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VALIDEZ - Coggle Diagram
VALIDEZ
Tipos de evidencia de validez
Tradicional:
- de contenido, de criterio, concurrente, predictiva, de constructo
Mas reciente
- De contenido, relaciones con otras variables, convergente y discriminantes, relaciones con pruebas-criterios, procesos de respuesta, estructura interna y consecuencias
Validez de contenido
- Hace referencia a algo más que a la apariencia.
- Se ocupa de la correspondencia entre el contenido de la prueba y un cuerpo de conocimientos o habilidades bien definidos.
- Pruebas de aprovechamiento y reclutamiento
Prueba de aprovechamiento:
- No existe un criterio externo especificado.
- Se evalúa la validez de contenido analizando la composición de la prueba para determinar el grado en que representa los objetivos de la enseñanza.
Para lograr esto se compara el contenido de la prueba con un bosquejo o tabla de especificaciones concernientes a la materia que va a ser cubierta por la prueba
-
Validez concurrente
Los procedimientos de validación concurrente se emplean siempre que una prueba se aplica a personas clasificadas en varias categorías con el propósito de determinar si las puntuaciones en la prueba de las personas ubicadas en una categoría son significativamente diferentes de las de los individuos que se hallan en otras categorías
Validez predictiva
- Precisión con que las puntuaciones de una prueba predicen puntuaciones de criterio, según lo indica la correlación entre la prueba (predictor) y un criterio del desempeño futuro
- Pruebas de aptitud o de inteligencia
La magnitud de un coeficiente de validez predictiva está limitada por la confiabilidad de las variables de predicción y de criterio; no puede ser mayor que la raíz cuadrada del producto de esas dos confiabilidades
Validez de constructo
grado en que el instrumento mide un constructo
particular, o concepto psicológico para el logro, la extroversión, introversión o el neuroticismo.
-
Validez consecuencial
Relaciona la prueba con las consecuencias últimas de su
uso e interpretación. Esta noción abarca las consecuencias buscadas y las imprevistas.
-
- Grado en que la interpretación de la puntuación de una prueba es apropiada para un propósito específico.
- Se evalúa la interpretación de las puntuaciones de la prueba, requerida para los propósitos que se le pretende dar, no la prueba en sí misma.
- Es impreciso referirse a la validez de una prueba:
- Determinar la validez de la puntuación de una prueba cuando se usa con un propósito específico.
- Interpretación de una puntuación con un propósito o uso específico.
2. La validez es cuestión de grado:
- La mayoría de las puntuaciones que usamos tienen cierto grado de validez,
que puede ser leve, moderada o considerable.
- Nuestro interés determinará el grado de validez.
- Distinguir entre validez y exactitud de las normas de una prueba:
- Se puede tener una prueba con una buena validez, pero también con normas bastante inexactas.
- Una prueba pueda tener normas excelentes, pero poca o ninguna validez.
-
Análisis factorial
- Técnica de reducción de datos
- Sirve para buscar grupos homogéneos de variables a partir de un conjunto numerosos de variables.
consta de 4 fases
- El calculo de una matriz capaz de expresar la variabilidad conjunta de todas las variables
- La extracción del numero optimo de factores
- La rotación de la solución para facilitar su interpretación
- La estimación de las puntuaciones de los sujetos en las nuevas dimensiones.
Variables de selección: selecciona una de las variables del archivo de datos como variable filtro: para definir una submuestra de sujetos que cumplan una determinada condición
Descriptivos
Descriptivos univariados: muestra, para cada variable, el número de casos válidos, la media y la desviación típica.
Solución inicial: permite obtener las comunalidades iniciales, los autovalores de la matriz analizada y los porcentajes de varianza asociada a cada factor
MATRIZ DE CORRELACIONES
Coeficientes: muestra la matriz con los coeficientes de correlación entra las
variables utilizadas en el análisis
Niveles de significación: incluye en la matriz de correlaciones los niveles críticos asociados a este coeficiente
-
-
Reproducida:
- Muestra la matriz reproducida
- Es la matriz de las correlaciones que se obtiene a partir de la solución factorial hallada
Anti-imagen: Muestra la matriz de covarianzas anti-imagen y la matriz de correlaciones anti-imagen.
- La matriz de covarianzas anti-imagen contiene los negativos de las covarianzas parciales
- la matriz de correlaciones anti-imagen contiene los coeficientes de correlación parcial cambiados de signo
La prueba de esfericidad de Bartlett contrasta la hipótesis nula de que la matriz de correlaciones es una matriz identidad, en cuyo caso no existirían correlaciones significativas ente las variables y el modelo factorial no sería pertinente.
Extracción:
- Permite controlar varios aspectos relacionados con la fase de extracción de los factores
- Permite decidir que modelo factorial se desea utilizar, en qué matriz de datos basar el análisis y cuántos factores deben extraerse.
Método: se puede seleccionar le modelo factorial que será utilizado para estimar las saturaciones de las variables en los factores.
- Componentes principales
- Mínimos cuadrados no ponderados
- Mínimos cuadrados generalizados
- Máxima verosimilitud
- Ejes principales
- Alfa
- Imagen
- Analizar
- Matriz de correlaciones
- Matriz de covarianza
- Extraer
- Autovalores mayores que
- Numero de factores
- Solución factorial sin rotar
- Grafico de sedimentación
- Nº de iteraciones para convergencia
-