        
        Confiabilidad de las pruebas con referencia a un criterio
        Debe haber una
        distribución razonable de las puntuaciones; de lo contrario, el coeficiente de confiabilidad
        no funciona.