Licenciatura en Psicopedagogía: Métodos, Diseños y Técnicas de Investigación Psicológica Tema 9 Fiabilidad de las puntuaciones.

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1 Licenciatura en Psicopedagogía: Métodos, Diseños y Técnicas de Investigación Psicológica Tema 9 Fiabilidad de las puntuaciones

2 2 ¿Qué es la psicometría?  Es una disciplina metodológica, dentro del área de la Psicología, cuya tarea fundamental es la medición o cuantificación de las variables psicológicas con todas las implicaciones que ello conlleva, tanto teóricas -posibilidades y criterios de medición- como prácticas -cómo y con qué se mide- (Barbero, Vila y Suarez, 2003).  Principios básicos para la construcción de instrumentos de medición psicológica (por ej. Finalidad del test, características – longitud, formato de los ítems, etc.-), grupo de expertos, pilotaje, etc.  Técnicas para la construcción de escalas de actitudes.  Evaluación de las propiedades métricas (fiabilidad de las puntuaciones, de los test, validez, calidad métrica de los ítems)

3 3 Teoría aplicada a casos prácticos  ¿Qué es la fiabilidad de un test?  Precisión y estabilidad  Principal objetivo: estimar el coeficiente de fiabilidad.  2 posibilidades:  Métodos basados en la estabilidad de las medidas:  Formas paralelas y Test-retest  Métodos basados en la consistencia interna de las respuestas de los sujetos a los ítems del test:  Dos mitades  Covariación de los ítems

4 4 Métodos basados en la covariación de los ítems  Coeficiente alfa de Cronbach  Se basa en la correlación media entre todos los ítems de un test.

5 5 Factores que afectan a la fiabilidad (I)  LONGITUD DEL TEST  Si aumentamos la longitud del test (añadimos ítems paralelos)…  Mayor información acerca del atributo en estudio.  Menor error al estimar la puntuación verdadera de un sujeto.  Por tanto, aumentará la fiabilidad.

6 6 Factores que afectan a la fiabilidad (II)  VARIABILIDAD DE LA MUESTRA  El coeficiente de fiabilidad puede variar dependiendo de la homogeneidad del grupo.  Menor coeficiente de fiabilidad cuanto más homogéneo sea el grupo.  * Se asume que el error típico de medida de un test se mantiene constante independientemente de la variabilidad del grupo en que se aplique.

7 7 El error de medida  Objetivo:  Construir tests que den lugar al mínimo error de medida posible (diferencia entre la puntuación empírica obtenida por un sujeto en un test y su puntuación verdadera).  Que la puntuación obtenida proporcione el mayor grado de información real sobre la característica estudiada.  Hay otros errores, los aleatorios (de los que se ocupa el análisis de la fiabilidad).

8 8 Modelo lineal de Spearman  Nos va a ayudar a estimar la cantidad de error que afecta a las puntuaciones empíricas y el verdadero nivel del o los sujetos en la característica de estudio. X (punt. empírica)= V (nivel real)+ E (error de medida)

9 9 Modelo lineal de Spearman  A) E = X – V  B) E (e) = 0  C)  D) Cov (V, E) = 0  E)  F) Cov (X, V) =  G)  H)

10 10 Coeficiente de fiabilidad  Correlación entre las puntuaciones empíricas obtenidas por una muestra en dos formas paralelas del test.  El cociente entre la varianza de las puntuaciones verdaderas y la varianza de las puntuaciones empíricas.  A medida que dicha proporción aumenta, disminuye el error de medida.  Índice de fiabilidad:

11 11 Tipos de errores de medida  Error de medida: es la diferencia entre la puntuación empírica de un sujeto y su puntuación verdadera.  Obtenemos una medida individual de la precisión del test.  El error típico de medida: desviación típica de los errores de medida. Medida grupal del error ya que se calcula para todos los sujetos de la muestra.  Error de estimación de la puntuación verdadera: diferencia entre la puntuación verdadera se un sujeto y la puntuación verdadera pronosticada mediante el modelo de regresión.  El error típico de estimación de la puntuación verdadera: desviación típica de los errores de estimación.

12 12 Tipos de errores de medida  Error de sustitución: es la diferencia entre la puntuación obtenida por un sujeto en un test y las obtenidas en otro test paralelo. Se cometería al sustituir las puntuaciones obtenidas en el test X1 por las obtenidas en un test paralelo X2.  El error típico de sustitución: desviación típica de los errores de sustitución.  Error de predicción: diferencia entre las puntuaciones obtenidas por un sujeto en un test (X1) y las puntuaciones pronosticadas en ese mismo test (X1’), a partir de una forma paralela X2.  El error típico de predicción: desviación típica de los errores de predicción.

13 13 Estimación de la puntuación verdadera de los sujetos  No podemos calcular el valor exacto de la puntuación verdadera de un sujeto, pero sí establecer un intervalo confidencial dentro del cual se encontrará dicha puntuación con un determinado nivel de confianza.

14 14 Intervalo de confianza  Estimación de la puntuación verdadera.  Habría que construir un intervalo entre cuyos límites se encontraría la puntuación verdadera. Al ser una estimación, existe un margen de error.  Intervalo de confianza: intervalo de valores entre los cuales se encontrará la puntuación verdadera.  El centro del intervalo y los valores de α y el error son los que definirán los valores de los límites superior e inferior del intervalo.  Nivel de confianza: nivel de seguridad de que la puntuación verdadera se encuentra en el intervalo de valores. Se suele utilizar un nivel de confianza del 95% o del 99%.

15 15 Intervalo de confianza 99% XX - errorX + error 99% (probabilidad de errar del 1%)

16 16 Estimación de la puntuación verdadera de los sujetos  Método de la desigualdad de Chebychev:  La puntuación verdadera se encontrará entre dos valores, el límite superior y el límite inferior del intervalo.

17 17 Estimación de la puntuación verdadera de los sujetos  Distribución normal de los errores:  Asume una distribución normal de los errores de medida y de las puntuaciones empíricas.  Se calculan las Zs en la tabla de distribución normal para el nivel de confianza deseado.  Se calcula el error típico de medida S e.  Se calcula el error de medida máximo que estamos dispuestos a admitir.  Se calcula el intervalo confidencial en el que se encontrará la puntuación verdadera.

18 18 Distribución normal  El límite del diagrama de barras: al aumentar indefinidamente el número de barras, disminuye su amplitud y las barras se adelgazan más y más. En el límite, la línea quebrada se identificará con la curva (Normal o Campana de Gauss).

19 1) X: es la puntuación atribuida a cada sujeto al ser sometido a cualquier prueba. 2) x: es la puntuación directa menos la media. 3) Z: es la puntuación diferencial dividida por la desviación típica. 19 Tabla de distribución normal

20 20 Estimación de la puntuación verdadera de los sujetos  Modelo de regresión:  Es más conveniente hacer el intervalo confidencial no a partir de las puntuaciones empíricas (que son sesgadas debido a los errores de medida) sino a partir de la puntuación verdadera estimada.  Hacer ecuación de regresión en puntuaciones directas de V sobre X.  Determinar la ecuación de regresión sirve para:  Describir de manera concisa la relación entre variables.  Predecir los valores de una variable en función de la otra.

21 21 Estimación de la puntuación verdadera de los sujetos  Se calculan las Zs en la tabla de distribución normal para el nivel de confianza deseado.  Se calcula el error típico de estimación S vx.  Se calcula el error máximo de estimación.  Se calcula el intervalo confidencial en el que se encontrará la puntuación verdadera.