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-===== Conceptos de validez y fiabilidad =====
-En el campo de la evaluación se distingue entre dos conceptos fundamentales: La validez y la fiabilidad.  La validez hace referencia a la correspondencia entre lo que se quiere medir y lo que realmente se mide, mientras que la fiabilidad hace referencia a la precisión con la que se mide. El siguiente gráfico es bastante ilustrativo. Evidentemente lo deseable es que concurran ambos aspectos, pero en cualquier caso, la validez siempre es preferible a la fiabilidad.
+===== Validez =====
+==== Validez del constructo ====
-{{ es:manual:analisis:test:validez-fiabilidad.png?300 |Validez y fiabilidad }}
-==== Validez ====
-=== 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 "validez del constructo" y es al que nos referimos en general al hablar de validez. Un test tiene validez si los resultados dependen realmente del conocimiento de la materia que se está midiendo y no de cualquier otro factor. Es decir, si las preguntas del test requieren conocimientos ajenos a la materia, o son conocidas previamente por los alumnos, la evaluación deja de ser válida.
-=== 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, si la materia esta dividida en diversos contenidos, para que la evaluación global sea válida es necesario que todos los contenidos esten representados en la evaluación, es decir que constituya una muestra adecuada y representativa de todos los contenidos de la materia a evaluar. Esto puede conseguirse simplemente con un muestreo aleatorio, si hay suficientes preguntas.
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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.
-=== 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.
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 En el campo de la evaluación educativa normalmente se dice que una buena evaluación es una evaluación variada tanto en los contenidos (validez de contenidos) como en los métodos de evaluación.
-==== Fiabilidad ====
-El concepto de fiabilidad informalmente equivale al concepto de precisión de la medida. Un test será mas fiable cuando el error de la madida sea menor, es decir, cuando la medida que da sea lo mas cercana posible a la medida real. Sin embargo, a diferencia de la validez que es dificil de medir y cuantificar dentro de la teória clasica de los test (TCT) se han desarrollado definiciones matemáticas precisas de este concepto. Así pues, cuando se habla de //fiabilidad de un test// no nos referimos a algo abstracto o a la precisión en sentido general, sino a un valor estadístico que se define formalmente como la correlación entre la puntuación verdadera y la observada
-La TCT se basa en el supuesto de que el nivel real de conocimiento de un alumno $V$ puede medirse mediante un número real (vease la introducción sobre modelos del conocimiento), $X$ obtenido por ejemplo como porcentaje de preguntas acertadas, pero que por efecto del azar y otros factores desconocidos ambos valores no coinciden, ya que hay siempre un cierto error $E$ en la medida, es decir:  $$V = X+E$$
-El modelo asume que los errores $E$ son aleatorios, que el valor medio de la suma de los errores tiende a ser 0, y que no se correlaciona ni con el valor real de conocimiento, ni con el error en otros test or lo que implica que las medias son insesgadas: $$E(X) = E(V) + E(E); E(E) = \mu_X = \mu_V$$ y que el cálculo de las varianzar puede simplificarse $$\sigma_{X}^{2} = \sigma_{V}^{2} + \sigma_{E}^{2} + 2\sigma_{EV}^{2} = \sigma_{V}^{2} + \sigma_{E}^{2}$$ $$\sigma_{XV}^{2} = E((V*E)V) + E(V+E)E(V) = \sigma_{V}^{2}$$