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 ===== Indicadores basados en la Teoría clásica de los Test =====
-Siette permite configurar y caluclar automáticamente algunos de los indicadores más usuales de la Teoría Clásica de Test, como el $\alpha$ de Cronbach, y las estimaciones de fiabilidad según los métodos $\lambda_4$ de Gutman, y la fórmula de Spearman-Brown. Tambien se ha añadido un nuevo indicador, propio de Siette para medir la diferencia entre la calificación alcanzada en la primera y la segunda parte del test, al que se ha llamado "Aprendizaje diferencial". Los resultados se pueden consultar al final de la pestaña "Datos del test" de la sección Analizador.
+Siette permite configurar y calcular automáticamente algunos de los indicadores más usuales de la Teoría Clásica de Test, como el $\alpha$ de Cronbach, y las estimaciones de fiabilidad según los métodos $\lambda_4$ de Gutman, y la fórmula de Spearman-Brown. Tambien se ha añadido un nuevo indicador, propio de Siette para medir la diferencia entre la calificación alcanzada en la primera y la segunda parte del test, al que se ha llamado "Aprendizaje diferencial". Los resultados se pueden consultar al final de la pestaña "Datos del test" de la sección Analizador.
 {{ es:manual:analisis:test:indicadores_test.png | Indicadores del test }}
+Para configurar los parámetros de estos indicadores debe accederse a la sección Preferencias Generales. Si no se han configurado estas preferencias por defecto no se calculan estos indicadores.
+{{ es:manual:analisis:test:configuración_indicadores_test.png | Configuración de los indicadores del test }}
 ==== $\alpha$ de Cronbach ====
-Es una medida de la consistencia interna del test
+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 |
 ==== $\lambda_4$ de Gutman ====
+Se basa en realizar N divisiones del test en dos mitades de forma aleatoria, y calcular la estimación de la fiabilidad. El máximo valor que se obtenga será la mejor aproximación a la fiabilidad del test.
+Se puede configurar el número de divisiones que se realicen en 10, 100 o 1000. Como el proceso se basa en obtener el máximo, dará mejores resultados al realizar mas pruebas, pero tambien será algo mas costoso computacionalmente.
 ==== Fiabilidad Spearman-Brown ====
+Siette calcula la fiabilidad del test utilizando la fórmula de Spearman-Brown y escogiendo dos mitades, que supuestamente deben ser paralelas.
+Para obtener las mitades se puede optar entre:
+   * Mitades formadas con las preguntas pares o impares.
+   * Mitades formadas con las preguntas realizadas en la primera o segunda parte del test.
+   * Mitades aleatorias
+Este estimador en general da valores inferiores a la estimación mediante la $\lambda_4$ de Gutman.
 ==== Aprendizaje diferencial ====