En estadística, el término confiabilidad se refiere a la consistencia de una medida.
Si medimos algo como inteligencia, conocimiento, productividad, eficiencia, etc. en individuos varias veces, ¿son consistentes las mediciones?
Idealmente, los investigadores quieren que una prueba tenga una alta confiabilidad porque eso significa que proporciona mediciones consistentes a lo largo del tiempo, lo que significa que se puede confiar en los resultados de la prueba.
Resulta que hay cuatro formas de medir la confiabilidad:
1. Método de confiabilidad dividido en mitades : determina cuánto error en los resultados de la prueba se debe a una construcción deficiente de la prueba, por ejemplo, preguntas mal redactadas o instrucciones confusas.
Este método utiliza el siguiente proceso:
- Divida una prueba en dos mitades. Por ejemplo, la mitad puede estar compuesta por preguntas pares mientras que la otra mitad está compuesta por preguntas impares.
- Administre cada mitad a la misma persona.
- Repita para un grupo grande de personas.
- Calcule la correlación entre las puntuaciones de ambas mitades.
Cuanto mayor sea la correlación entre las dos mitades, mayor será la consistencia interna de la prueba o encuesta. Idealmente, le gustaría que la correlación entre las mitades fuera alta porque esto indica que todas las partes de la prueba contribuyen por igual a lo que se mide.
2. Método de confiabilidad de prueba-repetición de prueba : determina cuánto error en los resultados de la prueba se debe a problemas de administración, por ejemplo, ambiente ruidoso, iluminación deficiente, tiempo insuficiente para completar la prueba.
Este método utiliza el siguiente proceso:
- Administrar una prueba a un grupo de personas.
- Espere algún tiempo (días, semanas o meses) y administre la misma prueba al mismo grupo de personas.
- Calcule la correlación entre las puntuaciones de las dos pruebas.
Generalmente, una correlación de confiabilidad prueba-reprueba de al menos 0,80 o más indica una buena confiabilidad.
3. Método de confiabilidad de formas paralelas : determina cuánto error en los resultados de la prueba se debe a efectos externos, por ejemplo, los estudiantes obtienen acceso a las preguntas con anticipación o los estudiantes obtienen mejores puntajes simplemente practicando más.
Este método utiliza el siguiente proceso:
- Administre una versión de una prueba a un grupo de personas.
- Administre una versión alternativa pero igualmente difícil de la prueba al mismo grupo de personas.
- Calcule la correlación entre las puntuaciones de las dos pruebas.
4. Método de confiabilidad entre evaluadores – Determina la coherencia con la que cada elemento de una prueba mide el verdadero constructo que se mide; por ejemplo, ¿se comunican claramente todas las preguntas y son relevantes para el constructo que se mide?
Este método implica que varios evaluadores o jueces calificados califiquen cada elemento en una prueba y luego calcular el porcentaje de acuerdo general entre los evaluadores o jueces.
Cuanto mayor sea el porcentaje de acuerdo entre los jueces, mayor será la confiabilidad de la prueba.
Fiabilidad frente a validez
La confiabilidad se refiere a la consistencia de una medida y la validez se refiere al grado en que una prueba o escala mide el constructo que se propone medir.
Una buena prueba o escala es aquella que tiene alta confiabilidad y alta validez. Sin embargo, es posible que una prueba o escala tenga confiabilidad sin tener validez.
Por ejemplo, suponga que una báscula determinada que pesa cajas pesa constantemente las cajas como 10 libras por encima del peso real. Esta báscula es confiable porque es consistente en sus medidas, pero no es válida porque no mide el valor real del peso.
Confiabilidad y error estándar de medición
También se puede usar un coeficiente de confiabilidad para calcular un error estándar de medición , que estima la variación alrededor de una puntuación «verdadera» para un individuo cuando se toman medidas repetidas.
Se calcula como:
SE m = s√ 1-R
dónde:
- s: la desviación estándar de las mediciones
- R: el coeficiente de confiabilidad de una prueba
Consulte este artículo para obtener una explicación detallada del error estándar de medición.
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
