Este documento trata sobre el concepto de confiabilidad en psicometría. Brevemente: 1) La confiabilidad se refiere a la consistencia y precisión de una medida, es decir, qué tan libre está de errores. 2) Siempre habrá algún grado de error en las mediciones. Cuanto menor sea el error, mayor será la confiabilidad. 3) Existen diferentes métodos para calcular la confiabilidad, como test-retest, formas paralelas, consistencia interna.

1. CONFIABILIDAD
Psicometría

2. Por ejemplo:
FIABILIDAD
En el término cotidiano
Se asocia a algo que
funciona de manera
correcta.
Si no funcionan
de las forma
correcta
decimos que no son
confiables.

3. Se puede confiar en los resultados
obtenidos en un test.
Si la medida toma valores
precisos y consistentes
FIABILIDAD
En psicometría
Propiedad que valora
la consistencia y la
precisión de medida.
La medida perfecta
no existe.
Siempre habrá
grados de error.
Si el error es pequeño
podemos confiar en
el test.

4. EJEMPLO DE INSTRUMENTO SIN
CONFIABILIDAD

5. Teoría clásica de
los tests.
TRN
Test referidos
a la norma
CONFIABILIDAD
Desde
LA TCT
TRC
Test referidos
al criterio

6. CONCEPTO DE FIABILIDAD
CONCEPTO DE FIABILIDAD
SEGÚN LA
SEGÚN LA TCT
TCT
Su capacidad para
realizar medidas
libre de errores.
La fiabilidad de
un test será
Errores de medida
aleatorios en las
puntuaciones a
partir de su
aplicación
(-) A menos errores
de medida = +
mayor fiabilidad

7. CONCEPTO DE FIABILIDAD
CONCEPTO DE FIABILIDAD
SEGÚN LA
SEGÚN LA TCT
TCT
El error
de medida
El coeficiente de
fiabilidad y su
interpretación
Tipos de
errores de
medida
Métodos para
obtener la
confiabilidad

8. El error
de medida
Por lo tanto, cualquier proceso de medida de una característica de los objetos
o de los sujetos lleva inherente un cierto error en su medición. Podemos encontrar instrumentos de medida
con más o menos capacidad para minimizar estos errores, pero difícilmente podremos encontrar uno que los
elimine del todo.

9. El error
de medida
Todo instrumento debe
garantizar que las medidas
que se obtienen
con su aplicación
corresponden
con el verdadero nivel o
valor de la característica
evaluada.
Cualquier
proceso
de medida, lleva
inherente un
cierto error
en su medición.
Por lo tanto, las
puntuaciones no
correspondan con
exactamente con
los verdaderos
niveles de los
sujetos en la
característica
medida.
Algunos
errores
propios de la
medición se
deben a:
Factores
Sistemáticos
Por el propio
proceso de medida.
Propiedades del
instrumento.
Características de
los objetos o
sujetos medidos.
Errores
aleatorios
Indeterminados.
No corresponden a
un factor conocido.
Implicados en el
concepto de
confiabilidad.

10. Expresión del índice
de fiabilidad
Puntuaciones
verdaderas
Puntuaciones
empíricas
Expresión del
coeficiente de
fiabilidad
El coeficiente de
fiabilidad y su
interpretación
Coeficiente de
confiabilidad
Varianza de
las
puntuaciones
verdaderas
Varianza de
las
puntuaciones
empíricas
índice de fiabilidad
Coeficiente de
confiabilidad

11. Valores cercanos a 0 Valores cercanos a 1
Alta varianza de los errores en la
varianza de las puntuaciones
empíricas
Baja proporción de los errores en la
varianza de las puntuaciones
empíricas
El instrumento no es confiable
El test o instrumento utilizado es
confiable
Interpretación
El coeficiente de
fiabilidad y su
interpretación
*No existe un criterio único, universalmente
aceptado como adecuado.
Del método que se
utiliza para calcular la
confiabilidad.
La longitud del test.
De los valores que
proponen los
distintos autores.
La determinación del
valor aceptable de
confiabilidad dependerá
de:

12. Autor o contexto Valores aceptables de confiabilidad
Nunnally (1978) (sobre todo en contextos de
investigación básica)
0.70
Contexto escolar o clínico Encima de 0.80 o 0.90
Murphy y Davidshofer (2005)
0.60 (Debajo de este valor sería bajo e
inaceptable)
Kapplan y Saccuzo (2009) Entre 0.70 y 0.80 (es suficientemente bueno)
Otros autores
Consideran que valores cercanos a 1 puede
significar que los ítems son redundantes y
no aportan información relevante al
constructo.
Ejemplos de valores aceptables de
confiabilidad
El coeficiente de
fiabilidad y su
interpretación
En conclusión
Es posible interpretar
como una fiabilidad
adecuada valores del
coeficiente de
fiabilidad dentro del
intervalo de 0,70 a 0,95.

13. Tipos de
errores de
medida
ERROR DE
MEDIDA
La diferencia entre la
puntuación empírica de un
sujeto (X) y su puntuación
verdadera (V).
Error típico de
medida
Desviación típica de los
errores de medida
ERROR DE LA ESTIMACIÓN
DE LA PUNTUACIÓN
VERDADERA
La diferencia entre la puntuación
verdadera de un sujeto y su puntuación
verdadera pronosticada mediante el
modelo de la regresión (V’)
ERROR DE
SUSTITUCIÓN
El error que se comete al sustituir la
puntuación de un sujeto en un test (X1),
por la puntuación obtenida en una
forma paralela de este mismo test (X2).
La diferencia entre la puntuación de un
sujeto en un test (X1) y la puntuación
pronosticada en este test (X’1,) a partir
de una forma paralela X2. Sería el error
que cometeríamos si sustituyéramos la
puntuación de un sujeto en un test
por la puntuación pronosticada a partir
de una forma paralela de este test
ERROR DE
PREDICCIÓN

14. índices

15. índice de
equivalencia Indica el grado de equivalencia
entre las dos formas paralelas de
un test.
¿Qué es?
fÓRMULA
Será la del coeficiente de
correlación de Pearson aplicado a
este caso:
Método de formas
paralelas
Consiste en el cálculo del coeficiente de correlación de
Pearson entre las puntuaciones de una amplia muestra de
sujetos representativa de la población diana del test, en
dos formas paralelas de un test previamente obtenidas
Los test paralelos son aquellos que: miden exactamente el
mismo constructo, exactamente con la misma precisión,
las puntuaciones en las dos formas son resultado de los
erroresde medida del test.
dificultades
Dificultad en la elaboración de ambos test.
Es muy difícil construir dos test que estén formados por
ítems que que puedan ser emparejados en función de su
total equivalencia.

16. índice de
estabilidad Proporciona valores estables en
diferentes medidas de los mismos
sujetos secuencialmente obtenidas
¿Qué es?
fÓRMULA
Será la del coeficiente de correlación de Pearson
como el caso anterior con la diferencia de que x1 y
x2 son las puntuaciones obtenidas por los sujetos
en las dos administraciones del test.
MÉTODO DE TEST-
RETEST
Consiste en la aplicación del test a una misma muestra de
sujetos en dos ocasiones diferentes.
Se calcula a partir del valor del coeficiente de correlación
de Pearson entre las puntuaciones de los sujetos en dos
ocasiones.
ventajas
No requiere dos formas diferentes del test (con todas las
dificultades que esto implica)
desventajas
Su desventaja radica en la aplicación del mismo test
en diferentes momentos. Este hecho puede suponer
factores que distorsionen las puntuaciones de los
sujetos en la segunda administración.
Es de suma importancia
cuidar el tiempo entre la 1ra.
y la 2da aplicación

17. FÓRMULA DE RULÓN
índice de consistencia
interna Hace referencia al grado en que cada una de las
partes de las que se compone el instrumento es
equivalente al resto.
Vendrá determinada por el grado en el que cada
ítem, como parte básica constitutiva de este,
muestra una equivalencia adecuada con el resto
de los ítems,.
Mide con el mismo grado el constructo medido.
¿Qué es?
MÉTODO DE las 2
mitades
se divide el test en dos mitades, dejando los ítems pares en
una mitad y los impares en la otra
CORRELACIÓN DE SPEARMAN BROWN
La fórmula de Rulon (1939) para calcular la fiabilidad de un test
también parte de su división en dos mitades. Se basa en el
supuesto de que si las dos mitades son paralelas, las puntuaciones
de los sujetos en cada una de ellas solo pueden diferir como
consecuencia de los errores aleatorios.
Esta corrección se denomina de Spearman-Brown y es un caso
concreto de la fórmula del mismo nombre que se aplica para
obtener la fiabilidad de un test una vez este se ha alargado
o acortado, añadiendo o eliminando una determinada cantidad
de ítems.

18. índice de consistencia
interna
GUTMAN-FLANAGAN
Tanto Flanagan (1937) como Gutman (1945) obtuvieron una
fórmula equivalente a la de Rulon a partir de las varianzas
de los ítems pares e impares. Se basa en el mismo
principio que el anterior, pero resulta más sencilla de
obtener:
El coeficiente alfa (D) de Cronbach (1951) expresa la
consistencia interna de un test a partir de la covariación entre
sus ítems. Cuanto más elevada sea la proporción de la
covariación entre estos ítems respecto a la varianza total del
test, más elevado será el valor del coeficiente alfa (D) de
Cronbach, y más elevada su fiabilidad.
coeficiente alfa de
cronbach
CALCULO DE LAS VARIANZAS DE CADA ÍTEM COVARIANZA ENTRE LOS DISTINTOS ÍTEMS

19. índice de consistencia
interna
Algunos años antes de que Cronbach propusiera el
coeficiente alfa como indicador de la consistencia
interna de un test, Kuder y Richardson (1937)
presentaron dos fórmulas de cálculo de este
indicador, que de hecho son casos particulares de D
cuando los ítems son dicotómicos.
Estas dos fórmulas son conocidas como KR20 y
KR21. Cuando los ítems de un test son dicotómicos y
se codifican las dos alternativas de respuesta
posibles como 0 y 1, la varianza de un ítem es igual
a la proporción de ceros para la proporción de unos.
Si el test es de rendimiento y las respuestas a los
diferentes ítems son correctas o incorrectas,
habitualmente se codifica con un 1 las respuestas
correctas y con un 0 las incorrectas
kuder richardson
FÓRMULA KR 20
FÓRMULA KR 21

20. Métodos para
obtener la
confiabilidad
Test-Retest Formas
paralelas
Paralelas con
tiempo
Mitades
( nones y
pares)
Homogeneidad

21. 1 Grupo
1 Prueba
2 Aplicaciones
Test-Retest
Tiempo= mayor a 6 meses
ÍNDICE DE ESTABILIDAD
Prueba estadística: Producto momento de
Pearson

22. 1 Grupo
2 Pruebas equivalentes
2 Aplicaciones
Formas paralelas
ÍNDICE DE EQUIVALENCIA
Prueba estadística: Producto momento de
Pearson

23. 1 Grupo
2 Pruebas equivalentes
2 Aplicaciones
Paralelas con tiempo
Tiempo= Mayor a 6 meses
ÍNDICE DE EQUIVALENCIA Y ESTABILIDAD
Prueba estadística: Producto momento de
Pearson

24. 1 Grupo
1 Prueba
1 aplicación con 2
Calificaciones
Por mitades o nones y pares
ÍNDICE DE EQUIVALENCIA
Prueba estadística: Producto momento de
Pearson

25. 1 Grupo
Homogeneidad
ÍNDICE DE CONSISTENCIA INTERNA U HOMOGENEIDAD
Prueba estadística: Kuder-Richardson, Análisis factorial,
Coeficiente Alfa
1 Aplicación
1 Prueba

26. Interpretación de
los distintos
coeficientes
¿Qué significa que mi test tenga x nivel
de confiabilidad?

27. Interpretación: No hay regla específica
El coeficiente
debe estar
entre 0.70 y
0.90
Valor mínimo
de 0.80 para
comparación
entre grupos y
0.90 para
escalas
Más de 0.90
puede
implicar
redundancia
de ítems o
indicadores
0.60 para fines
exploratorios
0.70 para
confirmatorios
0.80 para
explicativo
Para toma de
decisiones, un
mínimo de
0.90, siendo el
0.95 lo
deseable

28. Fuentes de
variación, error y
factores que influye
en los coeficientes
de confiabilidad
Fuentes de
variación, error
y factores que
influye en los
coeficientes de
confiabilidad

29. FUENTES DE VARIACIÓN

30. Fuentes de error
Lo más que se puede hacer es
Propia persona:
Situación, entrenamiento,
experiencias
Siempre se debe evitar el
sesgo
Instrumento de medida:
Ítems, formato, modo
de respuesta
Deben estar entrenados.
Aplicadores

31. Fuentes de error
Lugar, hora, día,
características físicas
Condiciones de
aplicación
Interacción entre ellos
Acontecimientos
nacionales e
internacionales
Fuentes de error

32. Factores que influyen
en el coeficiente de
confiabilidad
Si el rango de calificaciones es amplio,
existe mayor probabilidad de que todas
las calificaciones esten representadas
Rango de las
calificaciones del
grupo
Variabilidad
Confiabilidad

33. Factores que influyen
en el coeficiente de
confiabilidad
Mientras más grande la prueba, los
errores de medida se desvanecen y la
puntuación depende más de la persona
Longitud de la
prueba
Tamaño
Confiabilidad

34. Factores que influyen
en el coeficiente de
confiabilidad
Si los reactivos son muy fáciles o muy
difíciles, el rango de calificación se
estrechará y se reducirá la confiabilidad
Dificultad de la
prueba Dificultad
Confiabilidad

35. Factores que influyen
en el coeficiente de
confiabilidad
Los límites de tiempo restrictivos
disminuyen la confiabilidad
Velocidad
Velocidad
Confiabilidad

36. Factores que influyen
en el coeficiente de
confiabilidad
Cuantas más fuentes de error estén
presentes, menor será el índice de
confiabilidad
Operaciones
empleadas para
estimarla
Error
Confiabilidad

37. Reporte de las puntuaciones

39. Vale obtuvo un C.I. de 106 ± 8, estableciéndose que existe un 95% de
probabilidad que su calificación verdadera se encuentre entre 98 y 114.
Asimismo, se interpreta que el 12% de la variabilidad se debe a errores de
medición
EJEMPLO
Coeficiente de
confiabilidad
Límite de
confianza
Intervalo de
confianza
Nivel de
confianza
Si obtenemos un .90 de
confiabilidad, significa que el
90% de la variabilidad de las
puntuaciones obtenidas se
debe a la variación de las
calificaciones reales y el 10% a
los errores de medición.
Puntuación (más, menos) donde
se encontrará la Puntuación
Verdadera
Rango de valores de las
calificaciones que, con una
probabilidad dada, incluirá a
las puntuaciones verdaderas
Probabilidad de que la
Puntuación Verdadera se
encuentre dentro de los límites
(se expresa en %)
0.88 +- 8 98, 114 95%

40. RECUERDA

41. Rerencias
Meneses, J. (2013). Aproximación histórica y conceptos básicos
de la psicometría. Psicometría. Barcelona: Editorial UOC.