Lambda-2 de Guttman: definición, ejemplos

Actualizado por ultima vez el 31 de mayo de 2022, por Luis Benites.

¿Qué es la lambda-2 de Guttman?

La lambda-2 de Guttman (λ 2 de Guttman ) es una estimación de la fiabilidad . λ-2 es el segundo de una serie de 6 lambda propuestas por Guttman en 1945. Lambda-1 fue concebida como un punto de partida para el análisis de confiabilidad. De las 6 lambdas, lambda-2 y lambda-3 (que equivale al alfa de Cronbach ) son las más utilizadas.

Lambda-2 de Guttman frente a Alpha

Lambda-2 es similar al alfa de Cronbach . Mientras que λ-2 es una estimación de la correlación entre puntuaciones para medidas paralelas , alfa es una estimación de la correlación entre puntuaciones para medidas aleatoriamente equivalentes . Cuando tiene tareas compuestas, se cree que λ-2 es más robusto que alfa. Lambda-2 siempre será mayor o igual que alfa para la prueba.

Fórmula y Cómputo

La fórmula para la lambda-2 de Guttman es: Donde σ i,j es la covarianza entre los elementos i y j.
Lambda-2 de Guttman

Probablemente no desee calcular λ-2 a mano: los cálculos pueden volverse excesivos, especialmente con pruebas más grandes. Muchos paquetes estadísticos pueden calcular λ-2, incluidos R y SPSS:

  • En R, use el comando general para confiabilidad: check.reliability(X, MS = TRUE, alpha = TRUE, lambda.2 = TRUE, LCRC = FALSE, nclass = nclass.default). Cuando lambda.2 = TRUE, devuelve el valor λ-2.
  • En SPSS, elija Analizar > Escalar > Análisis de confiabilidad. Elija «Guttman» en el cuadro de selección de modelo desplegable.

Salida SPSS de Lambda de Guttman.


Interpretación de la lambda-2 de Guttman

Las pruebas de confiabilidad le indican qué tan bien se puede diferenciar a los examinados por sus puntajes . La estadística lambda-2 le dice qué varianza se debe a las puntuaciones verdaderas. Si los examinados difieren significativamente en sus habilidades, λ-2 será alto y el error será bajo. Por ejemplo, un λ-2 de 0,79 significa que el 79 % de la varianza se debe a puntuaciones verdaderas y el 21 % se debe a errores. Cuanto mayor sea el λ-2, mejor podrá diferenciar la prueba entre las habilidades de los examinados.

Idealmente, cada prueba debería ser capaz de diferenciar entre las habilidades de los examinados (de lo contrario, ¡no tendría ningún sentido realizar la prueba!). Reglas generales para interpretar estimaciones de confiabilidad, incluido λ-2:

  • ≥0,70 para estudios a nivel de grupo como evaluaciones.
  • ≥0.80 para evaluaciones de bajo impacto, como comentarios de instrucción o calificaciones del curso.
  • ≥0.90 para decisiones de alto riesgo como admisiones escolares, colocación de recuperación o promociones.

Notas :
¿Qué son las medidas paralelas?

Las medidas paralelas son equivalentes en contenido, procesos de respuesta y características estadísticas. Por ejemplo, existen varias pruebas para calcular las puntuaciones de coeficiente intelectual y, por lo general, se considera que son equivalentes o paralelas .

¿Qué es aleatoriamente equivalente?

Las pruebas aleatoriamente equivalentes son aquellas en las que los examinados toman diferentes pruebas. Las diferencias en los puntajes deben deberse a las diferencias en la dificultad de la prueba, ya que las distribuciones de puntaje verdadero subyacentes son las mismas. Esto se compara con las pruebas no equivalentes en las que los examinados provienen de diferentes poblaciones (es decir, las puntuaciones reales subyacentes no son las mismas).

Referencias:
Callender JC, Osburn HG. Una comparación empírica del Coeficiente Alfa, Guttman’s Lambda – 2 y MSPLIT maximizó las estimaciones de confiabilidad dividida por la mitad. Revista de Medición Educativa. 1979;16(2):89–99.
Guttman, L. (1945). Una base para analizar la confiabilidad test-retest. Psychometrik, 10, 255-282
Osburn, HG (2000). Coeficiente alfa y coeficientes de confiabilidad de consistencia interna relacionados. Métodos psicológicos. Vol.5, No.2, 343-355. Recuperado el 9/3/2017 de: https://pdfs.semanticscholar.org/c65a/b8997cb48561a76c922ec971eb434986e78c.pdf

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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