Este documento describe los conceptos clave involucrados en la medición de variables en investigación científica, incluyendo la selección de instrumentos de medición, la aplicación de estos instrumentos, y la preparación de las mediciones obtenidas. Además, explica los requisitos de validez y confiabilidad que deben cumplir los instrumentos de medición para proporcionar información objetiva.

1. Lcda. Acevedo Lizeime
Lcdo. Diaz Jorge
Marzo, 2014
UNIVERSIDAD YACAMBU
VICERRECTORADO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO
ESTUDIOS A DISTANCIA

2. Investigación Científica
Implica Medir
Conceptos que Intervienen

3. Medir
Cabe en
el
Objeto a
Determinar
Cuantas
Veces
Unidad o
Patrón de
Medida
Comparar
el objeto
con nuestro
patrón

4. Una vez que seleccionamos el diseño de investigación apropiado y la muestra
adecuada de acuerdo con nuestro problema de estudio e hipótesis, la siguiente
etapa consiste medir la variable o las variables, por lo tanto debemos recolectar los
datos pertinentes sobre las variables involucradas en la investigación.
Seleccionar
• Un Instrumento de medición.
Aplicar
• El Instrumento a la muestra
seleccionada
Preparar
• las Mediciones Obtenidas

5. Para que una escala pueda considerarse como capaz de aportar
información objetiva debe reunir dos requisitos básicos:
Validez Confiabilidad

6. Capacidad
del
Instrumento
Medir Para
Cuantificar
Significativa
y Adecuada

7. Validez de contenido
Validez de Criterio
Validez de Constructo

8. Constituye una Muestra adecuada
Representativa de contenidos
Alcance de la Dimensión a evaluar
Prueba o Test
cumple las
condiciones

9. Test de rendimiento
Test educativos
Test referidos al criterio
Se utiliza
principalmente
Juicio de Expertos

10. Al grado en
el que el test
correlaciona
Variables
ajenas al Test
(Criterio)
Se espera por
hipótesis que
debe
correlacionar

11. Criterio
Correlación
Criterio
Externo
Relación

12. 1. Un único test y un solo criterio: se
emplearían los procedimientos de
correlación y regresión lineal
simple.
2. Varios predictores (tests) y un solo
criterio: se emplea la correlación y
regresión lineal múltiple o el
análisis discriminante.
3. Varios predictores y varios
criterios: regresión lineal
ultivariante y la correlación
canónica.

13. Se refiere al grado en que
el instrumento de medida
cumple con las hipótesis
que cabría esperar para un
instrumento de medida
diseñado para medir
precisamente aquello que
deseaba medir.

14. Para verificar
Si la redacción es correcta
Los ítems permiten obtener la información
deseada
A un grupo pequeño
Con características similares la muestra
Aplicación
Previa que se hace del instrumento

15. Mismo
Sujeto
•Intervalo de
Tiempo
•Inmediatamente
Calculo
•Primer Test
•Segundo Test
Test
•Es paralelo
•De si mismo
El resultado es el
coeficiente de
fiabilidad
Se aplica dos
veces el test

16. Dos
Instrumentos
Deben medir
lo mismo de
forma
diferente
Diferentes
preguntas
midiendo el
mismo rango
Calcula
coeficiente
de
correlación
de Pearson

17. Test
dividió en
dos
mitades
Puede ser
items pares e
items impares
Diferentes
preguntas
midiendo el
mismo rango
Calcula
coeficiente de
correlación de
Pearson

18. 𝛼 =
𝑛
𝑛 − 1
. 1 −
𝑆𝑖
2
𝑆𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
2
Donde:
α =Coeficiente de confiabilidad.
n = Numero de ítems.
𝑆𝑖
2
= Sumatoria de las varianzas de cada ítem.
𝑆𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
2
= Varianza total del instrumento
El alfa de Cronbach permite cuantificar el nivel de
fiabilidad de una escala de medida para la magnitud
inobservable construida a partir de las n variables
observadas.
Se utiliza la siguiente formula
Se utiliza para escalas
dicotómicas

19. 2
*
2
1 St
qpSt
k
k
rtt




Dónde:
k=número de ítems del instrumento.
p=personas que responden afirmativamente a
cada ítem.
q=personas que responden negativamente a
caca ítem.
St2= varianza total del instrumento
Se utiliza la siguiente formula
El Coeficiente de Kuder-Richardson al igual que el
Alpha de Conbrach permite cuantificar el nivel de
fiabilidad de una escala de medida para la magnitud
inobservable construida a partir de las n variables
observadas.
Se utiliza para escalas
Politomicas