Facultad de Educación
Materia:
Psicometría
Docente:
Evelio Pineda
Alumna:
Actividad:
Libro de temas de psicometría
Entrega:
Lunes 7 de octubre 2024
Maria Yoselin Valladares Montoya
Modelo lineal Clásico
El modelo de Spearman nos indica que cualquier puntuación observada de un test se puede entender como la suma de dos componentes hipotéticos.
la puntuación que una persona obtiene en un test, que denominamos su puntuación empírica, y que suele designarse con la letra X, está formada por dos componentes, por un lado, la puntuación verdadera de esa persona en ese test (V), sea la que sea, y por otro un error (e), que puede ser debido a muchas causas que se nos escapan y que no controlamos, y puede expresarse formalmente así: X=V+E (Muñis, 2010).
“En la TCT es relevante establecer las propiedades del instrumento de medida debido a que este debe estar en función de los sujetos a los que se le aplican. En este sentido dos aspectos fundamentales son la validez y la confiabilidad.” (Chévez; Torres & Astudillo, 2018) La teoría clásica de los test indica que, aunque es un instrumento de medida fiable, hay un error: los test no son tan precisos porque en las mediciones puede haber un error.
- puntuación empírica (X)
- Puntuación verdadera (V)
- Error de medida (e)
Supuestos de la teoría clásica de los test:
• La existencia de una Verdadera Puntuación en el Primer
Supuesto: Cada persona tiene una verdadera puntuación en la
Teoría Clásica de los Test (TCT)
característica que el test está midiendo, pero esta puntuación no puede observarse directamente.
• LosErroresdeMedicióncomoSegundoSupuesto:Loserroresqueocurrendurante la medición son aleatorios y no sistemáticos. Es decir, a veces los errores benefician al examinado, mientras que otras veces lo perjudican
• Independencia entre la Puntuación Verdadera y el Error en el Tercer Supuesto:
Se asume que no hay relación entre la verdadera puntuación de una persona y los errores de medición. Es decir, los errores ocurren de manera independiente de la habilidad real de la persona.
Test Paralelo
El método de test paralelo es la construcción de dos o más test, y consiste en medir la misma variable por el mismo procedimiento. El problema practico reside en obtener ítems distintos, pero razonablemente equivalentes, “supone que dos o más pruebas producen calificaciones verdaderas iguales, pero que generan errores de medición independientes para cada una de ellas” (Reidl-Martínez, 2013)
Ejemplo: Son test de inteligencia y aptitudes, donde se aplican ambas pruebas, una inmediatamente después de la otra, al mismo grupo de sujetos. La correlación entre las dos series de puntuaciones será el coeficiente de confiabilidad del test, las diferencias obtenidas estarán producidas en su mayor parte por los fallos que existen por las semejanzas o equivalencias de los ítems
Supuestos Básicos
1. Equivalencia:
Descripción: Todas las versiones de un test deben medir el mismo constructo con un nivel de dificultad similar. Esto asegura que las puntuaciones son comparables.
Ejemplo: En un examen de idiomas, si hay dos versiones (una con preguntas de comprensión lectora y otra con preguntas de gramática), ambas deben tener la misma dificultad y evaluar las mismas habilidades lingüísticas.
2. Consistencia:
Descripción: “ Las puntuaciones de un individuo deben ser consistentes entre diferentes versiones del test. Esto refleja la estabilidad del rasgo que se mide.” (Brown T., 2023)
Ejemplo: Si un estudiante obtiene 80 en una versión de un test de matemáticas y 82 en otra versión, esto indica que su habilidad matemática es estable y que el test es consistente.
3. Homocedasticidad:
Descripción: La variabilidad de las puntuaciones debe ser similar entre las diferentes versiones del test. Esto asegura que no haya diferencias significativas en cómo se distribuyen las puntuaciones.
Ejemplo: Si un test de 30 preguntas tiene una variabilidad en las puntuaciones que es consistente en dos versiones (por ejemplo, en ambas versiones las puntuaciones oscilan entre 60 y 90), esto indica homocedasticidad.
4. Independencia de los Errores:
Descripción: Los errores de medición deben ser aleatorios y no estar correlacionados entre las versiones del test. Ejemplo: Si un estudiante comete un error en la primera mitad del test
Índice de Fiabilidad
“El índice de fiabilidad es una medida que evalúa la consistencia y estabilidad de un test. Se expresa en una escala de 0 a 1, donde valores más cercanos a 1 indican mayor fiabilidad” (Reidl-Martínez, 2013). Las puntuaciones obtenidas son diferentes. Un índice de fiabilidad alto sugiere que el test mide de manera precisa el constructo que se evalúa, mientras que un índice bajo puede indicar problemas en la construcción del test.
“El coeficiente de fiabilidad es un valor numérico que cuantifica la consistencia de un test en la medición de un constructo. Este coeficiente varía entre 0 y 1: Un coeficiente de fiabilidad generalmente aceptable es de 0.70 o más” (Soler Cárdenas, 2008) Los coeficientes se calculan utilizando diferentes métodos.
• 0 indica que no hay consistencia en las puntuaciones, es decir, las mediciones son completamente aleatorias.
• 1 indica una fiabilidad perfecta, donde las puntuaciones son completamente consistentes
Error Típico de Medida
“El error típico de medida es una estimación que indica cuánta variabilidad se puede esperar en las puntuaciones de un test debido a errores de medición. Es un indicador de la precisión de una puntuación individual.” (Pardo, Ruiz, & Rejas, 2007)
Conceptos clave:
Interpretación
Se basa en la relación entre la puntuación obtenida y el coeficiente de fiabilidad del test. Cuanto más confiable sea el test, menor será el error típico de medida.
Calculo
Utilidad en Evaluaciones
Importancia en la toma de decisiones
1. Estimación por divisiones
• Se refiere a dividir el test en dos partes (por ejemplo, preguntas pares e impares) y luego calcular la correlación entre las puntuaciones de ambas mitades.
Se basa en la relación entre la puntuación obtenida y el coeficiente de fiabilidad del test. Cuanto más confiable sea el test, menor será el error típico de medida.
Permite establecer un rango en el que se espera que se encuentre la puntuación verdadera de un individuo. Por ejemplo, si un estudiante saca 75 puntos en un test y el error típico de medida es de 5, se puede estimar que su puntuación verdadera está entre 70 y 80.
En contextos educativos o psicológicos, el error típico ayuda a los evaluadores a interpretar las puntuaciones de manera más adecuada, considerando la variabilidad posible en los resultados.
Tipos de Estimación de la Fiabilidad
2. Metodo de concistencia interna
• Abarca varias técnicas, como elAlpha de Cronbach, que mide cómo las diferentes preguntas de un test se correlacionan entre sí.
3. Test-Retest:
• implica aplicar el mismo test a un grupo en dos momentos diferentes. La correlación entre las puntuaciones de ambas administraciones proporciona una medida de la estabilidad temporal del test.
Puntuaciones
Procedimientos
que Requieren Dos Administraciones
1. Prueba de Equivalencia: En este método, se administran dos versiones diferentes pero equivalentes del mismo test a los mismos individuos. La correlación entre las puntuaciones de ambas versiones ayuda a evaluar si el test mide el mismo constructo.
2. Estudio de Estabilidad: Se aplica el mismo test a un grupo en dos momentos diferentes, pero con un intervalo de tiempo significativo (por ejemplo, semanas o meses). Esto permite observar si las puntuaciones se mantienen estables a lo largo del tiempo.
3. Análisis de Sensibilidad: Este procedimiento implica medir el impacto de variables externas en las puntuaciones de un test. Se realizan dos administraciones en condiciones diferentes.
Procedimientos de Una SolaAdministración
• Análisis de Consistencia Interna:
Este procedimiento evalúa cómo las preguntas dentro de un test se relacionan entre sí. Se utilizan métodos como elAlpha de Cronbach, que mide la correlación entre las respuestas de diferentes ítems para determinar si todos están midiendo el mismo constructo.
• Análisis de Varianza (ANOVA):
Se aplica un análisis de varianza en una única administración para evaluar si hay diferencias significativas en las puntuaciones de diferentes grupos (por ejemplo, diferentes clases o niveles educativos). Esto ayuda a determinar si el test funciona de manera uniforme en distintas poblaciones.
Factores que afectan los coeficientes de fiabilidad
Variación en la Motivación:
• La motivación de los participantes en el momento de la administración puede influir en su rendimiento. Una baja motivación puede llevar a respuestas menos cuidadosas.
Instrucciones Inconsistentes:
• Si las instrucciones no se dan de manera uniforme a todos los participantes, puede haber confusión que afecte la forma en que responden, reduciendo la fiabilidad.
Conclusión
La psicometría aborda diversos puntos clave que nos proporciona herramientas para la comprensión y evolución del comportamiento humano, y la importancia de aprender como los metodos que se nos han enseñado contribuyen a una correcta aplicación, cada tema abordado tiene una complejidad debido a la relevancia que tiene dentro de lo que nosotros estamos estudiando para nuestra formación como profesionales y brindar calidad y confiabilidad en nuestro trabajo, estos métodos de medición en psicometría son fundamentales para la evaluación de variables psicológicas y nos permiten cuantificar aspectos como la inteligencia, la personalidad y otros rasgos humanos, facilitando diagnósticos precisos y la toma de decisiones informadas en diversos contextos, desde la clínica hasta la educación y el ámbito laboral. Tambien el conocer cómo aplicar un test cuando se aplican de manera adecuada, contribuyen significativamente al conocimiento y al desarrollo, cuando desconocemos de estos metodos de estudio que emo abordado no comprenderemos la importancia de prestar atención cuando salgan negativas las respuestas La combinación de estos métodos permite una evaluación integral y precisa de las características psicológicas, facilitando diagnósticos y decisiones informadas en diversas áreas, como la educación, la clínica y la selección de personal. Comprender que la correcta aplicación y análisis de estas herramientas es crucial para garantizar la validez y la fiabilidad de los resultados obtenidos y sobre todo que el cuidado es para pacientes que necesitan un determinada contestación, por ello es crucial para nosotros como futuros profesionales de la salud mental estudiar y aprender a manejar estos enfoques que nos proporcionan como herramientas esenciales que con responsabilidad ética, debemos garantizar la confidencialidad y el bienestar de los evaluados.
Referencias
Brown T., G. (2023). Principios y supuestos de la medición psicométrica. Revista Digital de Investigación en Docencia Universitaria, 2-9. doi:http://dx.doi.org/10.19083/ridu.2023.1834
Chévez; Torres, P., & Astudillo, M. P. (2018). Aplicaciones de la Teoría Clásica de los Test y el Modelo de Rash. Acta Scientiarum. Education, 40, 9-11. doi: https://doi.org/10.4025/actascieduc.v40i4.42367
Muñis, J. (2010). LAS TEORÍAS DE LOS TESTS: TEORÍA CLÁSICA Y TEORÍA DE RESPUESTA A LOS ÍTEMS. Papeles del Psicólogo, 31, 57-66. Obtenido de https://www.redalyc.org/pdf/778/77812441006.pdf
Pardo, A., Ruiz, M., & Rejas, J. (2007). El error estándar de medida. Anales de Medicina Interna, 24, 416-420. Obtenido de https://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S021271992007000900002#:~:text=El%20error%20est%C3%A1ndar%20de%20med ida%20(EEM)%20se%20ha%20obtenido%20multiplicando,%CE%B1%20de% 20Cronbach%20(3)
Reidl-Martínez, L. M. (2013). Confiabilidad en la medición. Investigación en educación médica, 2, 107-111. Obtenido de https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S200750572013000200007#:~:text=El%20modelo%20de%20pruebas%20paralelas, para%20cada%20una%20de%20ellas.
Soler Cárdenas, S. (2008). Coeficientes de confiabilidad de instrumentos escritos en el marco de la teoría clásica de los tests. Educación Médica Superior, 22, 1114. Obtenido de http://scielo.sld.cu/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S086421412008000200006