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FACTORES QUE AFECTAN A LA SEGUNDA MEDICIÓN, 1600130, 12, 16pf, test-de…
FACTORES QUE AFECTAN A LA SEGUNDA MEDICIÓN
La segunda medición ha de realizarse en condiciones constantes respecto a las de la primera.
Esas condiciones constantes implican ausencia de cambio en:
Factores que pueden introducir cambios en los sujetos
Maduración
Aprendizaje e influencia general debida al medio social
Actividad anterior a la administración de la prueba.
Factores que influencian el estado de ánimo de los sujetos.
Cansancio debido a otras actividades.
Estado de salud de los sujetos
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Factores que pueden introducir cambios
en las condiciones de administración
El administrador de la prueba.
El local y sus condiciones ambientales.
La hora del día.
El día de la semana.
Sucesos no previstos durante la
administración de la pruebas.
Pequeños errores o variaciones en las
instrucciones o en los tiempos límite.
Otros efectos que son importantes pero que no pueden agruparse fácilmente en estas dos categorías:
Mortalidad experimental
Pérdida de sujetos entre la primera y la segunda medición por las razones que sean.
El fenómeno de regresión a la media:
Una persona con una puntuación extrema en la primera medición tenderá a presentar su puntuación en la segunda medición más próxima a la media del grupo.
El inevitable fenómeno de regresión a la media tiene una especial relevancia en la crítica de la teoría de la fiabilidad dado que cuestiona la homocedasticidad del modelo.
1.- Toda medición empírica supone una variación aleatoria sobre la puntuación verdadera correspondiente.
2.- Esta variación aleatoria supone que para una puntuación verdadera V cada una de sus mediciones empíricas correspondientes X tiene a priori tantas probabilidades (p=0´5) de ser mayor como de ser menor que V.
3.- Aunque a nivel formal el continuo de capacidad de los sujetos (su ubicacion sobre la dimension que se esta midiendo) se puede definir menos infinito y mas infinito, donde las puntuaciones de cualquier test real entre un valor concreto inferior I (minima puntuacion posible, generarlmente 0) y un valor concreto superior S (maxima puntuacion posible, frecuentemente para test con items de respuesta correcta, esta es el numero de items resueltos acertadamente)
Si un sujeto obtiene una puntuacion X proxima a S o a I la proxima vez que lo midamos tiene mas probabilidades de obtener una puntuacion mas cercana a la media del grupo, mas alejada de S o de I, respectivamente (en esto consiste el fenomeno de la regresion a la media)
Para un valor extremo de V, pongamos V igual a S, es imposible que su medicion empirica X tenga igual probabilidad de estar por encima que por debajo de V dado que V esta ya en el limite de la escala. Esto explica que si se obtiene una puntuacion en S o proxima a S la siguiente medicion es mas probable (de hecho es casi lo unico probable debido a cualquier variacion aleatoria) que este mas lejos del extremo de la escala y por tanto mas cerca de la media de las puntuaciones.
Su modelo clasico trabaja bajo el suepuesto de que el modelo es homocedastico, es decir que presenta igual varianza en cualquier punto de la escala. Sin embrago, su variabilidad de las X entorno a su V, medida por el error tipico de medida y no puede ser constante en los extremos de la escala de V.
1.-Todos los métodos de estimación del coeficiente de fiabilidad calculan este como la correlación entre mediciones paralelas.
Se trate de partes del test, de dos administraciones del test o de dos formas del test.
Si las dos mediciones son paralelas (Criterio estadístico) y cumplen que sus puntuaciones verdaderas son iguales sujeto a sujeto y que su varianza de error es igual
El coeficiente de correlación entre ellas es el coeficiente de fiabilidad y no hay motivo para preocuparse de ningún factor que pueda haber afectado la segunda medición.
El cumplimiento estricto de las condiciones de paralelidad protege contra la duda acerca del efecto de posibles factores que puedan afectar la segunda medición.
El cumplimiento de las condiciones de paralelidad es usualmente relativo y se calculan coeficientes de correlación entre formas nominalmente paralelas.
El que una correlación entre mediciones al menos nominalmente paralelas pueda tratarse de modo más o menos aceptable como si fuese un coeficiente de fiabilidad
Depende razonablemente de que la segunda medición se aplique sin cambios en las condiciones de administración ni en los sujetos.
Si las condiciones o los sujetos han cambiado de la primera a la segunda medición, entonces la correlación entre ellas será afectada por ese cambio y no podrá interpretarse razonablemente como si se tratara de un coeficiente de fiabilidad del instrumento
