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A menudo, los investigadores desean utilizar algún tipo de prueba para medir un constructo como inteligencia, aptitud, capacidad educativa, etc. en individuos de alguna población.
Al administrar cualquier tipo de prueba, es importante que la prueba sea confiable . En otras palabras, es importante que los resultados de una prueba se puedan reproducir en las mismas condiciones en dos momentos diferentes.
La confiabilidad test-retest es una forma específica de medir la confiabilidad de una prueba y se refiere al grado en que una prueba produce resultados similares a lo largo del tiempo.
Calculamos la confiabilidad test-retest usando el Coeficiente de Correlación de Pearson , que toma un valor entre -1 y 1 donde:
- -1 indica una correlación lineal perfectamente negativa entre dos puntuaciones
- 0 indica que no hay correlación lineal entre dos puntuaciones
- 1 indica una correlación lineal perfectamente positiva entre dos puntuaciones
Por ejemplo, podemos dar una prueba de CI a 50 participantes el 1 de enero y luego dar el mismo tipo de prueba de CI de dificultad similar al mismo grupo de 50 participantes un mes después.
Podríamos calcular la correlación de las puntuaciones entre las dos pruebas para determinar si la prueba tiene una buena fiabilidad test-retest.
Generalmente, una correlación de confiabilidad prueba-reprueba de al menos 0,80 o más indica una buena confiabilidad.
Ejemplo: cálculo de la confiabilidad de prueba-repetición de prueba
Suponga que los investigadores realizan una prueba a 20 personas y luego dan el mismo tipo de prueba un mes después a las mismas 20 personas.
Sus puntuaciones se muestran a continuación:
Podemos usar una calculadora de correlación para encontrar que el coeficiente de correlación de Pearson entre los dos conjuntos de puntajes es 0.836 .
Dado que esta correlación es superior a 0,80, los investigadores podrían concluir que la prueba tiene una buena fiabilidad test-retest.
En otras palabras, la prueba produce resultados confiables que se pueden replicar en diferentes momentos.
Sesgo potencial en la confiabilidad test-retest
La confiabilidad test-retest es una métrica útil para calcular, pero tenga en cuenta los siguientes sesgos potenciales que podrían afectar esta métrica:
1. Efecto de práctica
Un efecto de práctica ocurre cuando los participantes simplemente mejoran en alguna prueba debido a la práctica. Esto significa que es probable que muestren mejores resultados durante las pruebas posteriores porque han tenido tiempo para practicar y mejorar.
La forma de prevenir este tipo de sesgo es dar a las personas pruebas que tengan la misma dificultad pero que tengan una variedad diferente de preguntas para que no puedan memorizar las respuestas a los tipos de preguntas formuladas en la primera prueba.
2. Efecto de fatiga
Un efecto de fatiga ocurre cuando los participantes empeoran en alguna prueba porque se agotan o se fatigan mentalmente por tomar pruebas anteriores.
La forma de prevenir este tipo de sesgo es proporcionar suficiente tiempo entre las pruebas (idealmente semanas o incluso meses) para que los participantes estén frescos al realizar ambas pruebas.
3. Diferencias en las condiciones
Cuando los participantes realizan las dos pruebas en diferentes condiciones (es decir, diferente iluminación, diferente hora del día, diferente tiempo permitido para completar la prueba, etc.) es posible que obtengan una puntuación diferente en las pruebas simplemente debido a diferencias en el entorno de prueba.
La forma de evitar este tipo de sesgo es asegurarse de que los participantes realicen ambas pruebas en condiciones idénticas, es decir, durante la misma hora del día, con la misma iluminación general y ambiente, y con la misma cantidad de tiempo para completar la prueba.
Recursos adicionales
Una rápida introducción al análisis de confiabilidad
¿Qué es la confiabilidad dividida en mitades?
¿Qué es la confiabilidad entre evaluadores?
¿Qué es la confiabilidad de los formularios paralelos?
¿Qué es un error estándar de medición?
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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– Dereck