CONFIABILIDAD

CONFIABILIDAD:

            Entre las limitaciones en el uso de los test psicométricos tenemos: una prueba o test solo pueden medir aquellos aspectos para los que ha sido construido y las normas de una prueba no tienen validez universal. Es así que los test psicométricos son los instrumentos que se utilizan en psicología para la medición de los atributos psicológicos. En psicología, medir es dar la magnitud de cierta propiedad o atributo, por ejemplo, la inteligencia, la extraversión, el razonamiento verbal, de una o más personas, con ayuda del sistema numérico.

            El test psicométrico es un procedimiento estandarizado compuesto por ítems seleccionados y organizados, concebidos para provocar en el individuo ciertas reacciones registrables; reacciones de toda naturaleza en cuanto a su complejidad, duración, forma, expresión y significado.

            El propósito fundamental de los estudios de fiabilidad o confiabilidad es estimar la magnitud de os errores cometidos al medir las variables psicológicas, dado que en la práctica es casi imposible que una medición sea perfecta. Esto conlleva a que la repetición del examen debe conducir siempre al mismo resultado.

            Existen diversos procedimientos para estimar la confiabilidad de un instrumento de medición. Todos ellos utilizan fórmulas que utilizan el coeficiente de confiabilidad, cuya magnitud, como en todo coeficiente de correlación puede oscilar entre -1, 0 y 1. Es decir que un coeficiente de o indica una confiabilidad perfecta. En la práctica se obtiene valores que se obtengan estén más próximas a 1, más confiables serán los resultados del test.

EL COEFICIENTE DE CORRELACION:

            Pensado para variables cuantitativas (escala minima de intervalo), es un inide que mide el grado de covariacion entre distintas variables relacionadas linealmente. Esto significa que puede haber variables fuertemente relacionadas, pero no de forma lineal, en cuyo caso no proceder a aplicarse la correlacion de Pearson. El coeficiente de correlacion de Pearson es un índice de fácil ejecución e, igualmente, de fácil interpretación. Digamos, en primera instancia, que sus valores absolutos oscilan entre 0 y 1. Esto es, si tenemos dos variables X e Y, y definimos el coeficiente de correlacion de Pearson entre estas dos variables como r_xy.

            Digamos que la correlacion entre dos variables X e Y es perfecta positiva cuando exactamente en la medida que aumenta una de ellas aumenta la otra. Esto sucede cuando la relación entre ambas variables es funcionalmente exacta. Difícilmente ocurrirá en psicología, pero es frecuente en las ciencias físicas donde los fenómenos se ajustan a leyes conocidas, Por ejemplo la relación entre espacio y tiempo para un móvil que se desplaza a velocidad constantemente.

              Se dice que la relación es perfecta negativa cuando exactamente en la medida que aumenta una variable disminuye la otra. Igual que en el caso anterior esto sucede para relaciones funcionales exactas, propio de las ciencias físicas.

            El coeficiente de correlación de Pearson viene definido por la siguiente expresión:

r_xy = ∑ Z _x Z _y

N

Esto es, el coeficiente de correlación de Pearson hace referencia a la media de los productos cruzados de las puntuaciones estandarizadas de X y de Y. Esta fórmula reúne algunas propiedades que la hacen preferible a otras. A operar con puntuaciones estandarizadas es un índice libre de escala de medida. Por otro lado, su valor oscila, como ya se ha indicado, en términos absolutos, entre 0 y 1.

TIPOS DE CONFIABILIDAD:

            Existen varias maneras para estimar la confiabilidad de una medida. En esta sección desarrollaremos tres de las más conocidas: (a) confiabilidad de re aplicación de pruebas (test-retest); (b) confiabilidad de versiones equivalentes (pruebas paralelas); y (c) confiabilidad de consistencia interna (homogeneidad).

            La confiabilidad de reaplicación de pruebas. Esta consiste en administrar dos veces una misma prueba a un mismo grupo de sujetos en un intervalo relativamente corto de tiempo (no más de tres meses entre una y otra medición). Estas dos distribuciones de puntajes se correlacionan y el coeficiente obtenido representa una estimación de la confiabilidad del instrumento (ver Anastasi, 1976). La confiabilidad de reaplicación de pruebas muestra hasta donde los puntajes obtenidos en un instrumento pueden ser generalizados a través del tiempo. En la medida que la confiabilidad es mayor, menos susceptibles son los puntajes de ser modificados por las condiciones aleatorias asociadas con la situación de medición o con los cambios de los propios sujetos. El coeficiente de confiabilidad obtenido es una medida de la estabilidad de la prueba.

            La confiabilidad de versiones equivalentes. Esta se utiliza en el caso dos o más pruebas que miden el mismo constructo. Para ello, se preparan dos versiones de la misma prueba y se administran a la misma muestra de sujetos; luego estas dos distribuciones de puntajes son correlacionadas, para estimar el coeficiente de confiabilidad. Dicho coeficiente combina dos tipos de confiabilidad: estabilidad temporal y consistencia de las repuestas a las diferentes muestras de ítemes (ver Helmstadter, 1964).

            La confiabilidad de consistencia interna. Este tipo de confiabilidad permite determinar el grado en que los ítemes de una prueba están correlacionados entre si. Si los diferentes reactivos de un instrumento tienen una correlación positiva y, como mínimo, moderada, dicho instrumento será homogéneo. En consecuencia, se puede definir la homogeneidad como la consistencia en la ejecución en todos los reactivos de la prueba (Loevinger, 1947; Anastasi, 1961). De allí que en una prueba con un alto grado de consistencia interna, el saber como se desempeña una persona en un item, nos permite predecir como lo hará en los demás.

MEJORAMIENTO DE LA CONFIABILIDAD DE UNA PRUEBA DE VELOCIDAD

La confiabilidad de un instrumento está en relación directa con su extensión. Esto se explica porque en la medida que la prueba está formada por pocos ítemes (n < 10) el error de medición aumenta y, en consecuencia, la confiabilidad tiende a bajar. Es decir, cuando la prueba contiene una muestra grande de ítemes (n > 30) que son representativos del dominio que se pretende medir, aumenta la probabilidad de acercarnos a la varianza verdadera del instrumento y, de esta manera, se incrementa la confiabilidad. Además, la confiabilidad de una prueba puede ser mejorada, siguiendo el principio del maxmicon sugerido por Kerlinger (2002), el cual consiste en: maximizar la varianza debida a las diferencias individuales y minimizar la varianza de error. En resumen, el procedimiento recomendado por Kerlinger es el siguiente:

Primero, escribir los ítemes de manera clara, sin ambigüedad. Un ítem ambiguo puede ser interpretado de muchas maneras, lo cual contribuye a aumentar el error de la varianza y, por lo tanto, disminuye la confiabilidad de la prueba.

Segundo, escribir claramente las instrucciones, contribuye a reducir el error de medición. Las instrucciones ambiguas y o poco claras contribuyen a aumentar el error de la varianza.

Tercero, usar condiciones estándares y bien controladas para administrar la prueba. Los factores internos (referidos al sujeto que toma la prueba) como los externos (asociados a las condiciones bajo las cuales se toma la prueba, contribuyen a aumentar el error de medición.