OFICINA DE INVESTIGACIÓN – UCV LIMA Desarrollo de Proyecto de Investigación SESION 2 Validez y confiabilidad de los instrumentos de recolección de datos.

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1 OFICINA DE INVESTIGACIÓN – UCV LIMA Desarrollo de Proyecto de Investigación SESION 2 Validez y confiabilidad de los instrumentos de recolección de datos Profesor: Dr. Avelino Sebastián Villafuerte de la Cruz Escuela Académico Profesional de Contabilidad

2 Concepto Definición Conceptual Dimensiones Definición operacional Indicadores Variable teórica Variable empírica OPERACIONALIZACIÓN DE VARIABLES

3 Las escalas de actitudes son instrumentos de recolección y expresión de datos en términos cuantitativos a partir de hechos cualitativos. Es necesario que reúnan dos requisitos: la confiabilidad y la validez. INSTRUMENTO DE MEDICIÓN

4 La confiabilidad se refiera al grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto, produce iguales resultados. Ej.: el termómetro. La validez se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable que pretende medir. Ej.: Cuestionario de Sostenibilidad de la Oferta y la demanda Turística REQUISITOS

5 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA ¿Cómo se sabe si un instrumento de medición es confiable y válido?

6 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA CARACTERÍSTICAS A CONSIDERAR EN UN INSTRUMENTO (“Métodos de investigación“ Argimon J. y Jiménez J.) Validez – Validez de contenido – Validez de criterio – Validez de constructo o de concepto Confiabilidad – Repetibilidad – Confiabilidad inter observador – Consistencia interna

7 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA Ejemplo Una prueba de operaciones aritmética no tendrá validez de contenido si sólo incluye problemas de suma y excluye problemas de resta, división o multiplicación. a) VALIDEZ DE CONTENIDO. Es el grado en que una prueba representa el universo de reactivos del cual se extrajo y es útil sobre todo para evaluar la utilidad de las pruebas que muestrean un área de conocimiento en particular.

8 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA Validez de contenido por juicio de expertos

9 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA Formato para la evaluación de Jueces Helfer Joel Molina Quiñones CLIMA LABORAL

10 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA Helfer Joel Molina Quiñones EJEMPLO DE EVALUACIÓN DE JUECES El instrumento fue evaluado por 7 jueces

11 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA Helfer Joel Molina Quiñones PROCESO DE ANÁLISIS USANDO SPSS 1.Ingreso de datos en SPSS 2.Prueba Binomial 3.Interpretación y conclusión

12 P promedio = 0.036 P promedio < 0.05, La Prueba Binomial indica que el instrumento de observación es valido

13 Establece la validez de un instrumento de medición comprándola con algún criterio externo. Este criterio es un estándar con el que se juzga la validez del instrumento, cuanto más se relaciona los resultados del instrumento de medición con el criterio, la validez será mayor. Ejemplo Un cuestionario para saber las preferencias electorales de los votantes de Lima en las elecciones municipales y regionales del 2010 respecto a los candidatos a la alcaldía de esta provincia puede validarse en criterio aplicando la encuesta dos o tres días antes de la elección y sus resultados compararlos con los resultados finales de la elección Es una medida del grado en que una prueba está relacionada con algún criterio. Es de suponer que el criterio con el que se está comparando tiene un valor intrínseco como medida de algún rasgo o característica. b) VALIDEZ DE CRITERIO

14 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA Validez de criterio: Índice de Kappa de Cohen Landis y Koch (1977) propusieron unos márgenes para valorar el grado de acuerdo en función del índice kappa:

15 Se refiere al grado en que una medición se relaciona consistentemente con otras mediciones de acuerdo con hipótesis derivados teóricamente y que se relacionan a los conceptos o constructos que están siendo medidos. Ejemplo TEORIA Las investigaciones hechas encontraron que “A” se relaciona positivamente con B, C y D negativamente con W c) VALIDEZ DE CONSTRUCTO

16 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA CONFIABILIDAD Un instrumento es confiable o fiable si produce resultados consistentes cuando se aplica en diferentes ocasiones (estabilidad o reproducibilidad (replica)). Esquemáticamente se evalúa administrando el instrumento a una misma muestra de sujetos ya sea en dos ocasiones diferentes (repetibilidad) o por dos o más observadores diferentes (confiabilidad inter observador). Se trata de analizar la concordancia entre los resultados obtenidos en las diferentes aplicaciones del instrumento.

17 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA ESTUDIO DE CONFIABILIDAD

18 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA Cálculo de la confiabilidad Generalmente todos los procedimientos utilizan fórmulas que producen “coeficientes de confiabilidad”, los cuales pueden oscilar entre 0 y 1, donde 0 significa confiabilidad nula y 1 representa el máximo de confiabilidad. Muy baja Baja Regular Aceptable Elevada 0 % 1 % Medición contaminada de error No hay error

19 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA Criterio de confiabilidad valores No es confiable -1 a 0 Baja confiabilidad 0.01 a 0. 49 Moderada confiabilidad 0.5 a 0.75 Fuerte confiabilidad 0.76 a 0.89 Alta confiabilidad 0.9 a 1 X = t + e X representa valores observados t valores verdaderos e grado de error en la medición

20 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA 1.Repetibilidad o confiabilidad test-retest Se refiere a si, cuando se administra un instrumento a la misma población en dos ocasiones diferentes, se obtienen resultados idénticos o similares. Si el instrumento es para pacientes, estos deben ser crónicos. (perfil de salud) Variable cualitativa coeficiente kappa Variable cuantitativa coeficiente de correlación intra clase. Otras formas: - Versiones equivalentes - Dos mitades (pares-impares) Coeficiente de correlación intr a clase

21 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA 2.Confiabilidad interobservador. Se estima el grado de concordancia entre dos o más evaluadores (observadores). Si la confiabilidad interobservador es alta la intra observador también es alta. Pero, si la confiabilidad interobservador es baja, no se puede asegurar si es debido a diferencias entre observadores o en un mismo observador. Se evalúa: Variable cualitativa: índice kappa Variable cuantitativa: coeficiente de correlación intraclase. Ejemplo: para medir capacidad funcional en personas de edad avanzada, se evaluó la concordancia entre 11 observadores que evaluaron 30 pacientes, obteniéndose coeficientes de correlación intraclase que oscilaron entre 0,66 para el estado físico y 0,87 para los autocuidados.

22 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA 3.Consistencia interna: Se refiere si los items que miden un mismo atributo, presentan homogeneidad entre ellos. Esta homogeneidad entre los ítems nos indica el grado de acuerdo entre los mismos y, por tanto, lo que determinará que éstos se puedan acumular y dar una puntuación global. Cuando una variable tiene diferentes dimensiones debe evaluarse la consistencia interna de cada una de ellas. Se evalúa:- Coeficiente alfa de Cronbach. - Fórmula 20 de K-R Ejemplo. El cuestionario de apoyo social consta de 11 ítems medidos en una escala de Likert con puntuaciones de 1 a 5. El alfa de Cronbach de la escala fue de 0,90, el de la sub escala de apoyo confidencial de 0,88 y el de apoyo afectivo de 0,79

23 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA Coeficiente alfa de Cronbach. Se trata de un índice de consistencia interna que toma valores entre 0 y 1 y que sirve para comprobar si el instrumento que se está evaluando recopila información defectuosa y por tanto nos llevaría a conclusiones equivocadas o si se trata de un instrumento fiable que hace mediciones estables y consistentes.

24 Consistencia interna: alfa de Cronbach Persona A: Internamente consistente Persona B: Internamente inconsistente Ítem Todas las veces La mayoría de las veces Unas pocas veces Rara vez 14A4A 321B1B 24B4B 3A3A 21 343A3A 2B2B 1 44A4A 3B3B 21

25 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA Confiabilidad – Alfa de Cronbach Alfa de Cronbach N de elementos.89619 Alfa de Cronbach Eres consciente de lo que piensas sobre la actividad o problema de investigación.897 Eres consciente de qué técnica o estrategia de pensamiento usar y en qué momento.897 Te preguntas cómo se relaciona la información importante de la actividad de investigación con lo que ya sabes.898 Intentas concretar qué se te pide en la tarea de investigación..896 Reflexionas sobre el significado de lo que se te pide en la actividad de investigación antes de empezar.895 Te aseguras de haber entendido lo que hay que hacer, y cómo hacerlo en la investigación..895 Haces un seguimiento de tus progresos y, si es necesario, cambias las técnicas y estrategias de aprender la investigación..894 Utilizas múltiples técnicas de pensamiento o estrategias para resolver la actividad o la tarea de investigación..895 Eres consciente de tu esfuerzo por intentar comprender la actividad de investigación antes de empezar a resolverla..895 Seleccionas y organizas la información relevante para la resolución de la tarea o actividad de investigación..894 Verificas permanentemente el avance de tu trabajo de investigación mientras lo estás haciendo..895 Tratas de descubrir las ideas principales o la información relevante de dicha tarea o actividad de investigación..895 Intentas comprender los objetivos de la actividad de investigación antes de ponerte a resolverla..893 Eres consciente de la necesidad de planificar el curso de tu acción..896 Una vez finalizada la actividad de aprendizaje de la investigación eres capaz de reconocer lo que dejaste sin realizar..899 Eres consciente de los procesos de pensamiento que utilizas (de cómo y en qué estás pensando)..895 Antes de empezar a realizar la actividad de aprendizaje de la investigación, decides primero, cómo abordarla..896 Verificas la precisión de tu aprendizaje a medida que avanzas en la realización de la actividad de investigación..893 Te esfuerzas por comprender la información clave de aprendizaje de investigación de la actividad antes de intentar resolverla..895

26 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA Su fórmula estadística es la siguiente: K: El número de ítems Si^2: Sumatoria de Varianzas de los Items ST^2: Varianza de la suma de los Items α: Coeficiente de Alfa de Cronbach

27 Ejemplo 1 ItemsIIIIII Suma de Items Sujetos Campos (1)355 13 Gómez (2)545 14 Linares (3)445 13 Rodas (4)453 12 Saavedra (5)122 5 Tafur (6)433 10 VARP1.581.141.47 S T 2 : 9.14 (Varianza de la Población)S S i 2 :4.19

28 K: El número de ítems : 3 Si^2 : Sumatoria de Varianzas de los Ítems : 4.19 ST^2 : Varianza de la suma de los Ítems : 9.14 a : Coeficiente de Alfa de Cronbach α = 0.81 Entre más cerca de 1 está α, más alto es el grado de confiabilidad

29 PROCEDIMIENTO DE DOS MITADES (DIVISIÓN DE ÍTEMS EN PARES E IMPARES) 1° Se calcula el Índice de Correlación (Pearson) 2° Corrección de r con la ecuación de Spearman – Brown

30 EJEMPLO 2 ItemsIIIIIIAB ABA2B2 Sujetos Campos (1)35585 406425 Gómez (2)545104 4010016 Linares (3)44594 368116 Rodas (4)45375 354925 Saavedra (5)12232 694 Tafur (6)43373 21499 Suma4423 17835295

31 Índice de correlación de Pearson ( r ) : 0.66 Corrección según Spearman-Brown ( R ) : 0.79 2r / (1+r) Entre más cerca de 1 está R, más alto es el grado de confiabilidad n6 n (  AB) 1068 (  A) (  B) 1012 Numerador56 n (  A 2 ) 2112 n (  A 2 ) - (  A) 2 176 (  A) 2 1936 n (  2 ) 570 n (  2 ) - (  ) 2 41 (  ) 2 529

32 EJEMPLO 3 CALCULO CON EL EXCEL

33 SUJETOS ITEM 1ITEM 2ITEM 3ITEM 4 SUMATORI A DE ITEMS CALIDAD ECONOMIA DE ESCALA VALOR AGREGADO COMPETITIVIDAD 115141615 60 219222120 82 315141514 58 415141615 60 51819 75 61516 63 714151615 60 81314 55 9201920 79 1019182019 76 1118192019 76 1216171817 68 1314 1514 57 14171817 69 1514 1514 57

34 1619202120 80 171516 15 62 181415 14 58 1914 1514 57 2015141514 58 21141514 57 221514 57 23151615 61 2414 1514 57 2515 1615 61 2616141615 61 271615 61 2815161516 62 2915141615 60 30151315 58 VARP (Varianza de la Población) 3,232 4,929 4,366 4,179ST2ST2 62,517 S Si 2 16,706 SUJETOS ITEM 1ITEM 2ITEM 3ITEM 4 SUMATORIA DE ITEMS CALIDAD ECONOMIA DE ESCALA VALOR AGREGADO COMPETITIVIDAD K: El número de ítems 4 SSi²: Sumatoria de varianza de los ítems 17 ST²: Varianza de la suma de los ítems 63

35 α = 4 * 1 - 16,710 ( 4+1) 62,520 α = 1,33 * 0,732726 α= 0,977 Este coeficiente nos indica que entre más cerca de 1 esté α, más alto es el grado de confiabilidad, en este caso, el resultado nos da un valor de 0.977, entonces se puede determinar que el instrumento empleado tiene un alto grado de confiabilidad.

36 OFICINA DE INVESTIGACION – UCV LIMA Gracias