validez y confiabilidad 2014

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VALIDEZ Y CONFIABILIDAD DE UN INSTRUMENTO Dr. Guillermo GAMARRA ASTUHUAMÁN

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VALIDEZ Y CONFIABILIDAD

DE UN INSTRUMENTO

Dr. Guillermo GAMARRA ASTUHUAMÁN

MEDICIÓN

Ahora bien medir es un

proceso que vincula conceptos

abstractos con indicadores

empíricos, Sampiere, 2012

La medición es el proceso de asignar

números o marcadores a objetos, personas,

estados o hechos, según las reglas

específicas para representar la cualidad o

cantidad de un atributo.

INSTRUMENTO DE MEDICIÓN

Según Sampiere, 20112 un instrumento de Medición es un: “Recurso que utiliza

el investigador para registrar información o datos sobre las variables que

tiene en mente …”, p. 276

Encuesta

Cuestionario Entrevista

Un instrumento de medición adecuado es

aquel que registra datos observables

que representan verdaderamente los

conceptos o variables que el

investigador tiene en mente.

Todo instrumento de medición debe cumplir: La valides, la

confiabilidad y la objetividad

VALIDEZ

La validez, se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la

variable que pretende medir y conduce a conclusiones válidas

Por ejemplo, un instrumento para medir

la inteligencia válida debe medir la

inteligencia y no la memoria.

La valides tiene tres grandes

componentes: Valides de contenido, de

criterio y de constructo.

VALIDEZ TOTAL

La valides de un instrumento de medición se evalúa sobre la base de todos los

tipos de evidencia. Cuando mayor evidencia de validez de contenido, de

criterio y de constructo tenga un instrumento de medición, éste se acercará

más a representar las variables que pretende medir

Validez total = Validez de contenido + validez de criterio + valides de constructo

CONFIABILIDAD

La confiabilidad es uno de los requisitos de la investigación cuantitativa y se

fundamenta en el grado de uniformidad con que los instrumentos de medición

cumplen su finalidad. La validez se ve afectada por los errores aleatorios y

la confiabilidad por los errores sistemáticos de medición. Un instrumento de

medición puede ser confiable y no obstante carecer de validez. Sin embargo,

no puede ser válido si antes no es confiable.

LA OBJETIVIDAD

La objetividad de un instrumento de medición se refiere al grado

en que éste es permeable a la influencia de los sesgos y

tendencias del investigador o invistigarodes que lo administran,

califican e interpretan (Mertens, 2005)

La validez, confiabilidad y la

objetividad no deben tratarse de

forma separada, sin alguna de las

tres, el instrumento no es útil para

llevar a cabo un estudio.

¿qué valor debe ser confiable?

Sacuzzo (en Hogan, 2004) señalan que la confiabilidad en el

rango de 0,70 a 0,80 es lo suficientemente buena para una

prueba que se utilice para para cualquier propósito de

investigación, mientras la confiabilidad para una prueba que se

utilice para tomar la decisión que influye sobre el futuro de una

persona debe ser superior a 0,95.

Por su parte Huh, Delorme y Reid (2006): proponen el valor de

confiabilidad en investigación exploratoria debe ser igual o mayor

a 0,6; en estudios confirmatorios debe estar entre 0,7 y 0,8.

¿qué valor debe ser confiable?

Pero aún los muchos de los lectores seguirán preguntándose ¿cuál

es la respuesta correcta?, considerando la postura de Thorndike y

Hagen (1978), quién en su clásico libro “Tests y técnicas de

medición en psicología y educación” considera que la valoración

de la confiabilidad de un proceso de medición debe hacerse

siempre en función de la superioridad que manifieste sobre la

confiabilidad de otros procesos de medición existentes con relación

a la misma variable. En el presente libro se postula que sólo los

valores iguales o superiores a 0,70 se consideran aceptable la

confiabilidad de un instrumento

FORMAS PARA DETERMINAR LA

CONFIABILIDAD

Coeficiente

Alfa de

Cronbach

split-halves

Test-Retest

Coeficiente

de Kappa

Coeficiente

KR-20

Método Test - Retest

Una forma de estimar la confiabilidad del método test – retest del cuestionario

es administrarlo dos veces al mismo grupo y correlacionar las puntuaciones

obtenidas.

Este procedimiento no es adecuado para aplicarlo a pruebas de conocimientos

sino para la medición de aptitudes físicas y atléticas, test de personalidad y

motoras

])Y(Yn[])X(Xn[

)Y()X()XY(nr

2222xy

Para un desarrollo adecuado y sean confiables deben variar entre

0,70 y 0,95.

MÉTODO SPLIT-HALVES

En cambio, el método de mitades-partidas requiere sólo una aplicación de la

medición. Específicamente, el conjunto total de ítems (o componentes) es dividido

en dos mitades y las puntuaciones o resultados de ambas son comparados.

Si el instrumento es confiable, Las puntuaciones de ambas mitades deben estar

fuertemente correlacionadas par que instrumento sea confiable.

División por mitades

de Guttman

2

2

2

2

112ts

ssr

División por mitades

de Spearman-Brown.

)1(

6

12

1

2

nn

d

rho

n

i

i

APLICACIÓN DEL MÉTODO SPLIT-HALVES(División por mitades de Spearman-Brown)

APLICACIÓN DEL MÉTODO SPLIT-HALVES(División por mitades de Spearman-Brown)

9861,0)112(12

)4(61

)1(

6

122

1

2

nn

d

rho

n

ii

Interpretación

De nuevo el tope de rho lo tenemos en 1, con lo que podemos

decir que las dos mitades del test son muy consistentes entre sí.

Se tienen que 98,61% de la varianza de las puntuaciones

empíricas se debe a la varianza de las puntuaciones

verdaderas. Podríamos afirmar con suficiente certeza que

ambas mitades miden con precisión el rasgo de interés.

APLICACIÓN DEL MÉTODO SPLIT-HALVES(División por mitades de Guttman)

Consultar el libro donde se

explica este método. Puedes

adquirir en la Librería San

Marcos en la ciudad de Lima.

MÉTODO SEGÚN INTERCORRELACIÓN

DE LOS ÍTEMS

Por medio de este método se puede estimar el grado de

homogeneidad o concordancia existente entre los resultados

observados en cada reactivo de un instrumento y el resultado

total alcanzado en éste. Así mismo es conocido este método

como la homogeneidad de las preguntas o ítems las técnicas

para determinar el coeficiente de confiabilidad son:

Coeficiente Alfa de Cronbach

Ruder – Richarson 20

COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH

El coeficiente fue propuesto en 1951 por Cronbach como un estadístico para

estimar la confiabilidad de una prueba, o de cualquier compuesto obtenido a

partir de la suma de varias mediciones. Para evaluar la confiabilidad o la

homogeneidad de las preguntas o ítems es común emplear el coeficiente alfa de

Cronbach cuando se trata de alternativas de respuestas politómicas, como las

escalas tipo Likert.

Mediante la varianza de los ítems

y la varianza del puntaje total

Mediante la matriz de correlación

de los ítems

st

is

k

k2

2

11

)1n(p1

p.n

APLICACIÓN COEFICIENTE ALFA DE

CRONBACH

APLICANDO SPSS DETERMINAMOS EL

COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH

PROCEDIMIENTO:

1. Ingresar los datos del ejemplo 1, en la vista de variable de SPSS.

2. Como: I1, I2, …, I6. (en etiqueta dar nombre completo: ítem 1, ítem

2, . . . Ítem 6.).

3. En valores ingresar: 1= Nunca, 2 = Pocas veces, 3 = Regularmente,

4 = Muchas veces y 5 = Siempre. Hasta completar hasta el ítem 6).

APLICANDO SPSS DETERMINAMOS EL

COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH

PROCEDIMIENTO:

4. Hacer clic en Analizar Escala Análisis de Fiabilidad Pasar todos los

ítems a la ventana de elementos En modelos elegir Alfa Aceptar y el

resultado se verá en la siguiente ventana:

APLICANDO SPSS DETERMINAMOS EL

COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH

PROCEDIMIENTO:

4. Hacer clic en Analizar Escala Análisis de Fiabilidad Pasar todos los

ítems a la ventana de elementos En modelos elegir Alfa Aceptar y el

resultado se verá en la siguiente ventana:

Pasar los ítems a Elementos y luego hacer clic

en Aceptar

APLICANDO SPSS DETERMINAMOS EL

COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH

Interpretación

De acuerdo con el resultado anterior, se concluye que la escala de actitud hacia la

matemática tiene una confiabilidad de consistencia interna alta, aunque no lo

suficientemente alta como para ser considerada aceptable en el caso de las escalas

de actitud, cuyo coeficiente de homogeneidad siempre se espera que caiga en la

categoría de “muy alto” (entre 0,81 y 1.0).

KUDER – RICHARSON 20

Permite obtener la confiabilidad a partir de los datos obtenidos en una sola

aplicación del test o la prueba. Coeficiente de consistencia interna, puede ser

usada en cuestionarios de ítems dicotómicos y cuando existen alternativas

dicotómicas con respuestas correctas (1) e incorrectas (0).

2

120 1

120

t

n

i

s

pq

k

krKR

r20 : Correlación de la prueba completa

k : Es el número de ítems o reactivos

: Varianza total de las puntuaciones

p : proporción de sujetos que acierta el ítem

q : 1 – p = proporción de sujetos que no aciertan el ítem

2ts

APLICACIÓN KUDER – RICHARSON 20

APLICACIÓN KUDER – RICHARSON 20

46,027.2

32.11

110

101

120

2

120

t

n

i

s

pq

k

krKR

Interpretación

De acuerdo con el resultado anterior, se concluye que el

instrumento en estudio tiene una confiabilidad de consistencia

interna “baja”. Al respecto, es importante señalar que este tipo

de resultados es esperable en los casos cuando se utilizan

pruebas cortas (n ≤ 10 ítems), ya que, como se ha indicado

anteriormente, la confiabilidad de una medida es una función

directa de su extensión (número de ítems) de la prueba.

Consultas

[email protected]