Validez aparente: definición y ejemplos

Actualizado por ultima vez el 14 de diciembre de 2021, por Luis Benites.

validez aparente

¿Qué es la validez facial?

La validez aparente, también llamada validez lógica , es una forma simple de validez en la que aplica una evaluación superficial y subjetiva de si su estudio o prueba mide o no lo que se supone que debe medir . Puede pensar que es similar al «valor nominal», donde simplemente roza la superficie para formarse una opinión. Es la forma de validez más fácil de aplicar a la investigación. Sin embargo, por lo general no incluye mucho (si es que incluye alguno) en cuanto a mediciones objetivas. Por lo tanto, a menudo se la critica como la forma más débil de validez.

Por ejemplo, se supone que las pruebas de coeficiente intelectual miden la inteligencia. La prueba sería válida si midiera con precisión la inteligencia. Las primeras pruebas de coeficiente intelectual a menudo tenían imágenes de elementos que faltaban, como una pelota de tenis que faltaba en una cancha o una chimenea que faltaba en una casa. A primera vista, se pensó que la prueba era válida y justa para los hablantes de idiomas distintos del inglés, porque las imágenes son un idioma universal. Sin embargo, la prueba en realidad estaba sesgada en contra de los pobres, quienes quizás nunca hayan visto una cancha de tenis. También estaba sesgado contra personas de algunos países cristianos que pensaban que faltaba una cruz en el techo, no una chimenea.

¿Por qué se utiliza la validez facial?

Si la validez aparente es la forma más débil de validez, ¿por qué usarla? Una razón es eliminar rápidamente la investigación de mala calidad. Por ejemplo, digamos que el trabajo de un investigador indicó que beber leche causa cáncer de colon. Una revisión por pares del artículo realizada por un distinguido bioquímico reveló varias deficiencias en el diseño del experimento. El bioquímico rechazó el artículo sobre la validez aparente, pero estaban bien calificados para hacerlo. En esencia, la validez aparente es más débil para un profano y más fuerte para un experto en el campo.

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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