Validez de muestreo

Actualizado por ultima vez el 25 de enero de 2022, por Luis Benites.

¿Qué es la Validez del Muestreo?

La validez es qué tan bien una prueba mide lo que se supone que debe medir; La validez de muestreo (a veces llamada validez lógica ) es qué tan bien la prueba cubre todas las áreas que desea que cubra . Por ejemplo, si está realizando una evaluación de la eficacia de la tutoría de matemáticas, querrá incluir todas las áreas de interés, incluidas: comprensión de números, habilidades de álgebra y resolución de problemas. Una evaluación sería una medida general deficiente si solo evaluara las habilidades de álgebra.

Por lo general, no es posible cubrir todas las áreas de interés desde una sola medida. Por lo tanto, querrá elegir los elementos más importantes en su evaluación. Una forma de hacer esto es consultar con expertos en el campo para juzgar qué tan bien los elementos son representativos del contenido. En el ejemplo anterior, podría consultar con profesores de matemáticas.

Una medida similar es la validez del ítem. Mientras que la validez del muestreo se centra en la amplitud de los elementos, la validez de los elementos se centra en su profundidad (Lodico & Spaulding, 2006).

Definición alternativa

No todos los autores definen la variabilidad muestral de la misma manera. Según Krippendorff (2012), la variabilidad del muestreo se refiere a la precisión con la que una muestra representa una población. Se puede medir con la siguiente fórmula: Donde:
validez de muestreo

La sección derecha de la ecuación es la fórmula del error de muestreo (que puede llamarse invalidez de muestreo ), por lo que la fórmula completa (1 – error de muestreo) calcula la validez de muestreo restando la parte no válida de la prueba del 100 %. Quizás el aspecto más importante de la ecuación es que cuanto mayor sea la muestra, mayor será la validez del muestreo.

Referencias :
Krippendorff, K. (2012). Análisis de contenido: una introducción a su metodología . SAGE, 12 de abril.
Lodico, M. & Spaulding, D. (2006). Métodos en Investigación Educativa: De la Teoría a la Práctica. John Wiley e hijos.

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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