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 ==== Correlación biserial-puntual ====
-Se aplica cuando la respuesta a una pregunta es una variable dicotómica (acierto/fallo) y el resultado del test se supone que es una variable continua. r_{pb} = \frac{\bar{X_1}-\bar{X_T}}{S_X}\sqrt{\frac{p}{q}}$$ en donde
+Se aplica cuando la respuesta a una pregunta es una variable dicotómica (acierto/fallo) y el resultado del test se supone que es una variable continua. $$r_{pb} = \frac{\bar{X_1}-\bar{X_T}}{S_X}\sqrt{\frac{p}{q}}$$ en donde
-$\bar{X_1}$ es la puntuación media de los participantes que contestaron correctamente a la pregunta.<html><br/></html>
+$\bar{X_1}$ es la puntuación media de los participantes que contestaron correctamente a la pregunta.\\
-$\bar{X_T}$ es la puntuación media de todos los participantes.<html><br/></html>
+$\bar{X_T}$ es la puntuación media de todos los participantes.\\
-$S_X$ es la desviación típica de las puntuaciones.<html><br/></html>
+$S_X$ es la desviación típica de las puntuaciones.\\
-$p$ es la proporción de respuestas correctas (indice de dificultad).<html><br/></html>
+$p$ es la proporción de respuestas correctas (indice de dificultad).\\
-$q=1-p$, es la proporción de respuestas incorrectas.<html><br/></html>
+$q=1-p$, es la proporción de respuestas incorrectas.\\
+Es equivalente al coeficiente de correlación de Pearson, y como tal puede establecerse un intervalo de confianza significativo al 95%. Si el intervalo de confianza excluye el valor 0, se interpreta que el coeficiente de correlación es significativo. Por consiguiente este indicador resulta mas fiable que el índice de discriminación, que puede interpretarse como una señal de alerta, pero que debe confirmarse con la este indicador.
-Es equivalente al coeficiente de correlación de Pearson, y como tal puede establecerse un intervalo de confianza significativo al 95%.
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   * En la pestaña Analizador de la sección de Preguntas, en la subpestaña Indicadores.
+En la representación gráfica se utilizan barras de colores para indicar si los valores que son significativos, ya sean positivos (en verde) o negativos (en rojo); y grises para indicar los valores que no lo son.