es:manual:analisis:test:validez
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- | ===== Conceptos de validez y fiabilidad ===== | ||
- | En el campo de la evaluación se distingue entre dos conceptos fundamentales: | + | ===== Validez ===== |
- | + | ==== Validez del constructo | |
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- | ==== Validez ==== | + | |
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- | === Validez del constructo === | + | |
En el campo de la psicometría a su vez se hacen diferencias entre distintos tipos de validez. El concepto de validez mas común es el que se conoce como " | En el campo de la psicometría a su vez se hacen diferencias entre distintos tipos de validez. El concepto de validez mas común es el que se conoce como " | ||
- | === Validez de contenido === | + | ==== Validez de contenido |
El modelo de conocimiento clásico se basa en estimar el nivel de conocimiento global sobre una materia. Por consiguiente, | El modelo de conocimiento clásico se basa en estimar el nivel de conocimiento global sobre una materia. Por consiguiente, | ||
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Como consecuencia directa de este concepto de validez, si los alumnos saben de antemano que solo se preguntarán ciertos temas, o que solo se hará un cierto tipo de ejercicios, la evaluación puede dejar de ser válida. | Como consecuencia directa de este concepto de validez, si los alumnos saben de antemano que solo se preguntarán ciertos temas, o que solo se hará un cierto tipo de ejercicios, la evaluación puede dejar de ser válida. | ||
- | === Validez convergente === | + | ==== Validez convergente |
Se habla de validez convergente cuando las mediciones del conocimiento de una materia realizadas con distintos métodos correlacionan entre sí. Es decir, si se mide mediante un test de preguntas de opción múltiple o mediante preguntas abiertas, o mediante ejercicios de problemas el conocimiento de una materia los niveles de conocimiento inferidos para un mismo alumno deberían ser iguales por los distintos métodos para que hubiera validez convergente. | Se habla de validez convergente cuando las mediciones del conocimiento de una materia realizadas con distintos métodos correlacionan entre sí. Es decir, si se mide mediante un test de preguntas de opción múltiple o mediante preguntas abiertas, o mediante ejercicios de problemas el conocimiento de una materia los niveles de conocimiento inferidos para un mismo alumno deberían ser iguales por los distintos métodos para que hubiera validez convergente. | ||
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En la práctica aumentar el número de preguntas aumenta la fiabilidad, pero hasta un cierto punto, pero en el mejor de los casos el aumento no es ni mucho menos lineal. | En la práctica aumentar el número de preguntas aumenta la fiabilidad, pero hasta un cierto punto, pero en el mejor de los casos el aumento no es ni mucho menos lineal. | ||
+ | === Fórmula de Kuder-Richardson (KR-20) === | ||
+ | |||
+ | Un valor propuesto para medir la fiabilidad de un test se calcula mediante la fórmula: | ||
+ | $$r=\frac{K}{K-1}\begin{bmatrix} | ||
+ | 1-\frac{\sum_{i=1}^{K}p_iq_i}{\sigma_X^2} | ||
+ | \end{bmatrix}$$ | ||
+ | |||
+ | en donde, $K$ es el número de ítems; $p_i$ es la proporción de aciertos del ítem $i$-esimo, y $q_i$ la proporción de fallos $(p_i + q_i = 1)$ y $\sigma_X^2$ es la varianza de las puntuaciones del test. | ||
+ | |||
+ | === Alfa de Cronbach === | ||
+ | |||
+ | Es otro indicador de la coherencia interna de un test. Suponiendo que la puntuación $X$ de un test depende de las puntuaciones obtenidas en $K$ items $X = Y_1 + Y_2 + ... + Y_K$, se define el valor estadístico $\alpha_{raw}$ como: | ||
+ | $$\alpha_{raw} = \frac{K}{K-1}\begin{bmatrix} | ||
+ | 1-\frac{\sum_{i=1}^{K}\sigma_{Y_i}^2}{\sigma_X^2} | ||
+ | \end{bmatrix}$$ | ||
+ | en donde $\sigma_X^2$ es la varianza de las puntuaciones del test y $\sigma_{Y_i}^2$ la varianza de los resultados del ítem $i$-esimo. | ||
+ | En el caso de variables dicotómicas (verdadero/ | ||
+ | $$\alpha_{raw}=\frac{K\bar{c}}{\bar{\nu}+(K-1)\bar{c}}$$ en donde $\bar\nu$ es la media de la varianza de cada item y $\bar{c}$ es la media de la covarianza entre cada dos ítems. | ||
+ | Alternativamente se define el $\alpha$ de Cronbach estandar en función de la media de los $K(K-1)/2$ coeficientes de correlación $\bar{r}$, entre las respuestas a cada dos ítems. | ||
+ | $$\alpha_{standard}=\frac{K\bar{r}}{1+(K-1)\bar{r}}$$ es decir de la media de los coeficientes de correlación no repetidos (el triangulo inferior de la matriz de correlaciones). | ||
+ | El coeficiente $\alpha$ de Cronbach mide la coherencia interna de un test y teóricamente toma valores entre -1 y +1, aunque en la práctica nunca da valores negativos. Como referencia suelen usarse estos valores para interpretar los resultados: | ||
+ | ^ $\alpha$ de Cronbach ^ Consistencia interna ^ | ||
+ | | 0.9 $\leq$ $\alpha$ | Excelente | | ||
+ | | 0.7 $\leq$ $\alpha$ < 0.9 | Buena | | ||
+ | | 0.6 $\leq$ $\alpha$ < 0.7 | Aceptable | | ||
+ | | 0.5 $\leq$ $\alpha$ < 0.6 | Pobre | | ||
+ | | $\alpha$ < 0.5 | Inaceptable | | ||
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