Este documento discute la diferencia entre incertidumbre y precisión en el análisis químico. Explica que la incertidumbre considera todas las posibles fuentes de error, mientras que la precisión solo considera la variabilidad entre repeticiones. También señala que la incertidumbre está relacionada con la trazabilidad de los resultados, mientras que la precisión no lo está. Finalmente, destaca la importancia de determinar la incertidumbre de los resultados analíticos para compararlos entre laboratorios y asegurar su fiabilidad
Este documento habla sobre la confiabilidad de los instrumentos de medición psicológica. Explica que la confiabilidad se refiere a la exactitud y reproducibilidad de los resultados de un instrumento. Luego describe tres métodos para estimar la confiabilidad: la confiabilidad de reaplicación, la confiabilidad de versiones equivalentes, y la confiabilidad de consistencia interna. El documento provee ejemplos matemáticos para calcular los coeficientes de confiabilidad usando cada uno de estos métodos.
Trabajo de Diseños Cuantitativos sobre Validez y Confiabilidad de la Maestría en Gerencia de las Finanzas y de los Negocios de la Universidad de Yacambú
Confiabilidad en la elaboración de instrumentosacastillounah
Este documento define la confiabilidad de una prueba psicológica como la consistencia de los resultados obtenidos al aplicar la misma prueba a las mismas personas en diferentes ocasiones. Explica tres métodos para medir la confiabilidad: test-retest, formas paralelas y mitades partidas. También cubre conceptos como el error estándar de medición y cómo factores como la extinción de la prueba y la varianza en las puntuaciones afectan la confiabilidad.
El documento describe los conceptos de validez y confiabilidad en la medición. Explica que la validez se refiere a qué tan bien un instrumento mide lo que pretende medir y describe tres tipos de validez: de contenido, criterio y constructo. También explica que la confiabilidad se refiere a qué tan consistentes son los resultados de un instrumento y describe métodos para medir la confiabilidad como el test-retest, formas paralelas, mitades partidas y fórmulas como Kuder-Richardson y alfa de Cronbach.
Este documento define los conceptos de medición, validez y confiabilidad, que son requisitos indispensables para los instrumentos científicos de recogida de datos. Explica que la validez se refiere a que el instrumento mide realmente la variable que pretende medir, mientras que la confiabilidad es la capacidad del instrumento de obtener resultados consistentes. También describe diferentes tipos de validez y métodos para calcular la confiabilidad, como test-retest, formas paralelas y coeficientes como alfa de Cronbach y KR-
El documento presenta diferentes métodos para medir la confiabilidad y validez de instrumentos de medición, incluyendo el coeficiente de Pearson, el coeficiente de Spearman, el alfa de Cronbach y el coeficiente Kuder-Richardson. Explica las fórmulas y los pasos para calcular cada coeficiente usando el software SPSS.
Validez y confiabilidad en la investigacióngabo-187
Este documento discute la validez y confiabilidad de los instrumentos de medición. Explica que la validez se refiere a qué tan bien una prueba mide el constructo que intenta medir y discute tres tipos de validez: de contenido, de criterio y de constructo. También explica varios métodos para medir la confiabilidad de una prueba, incluyendo test-retest, formas paralelas, split-halves y el coeficiente alfa de Cronbach.
Este documento habla sobre la confiabilidad de los instrumentos de medición psicológica. Explica que la confiabilidad se refiere a la exactitud y reproducibilidad de los resultados de un instrumento. Luego describe tres métodos para estimar la confiabilidad: la confiabilidad de reaplicación, la confiabilidad de versiones equivalentes, y la confiabilidad de consistencia interna. El documento provee ejemplos matemáticos para calcular los coeficientes de confiabilidad usando cada uno de estos métodos.
Trabajo de Diseños Cuantitativos sobre Validez y Confiabilidad de la Maestría en Gerencia de las Finanzas y de los Negocios de la Universidad de Yacambú
Confiabilidad en la elaboración de instrumentosacastillounah
Este documento define la confiabilidad de una prueba psicológica como la consistencia de los resultados obtenidos al aplicar la misma prueba a las mismas personas en diferentes ocasiones. Explica tres métodos para medir la confiabilidad: test-retest, formas paralelas y mitades partidas. También cubre conceptos como el error estándar de medición y cómo factores como la extinción de la prueba y la varianza en las puntuaciones afectan la confiabilidad.
El documento describe los conceptos de validez y confiabilidad en la medición. Explica que la validez se refiere a qué tan bien un instrumento mide lo que pretende medir y describe tres tipos de validez: de contenido, criterio y constructo. También explica que la confiabilidad se refiere a qué tan consistentes son los resultados de un instrumento y describe métodos para medir la confiabilidad como el test-retest, formas paralelas, mitades partidas y fórmulas como Kuder-Richardson y alfa de Cronbach.
Este documento define los conceptos de medición, validez y confiabilidad, que son requisitos indispensables para los instrumentos científicos de recogida de datos. Explica que la validez se refiere a que el instrumento mide realmente la variable que pretende medir, mientras que la confiabilidad es la capacidad del instrumento de obtener resultados consistentes. También describe diferentes tipos de validez y métodos para calcular la confiabilidad, como test-retest, formas paralelas y coeficientes como alfa de Cronbach y KR-
El documento presenta diferentes métodos para medir la confiabilidad y validez de instrumentos de medición, incluyendo el coeficiente de Pearson, el coeficiente de Spearman, el alfa de Cronbach y el coeficiente Kuder-Richardson. Explica las fórmulas y los pasos para calcular cada coeficiente usando el software SPSS.
Validez y confiabilidad en la investigacióngabo-187
Este documento discute la validez y confiabilidad de los instrumentos de medición. Explica que la validez se refiere a qué tan bien una prueba mide el constructo que intenta medir y discute tres tipos de validez: de contenido, de criterio y de constructo. También explica varios métodos para medir la confiabilidad de una prueba, incluyendo test-retest, formas paralelas, split-halves y el coeficiente alfa de Cronbach.
Este documento discute los conceptos de validez y confiabilidad en la medición de instrumentos. Explica que la validez se refiere a qué tan bien un instrumento mide el concepto que intenta medir, mientras que la confiabilidad se refiere a si un instrumento produce los mismos resultados consistentemente. Luego describe diferentes tipos de validez como validez de contenido, criterio y constructo, y métodos para medir la confiabilidad como test-retest, formas alternativas, división por mitades y coeficientes Alfa y KR
Este documento trata sobre la medición y su importancia para la fisioterapia. Explica que la medición implica asignar valores numéricos a objetos o eventos según ciertas reglas. Se definen variables dependientes e independientes y se explican los diferentes niveles de medición como nominal, ordinal, de intervalo y razón. Finalmente, se discuten conceptos como fiabilidad y validez que son importantes para la calidad de la medición.
Este documento discute los conceptos de validez y confiabilidad en la medición. Explica que la validez se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable que pretende medir y tiene tres componentes: validez de contenido, validez de criterio y validez de constructo. También define la confiabilidad como la habilidad de un instrumento para operar de manera consistente bajo condiciones establecidas y presenta varios métodos para medir la confiabilidad como el test-retest, las formas paralelas
El documento proporciona información sobre diseños cuantitativos de investigación, incluyendo definiciones y tipos de medición, validez y confiabilidad. Explica que la medición consiste en vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos. Define la validez de contenido, criterio y constructo y métodos como test-retest y coeficientes Alfa y KR-20. También define la confiabilidad y métodos como test-retest, formas paralelas, split-halves y coeficientes de confiabilidad.
1. El documento describe los pasos para determinar las incertidumbres en la medición. 2. Existen muchas posibles fuentes de incertidumbre como la definición imperfecta del objeto medido o la resolución del instrumento. 3. La guía GUM establece reglas para evaluar y expresar la incertidumbre, clasificando las componentes en tipo A (análisis estadístico de datos) y tipo B (otros métodos).
Este documento define la confiabilidad y discute sus tipos y métodos de cálculo. La confiabilidad se refiere al grado en que un instrumento arroja los mismos resultados al medir características en situaciones similares. Existen tres tipos de confiabilidad: quijotesca, diacrónica y sincrónica. Los métodos para medir la confiabilidad incluyen test-retest, formas equivalentes, división en dos mitades, alfa de Cronbach y Kuder-Richardson 20. La confiabilidad puede variar de -
Este documento discute los conceptos de validez y confiabilidad en la medición. Explica que la validez se refiere a qué tan válida es una medición para medir lo que intenta medir, mientras que la confiabilidad se refiere a qué tan confiable es la medición y si los resultados son consistentes. También describe diferentes métodos para evaluar la validez y confiabilidad como la validez de contenido, test-retest, formas paralelas, split-halves y el coeficiente alfa de Cronbach.
Este documento trata sobre la medición, validez y confiabilidad en la investigación. Explica que la medición implica asignar números a características observadas para medir conceptos. Luego discute los tipos de validez, incluyendo validez de contenido, criterio y constructo. Finalmente, cubre métodos para medir la confiabilidad como test-retest, formas paralelas y mitades partidas, así como coeficientes como alfa de Cronbach y KR-20.
El documento describe los conceptos de validez y confiabilidad en la medición. Explica que la validez se refiere a qué tan bien una medición mide lo que intenta medir, mientras que la confiabilidad se refiere a qué tan consistentes son los resultados de una medición. Luego detalla varios métodos para evaluar la validez de contenido, criterio, constructo, así como métodos para evaluar la confiabilidad como test-retest, formas paralelas, mitades partidas y el coeficiente alfa de Cronbach.
Este documento discute la diferencia entre incertidumbre y precisión en el análisis químico. Explica que la incertidumbre considera todas las posibles fuentes de error, mientras que la precisión solo considera la variabilidad entre repeticiones. También señala que la incertidumbre está relacionada con la trazabilidad de los resultados, mientras que la precisión no lo está. Finalmente, enfatiza la importancia de determinar e informar la incertidumbre de los resultados analíticos para asegurar su fiabilidad y comparabilidad
El documento habla sobre la validez y confiabilidad de los instrumentos de medición. Explica que la validez se refiere a qué tan bien un instrumento mide la variable que pretende medir, mencionando diferentes tipos como validez de contenido y de constructo. También cubre la confiabilidad, que es la consistencia de los resultados, analizando métodos como test-retest, mitades partidas y el coeficiente alfa de Cronbach. Por último, detalla el proceso de juicio de expertos para evaluar instrumentos, incluyendo la selección y competencia
El documento explica los conceptos de medición, validez y confiabilidad. Define la medición como el proceso de vincular conceptos abstractos a indicadores empíricos. Explica que una medición es válida si mide lo que pretende medir y confiable si los resultados son sistemáticamente precisos. Describe diferentes métodos para evaluar la validez y confiabilidad como la validez de contenido, de criterio, de constructo, y métodos como test-retest, formas paralelas, split-halves y el coeficiente alfa de Cronbach.
Este documento discute diferentes tipos de validez y confiabilidad en la medición de instrumentos. Brevemente describe la validez de contenido, criterio y constructo, así como métodos para medir la confiabilidad como la prueba de retest, formas paralelas y el coeficiente alfa de Cronbach.
Validez y confiabilidad en los instrumentos de mediciónCarlos Andujar
El documento describe diferentes tipos de validez y confiabilidad que deben demostrarse para instrumentos de medición psicológica. Explica que la confiabilidad se refiere a la consistencia del instrumento, mientras que la validez determina si mide lo que pretende medir. Detalla métodos como prueba-reprueba, consistencia interna, y juicio de expertos para establecer la confiabilidad y validez de contenido, criterio y constructo de los instrumentos.
El documento presenta un modelo de ecuaciones estructurales para estudiar la relación entre la calidad y la responsabilidad social empresarial (RSE). Se define la calidad y la RSE, y se propone un modelo con cinco variables: calidad, eje cliente, procesos internos, innovación y RSE. El modelo sugiere que la calidad influye en la satisfacción del cliente y la RSE a través de factores intermedios. El modelo se prueba empíricamente con datos de empresas.
Este documento discute la significatividad del coeficiente Alpha de Cronbach, que es ampliamente utilizado para medir la fiabilidad de instrumentos. Mientras un Alpha mayor a 0.7 generalmente indica fiabilidad, esto es subjetivo y no se basa en pruebas estadísticas. El documento propone un enfoque alternativo para evaluar la significatividad estadística del Alpha mediante modelos de estructura de covarianza. También discute factores como dimensionalidad y tamaño de muestra que pueden afectar la precisión del Alpha.
Este documento describe los conceptos y procesos involucrados en la medición y recolección de datos en la investigación cuantitativa. Explica que la medición vincula conceptos abstractos con indicadores empíricos mediante instrumentos que deben ser confiables, válidos y objetivos. También cubre cómo calcular la confiabilidad y validez de un instrumento y los pasos para construir y aplicar un instrumento de medición como una encuesta.
El documento habla sobre los conceptos de medición, validez, confiabilidad y precisión de los instrumentos de medición. Explica que la medición implica asignar valores numéricos a objetos o fenómenos mediante procedimientos establecidos. También define la validez como el grado en que un instrumento mide realmente la variable que pretende medir, y la confiabilidad como el grado de estabilidad de los resultados de un instrumento. Además, presenta diferentes métodos para evaluar la validez y confiabilidad.
Este documento trata sobre la incertidumbre de la medición. Explica que la incertidumbre surge debido a limitaciones de los instrumentos y efectos ambientales, y que es necesario estimarla y reportarla junto con cualquier resultado de medición. Detalla que la incertidumbre expresa la dispersión de valores posibles atribuibles a una medida, y que se estima identificando y combinando las fuentes de error usando métodos estadísticos y otra información. Además, la incertidumbre juega un papel clave para determinar si
AVS ESPAÑA. ALQUILER PUBLICO: TECNICAS JURIDICO-ADMINISTRATIVAS A SU SERVICIOJavier Buron Cuadrado
Este documento presenta un seminario sobre la administración y gestión del patrimonio público que tendrá lugar los días 27 y 28 de septiembre de 2011. En el seminario, Francisco Javier Burón Cuadrado, abogado de Cuatrecasas y miembro del Grupo de Estudios de Políticas de Suelo y Vivienda de la UPV-EHU, presentará las técnicas jurídico-administrativas utilizadas en España para las políticas públicas de alquiler, incluyendo ejemplos de la Agencia de la Vivienda de Madrid,
Este documento describe la sociedad de la información como aquella en la que la creación, distribución y manipulación de la información son actividades culturales y económicas importantes. Señala que la sociedad de la información es considerada la sucesora de la sociedad industrial. Explica brevemente que el término fue acuñado por Fritz Machlup en 1962 y desarrollado por Yoneji Masuda, y que a partir de 1970 la mayoría de los autores concuerdan en que las sociedades comenzaron a cambiar hacia una mayor dependencia de los sectores de servic
Este documento discute los conceptos de validez y confiabilidad en la medición de instrumentos. Explica que la validez se refiere a qué tan bien un instrumento mide el concepto que intenta medir, mientras que la confiabilidad se refiere a si un instrumento produce los mismos resultados consistentemente. Luego describe diferentes tipos de validez como validez de contenido, criterio y constructo, y métodos para medir la confiabilidad como test-retest, formas alternativas, división por mitades y coeficientes Alfa y KR
Este documento trata sobre la medición y su importancia para la fisioterapia. Explica que la medición implica asignar valores numéricos a objetos o eventos según ciertas reglas. Se definen variables dependientes e independientes y se explican los diferentes niveles de medición como nominal, ordinal, de intervalo y razón. Finalmente, se discuten conceptos como fiabilidad y validez que son importantes para la calidad de la medición.
Este documento discute los conceptos de validez y confiabilidad en la medición. Explica que la validez se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable que pretende medir y tiene tres componentes: validez de contenido, validez de criterio y validez de constructo. También define la confiabilidad como la habilidad de un instrumento para operar de manera consistente bajo condiciones establecidas y presenta varios métodos para medir la confiabilidad como el test-retest, las formas paralelas
El documento proporciona información sobre diseños cuantitativos de investigación, incluyendo definiciones y tipos de medición, validez y confiabilidad. Explica que la medición consiste en vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos. Define la validez de contenido, criterio y constructo y métodos como test-retest y coeficientes Alfa y KR-20. También define la confiabilidad y métodos como test-retest, formas paralelas, split-halves y coeficientes de confiabilidad.
1. El documento describe los pasos para determinar las incertidumbres en la medición. 2. Existen muchas posibles fuentes de incertidumbre como la definición imperfecta del objeto medido o la resolución del instrumento. 3. La guía GUM establece reglas para evaluar y expresar la incertidumbre, clasificando las componentes en tipo A (análisis estadístico de datos) y tipo B (otros métodos).
Este documento define la confiabilidad y discute sus tipos y métodos de cálculo. La confiabilidad se refiere al grado en que un instrumento arroja los mismos resultados al medir características en situaciones similares. Existen tres tipos de confiabilidad: quijotesca, diacrónica y sincrónica. Los métodos para medir la confiabilidad incluyen test-retest, formas equivalentes, división en dos mitades, alfa de Cronbach y Kuder-Richardson 20. La confiabilidad puede variar de -
Este documento discute los conceptos de validez y confiabilidad en la medición. Explica que la validez se refiere a qué tan válida es una medición para medir lo que intenta medir, mientras que la confiabilidad se refiere a qué tan confiable es la medición y si los resultados son consistentes. También describe diferentes métodos para evaluar la validez y confiabilidad como la validez de contenido, test-retest, formas paralelas, split-halves y el coeficiente alfa de Cronbach.
Este documento trata sobre la medición, validez y confiabilidad en la investigación. Explica que la medición implica asignar números a características observadas para medir conceptos. Luego discute los tipos de validez, incluyendo validez de contenido, criterio y constructo. Finalmente, cubre métodos para medir la confiabilidad como test-retest, formas paralelas y mitades partidas, así como coeficientes como alfa de Cronbach y KR-20.
El documento describe los conceptos de validez y confiabilidad en la medición. Explica que la validez se refiere a qué tan bien una medición mide lo que intenta medir, mientras que la confiabilidad se refiere a qué tan consistentes son los resultados de una medición. Luego detalla varios métodos para evaluar la validez de contenido, criterio, constructo, así como métodos para evaluar la confiabilidad como test-retest, formas paralelas, mitades partidas y el coeficiente alfa de Cronbach.
Este documento discute la diferencia entre incertidumbre y precisión en el análisis químico. Explica que la incertidumbre considera todas las posibles fuentes de error, mientras que la precisión solo considera la variabilidad entre repeticiones. También señala que la incertidumbre está relacionada con la trazabilidad de los resultados, mientras que la precisión no lo está. Finalmente, enfatiza la importancia de determinar e informar la incertidumbre de los resultados analíticos para asegurar su fiabilidad y comparabilidad
El documento habla sobre la validez y confiabilidad de los instrumentos de medición. Explica que la validez se refiere a qué tan bien un instrumento mide la variable que pretende medir, mencionando diferentes tipos como validez de contenido y de constructo. También cubre la confiabilidad, que es la consistencia de los resultados, analizando métodos como test-retest, mitades partidas y el coeficiente alfa de Cronbach. Por último, detalla el proceso de juicio de expertos para evaluar instrumentos, incluyendo la selección y competencia
El documento explica los conceptos de medición, validez y confiabilidad. Define la medición como el proceso de vincular conceptos abstractos a indicadores empíricos. Explica que una medición es válida si mide lo que pretende medir y confiable si los resultados son sistemáticamente precisos. Describe diferentes métodos para evaluar la validez y confiabilidad como la validez de contenido, de criterio, de constructo, y métodos como test-retest, formas paralelas, split-halves y el coeficiente alfa de Cronbach.
Este documento discute diferentes tipos de validez y confiabilidad en la medición de instrumentos. Brevemente describe la validez de contenido, criterio y constructo, así como métodos para medir la confiabilidad como la prueba de retest, formas paralelas y el coeficiente alfa de Cronbach.
Validez y confiabilidad en los instrumentos de mediciónCarlos Andujar
El documento describe diferentes tipos de validez y confiabilidad que deben demostrarse para instrumentos de medición psicológica. Explica que la confiabilidad se refiere a la consistencia del instrumento, mientras que la validez determina si mide lo que pretende medir. Detalla métodos como prueba-reprueba, consistencia interna, y juicio de expertos para establecer la confiabilidad y validez de contenido, criterio y constructo de los instrumentos.
El documento presenta un modelo de ecuaciones estructurales para estudiar la relación entre la calidad y la responsabilidad social empresarial (RSE). Se define la calidad y la RSE, y se propone un modelo con cinco variables: calidad, eje cliente, procesos internos, innovación y RSE. El modelo sugiere que la calidad influye en la satisfacción del cliente y la RSE a través de factores intermedios. El modelo se prueba empíricamente con datos de empresas.
Este documento discute la significatividad del coeficiente Alpha de Cronbach, que es ampliamente utilizado para medir la fiabilidad de instrumentos. Mientras un Alpha mayor a 0.7 generalmente indica fiabilidad, esto es subjetivo y no se basa en pruebas estadísticas. El documento propone un enfoque alternativo para evaluar la significatividad estadística del Alpha mediante modelos de estructura de covarianza. También discute factores como dimensionalidad y tamaño de muestra que pueden afectar la precisión del Alpha.
Este documento describe los conceptos y procesos involucrados en la medición y recolección de datos en la investigación cuantitativa. Explica que la medición vincula conceptos abstractos con indicadores empíricos mediante instrumentos que deben ser confiables, válidos y objetivos. También cubre cómo calcular la confiabilidad y validez de un instrumento y los pasos para construir y aplicar un instrumento de medición como una encuesta.
El documento habla sobre los conceptos de medición, validez, confiabilidad y precisión de los instrumentos de medición. Explica que la medición implica asignar valores numéricos a objetos o fenómenos mediante procedimientos establecidos. También define la validez como el grado en que un instrumento mide realmente la variable que pretende medir, y la confiabilidad como el grado de estabilidad de los resultados de un instrumento. Además, presenta diferentes métodos para evaluar la validez y confiabilidad.
Este documento trata sobre la incertidumbre de la medición. Explica que la incertidumbre surge debido a limitaciones de los instrumentos y efectos ambientales, y que es necesario estimarla y reportarla junto con cualquier resultado de medición. Detalla que la incertidumbre expresa la dispersión de valores posibles atribuibles a una medida, y que se estima identificando y combinando las fuentes de error usando métodos estadísticos y otra información. Además, la incertidumbre juega un papel clave para determinar si
AVS ESPAÑA. ALQUILER PUBLICO: TECNICAS JURIDICO-ADMINISTRATIVAS A SU SERVICIOJavier Buron Cuadrado
Este documento presenta un seminario sobre la administración y gestión del patrimonio público que tendrá lugar los días 27 y 28 de septiembre de 2011. En el seminario, Francisco Javier Burón Cuadrado, abogado de Cuatrecasas y miembro del Grupo de Estudios de Políticas de Suelo y Vivienda de la UPV-EHU, presentará las técnicas jurídico-administrativas utilizadas en España para las políticas públicas de alquiler, incluyendo ejemplos de la Agencia de la Vivienda de Madrid,
Este documento describe la sociedad de la información como aquella en la que la creación, distribución y manipulación de la información son actividades culturales y económicas importantes. Señala que la sociedad de la información es considerada la sucesora de la sociedad industrial. Explica brevemente que el término fue acuñado por Fritz Machlup en 1962 y desarrollado por Yoneji Masuda, y que a partir de 1970 la mayoría de los autores concuerdan en que las sociedades comenzaron a cambiar hacia una mayor dependencia de los sectores de servic
Este documento presenta información sobre varias especies de primates humanos antiguos y actuales, incluyendo Australopithecus, Homo habilis, Homo erectus, Homo heidelbergensis, Homo neanderthalensis y Homo sapiens. Incluye imágenes y descripciones de fósiles importantes como "Lucy" de A. afarensis y muestra comparaciones anatómicas entre especies. También proporciona detalles sobre el descubrimiento de fósiles y métodos para estimar la estatura y peso de los especímenes.
El documento propone crear una microempresa colombiana dedicada al diseño, producción y comercialización de artesanías, especialmente de arcilla. Analizará el mercado de productos artesanales de arcilla para determinar la oferta y demanda. La microempresa empleará artesanos para elaborar y decorar artículos de forma artística. Ya se abrió la primera franquicia para exportar artesanías colombianas a Estados Unidos, esperando que las ventas crezcan rápidamente, aunque la exportación requiere cumplir procesos intern
Este documento presenta una serie de frases que una persona podría decir expresando dudas, temores o sentimientos negativos, seguidas de las respuestas que Dios le daría de acuerdo a varios versículos bíblicos. Dios le asegura que puede guiar sus pasos, hacer posible lo imposible, no abandonarlo cuando se sienta solo, darle fuerzas para hacer lo que crea imposible, perdonarlo y librarlo del miedo y cansancio. Finalmente, Dios le recuerda que lo ama y le enseñ
Ponencia de Victorino Mayoral en Jornadas de la Ligaguest27b5e96
El documento describe la historia y misión de la Liga Española de la Educación y la Cultura Popular (LEECP). La LEECP se formó en la década de 1980 para promover la educación y la cultura para todos como un derecho fundamental. La organización trabaja para mejorar la educación y reducir la desigualdad social a través de programas para niños, familias, jóvenes e inmigrantes. La LEECP se compromete a fomentar la solidaridad y los valores democráticos a través de la intervención social y la promoción
Los koalas son marsupiales curiosos que viven en árboles en países lluviosos. Tienen un pelaje gris denso e impermeable, colas finas y uñas robustas que les permiten trepar y moverse fácilmente por los árboles.
Jose Castillo Castro vive en San Antonio, Desamparados. Es un educador apasionado por su trabajo y lo que más ama es enseñar, lo cual considera lo mejor que le ha pasado.
Este documento presenta un curso de técnico superior de inmigración rama jurídica, con módulos sobre orígenes y causas del fenómeno migratorio y la ley de extranjería. El objetivo general es adquirir la preparación jurídica necesaria para ejercer como profesional en servicios de atención a inmigrantes. Se recomienda participar en chats y foros para enriquecer el aprendizaje a través de la interacción.
Présentation du site web de proximité www.kicekia.com qui met en relation des personnes ayant un point commun : disposer ou mettre à disposition des objets de manière temporaire.
Alors pourquoi acheter quand on peut emprunter ?
El documento presenta una serie de reflexiones sobre las lecciones que se aprenden con el tiempo, como darse cuenta de que casarse solo por conveniencia llevará al fracaso, valorar a los amigos verdaderos sobre el dinero, y entender que forzar las cosas solo causará decepción. También advierte que las palabras dichas con ira pueden dañar para siempre, y que intentar pedir perdón después de la muerte ya no tiene sentido. Al final, insta al lector a apreciar el momento presente.
El documento ofrece una serie de consejos sobre no esperar a ciertas situaciones o eventos para tomar acción y valorar las relaciones y oportunidades que se tienen en el presente, como amar sin esperar ser amado de vuelta, reconocer el valor de los amigos aunque se esté solo, compartir aunque no se tenga mucho, y reconciliarse sin esperar una separación. Finalmente, enfatiza la importancia de no esperar y aprovechar el tiempo con los amigos.
Este documento presenta la introducción a un curso de economía impartido por Juan Jaime Gamboa Díaz. Incluye información sobre el profesor, el programa del curso con las unidades y competencias, y conceptos básicos de economía como la escasez de recursos, la microeconomía, la macroeconomía, y los factores y productos de producción.
El documento discute cómo las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) han transformado la educación y el desarrollo profesional docente. Argumenta que en los últimos dos años las TIC han avanzado más que en los últimos seis años o más, por lo que los docentes deben prepararse continuamente para estos cambios. También señala que las TIC han penetrado menos en las actividades sustantivas de formación de estudiantes y comunidades de aprendizaje, por lo que su uso debe maximizarse. Finalmente, concluye que las TIC permiten
Este documento presenta pautas y estrategias para negociaciones parlamentarias efectivas. Recomienda definir objetivos claros como llegar a un acuerdo mutuamente beneficioso y mantener una relación positiva a largo plazo. Aconseja identificar las posiciones e intereses de todas las partes, así como la mejor solución posible. También sugiere usar tácticas como hacer preguntas para comprender mejor la situación y las necesidades de los demás, y argumentar en términos de beneficios mutuos en lugar de posiciones r
Este documento discute la validez y confiabilidad de los instrumentos de medición utilizados en la investigación. Explica que la validez se refiere a qué tan bien un instrumento mide la variable que pretende medir y analiza los tipos de validez como contenido, criterio y constructo. También describe varios métodos para medir la confiabilidad de un instrumento como el test-retest, formas paralelas, split-halves y los coeficientes alfa de Cronbach y KR-20. El documento enfatiza la importancia de establecer
Este documento describe los indicadores de calidad de un instrumento de evaluación por competencias, incluyendo la confiabilidad y la validez. Explica que la confiabilidad se refiere a la precisión con que el instrumento mide lo que pretende medir, mientras que la validez se refiere a si el instrumento mide realmente el constructo que intenta medir. Describe diferentes métodos para calcular la confiabilidad, como el coeficiente alfa de Cronbach, y diferentes tipos de validez, como la de contenido, criterio y constructo.
Este documento discute los conceptos de validez y confiabilidad en la medición de instrumentos. Explica que la validez se refiere a qué tan bien un instrumento mide el concepto que intenta medir, mientras que la confiabilidad se refiere a si un instrumento produce los mismos resultados consistentemente. Luego describe diferentes tipos de validez como validez de contenido, criterio y constructo, y métodos para medir la confiabilidad como test-retest, formas alternativas, división por mitades y coeficientes Alfa y KR
Este documento discute la validez y confiabilidad en la investigación. Brevemente describe la validez como el grado en que un instrumento mide la variable que pretende medir, y la confiabilidad como el grado en que los resultados de un instrumento son consistentes. Luego explica tres tipos de validez - validez de contenido, validez referida a un criterio externo, y validez de constructo. Finalmente, detalla varios métodos para medir la confiabilidad como la medida de estabilidad, método de formas alternativas,
Medicion, Validez y Confiabilidad /diseñocuantitativoNorys Morlet
Stevens, citado por Mattessich 2002, 51, establece que la medición “es el proceso de organizar hechos y relaciones empíricas dentro de un modelo formal, un modelo tomado prestado de la matemática”.
Gil (2007a, 6), citando a Stevens, advierte que “la medición es la asignación de números a objetos o fenómenos, de acuerdo a ciertas reglas”. La teoría de la medición es distinta de la teoría de la medida, ésta la concibe el autor (Stevens) como “un desarrollo nuevo y altamente abstracto de la estadística y la teoría de conjuntos”
Este documento discute la medición, validez y confiabilidad. Explica que la medición implica asignar valores a variables para medir conceptos. La validez y confiabilidad son propiedades clave de la medición. La validez se refiere a qué tan bien una prueba mide el constructo que intenta medir, y existe en varios tipos como validez de contenido y de criterio. La confiabilidad es la consistencia de los resultados, la cual puede medirse usando métodos como test-retest, formas paralelas, y el
El documento describe los requisitos y procedimientos para construir un instrumento de medición válido y confiable para la recolección de datos en una investigación. Explica que la medición implica vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos mediante un plan para clasificar y cuantificar datos observables relacionados con las variables de estudio. Además, destaca que un instrumento debe medir de manera consistente (confiable) y medir lo que pretende medir (válido), evaluando su contenido, criterio y constructo. Finalmente, detalla procedimientos como test
Este documento explica los conceptos de validez y confiabilidad en la medición. Define la validez como la medida en que un instrumento mide lo que pretende medir, y distingue entre validez de contenido, criterio y constructo. Define la confiabilidad como la consistencia de los resultados y explica métodos como test-retest, formas paralelas y mitades partidas. También explica el coeficiente alfa de Cronbach para medir la confiabilidad.
Medición_validez_confiabilidad en los diseños cuantitativos de investigaciónGiselaBalseiro01
Medición en el Diseño Cuantitativo de la Investigación: Validez.
Ligia Rivas, Gisela Balseiro (Maestrantes en Gerencia de las Finanzas y los Negocios - Universidad Yacambú)
Este documento presenta conceptos básicos sobre medición, incluyendo precisión, sensibilidad y exactitud. Explica que la precisión mide la repetitividad de las mediciones, la sensibilidad es la respuesta del instrumento al cambio en la entrada, y la exactitud es la cercanía a que la lectura se aproxima al valor verdadero. También describe los tipos de errores de medición, como errores aleatorios y sistemáticos, y las fuentes comunes de errores como el instrumento, factores ambientales, el operador y tolerancias geomé
Este documento discute los conceptos de validez y confiabilidad en la medición. Explica que la validez se refiere a qué tan bien una prueba mide lo que pretende medir, mientras que la confiabilidad se refiere a si la prueba arroja resultados consistentes. Luego detalla diferentes tipos de validez como la validez de contenido, criterio y constructo, y métodos para evaluar la confiabilidad como el test-retest, método de formas paralelas y cálculo de coeficientes de correlación. El document
Mod ii. lectura 7. lectura crítica de artículos de pruebas diagnósticas ii. a...dantemalca
Este documento discute conceptos estadísticos clave para interpretar los resultados de estudios sobre pruebas de diagnóstico. Explica que una nueva prueba debe validarse mediante comparación con un estándar de referencia, y que las pruebas no son perfectamente precisas, pudiendo haber falsos positivos y negativos. También describe medidas como sensibilidad, especificidad y valores predictivos que indican la validez y utilidad de una prueba. El objetivo es ayudar a comprender estos conceptos de manera clínica más que enfocarse en
Este documento describe los conceptos de validez y confiabilidad de los instrumentos de medición. Explica que la validez se refiere a si un instrumento mide realmente el concepto de interés y puede ser de contenido, criterio o constructo. La confiabilidad es la consistencia de los resultados y puede medirse a través de métodos como test-retest, formas paralelas o split-halves. Finalmente, destaca que un instrumento debe cumplir con ambos requisitos de validez y confiabilidad para producir resultados científicos v
Este documento resume los conceptos clave relacionados con la incertidumbre de la medición. Explica que la incertidumbre es un rango de valores razonables que podrían atribuirse al valor real medido, a diferencia del error que es la diferencia entre el valor medido y el valor real. Detalla los pasos para evaluar la incertidumbre, incluyendo identificar las fuentes de incertidumbre, calcular las componentes de incertidumbre tipo A y B, determinar la incertidumbre combinada usando la ley de propagación de incert
La Medición en la Investigación.
Tarea Asignada para la Materia: Diseños Cuantitativos de Investigación, en la Maestría en Gerencia del Desarrollo Sustentable de la Universidad Yacambú.
Este documento presenta un módulo sobre medición en puntos de control y transferencia. El módulo contiene 5 unidades: introducción a la medición de petróleo, medición de gas natural, relaciones de volumen, masa y energía, y la norma ISO 10.012. Además, se incluye una introducción al vocabulario internacional de metrología con definiciones de términos clave como medición, metrología, resultado de medida, exactitud, precisión, error, calibración e incertidumbre.
Este documento presenta información sobre conceptos clave relacionados con la validez y confiabilidad en investigación cuantitativa. Define validez, validez de contenido, criterio, constructo y predictiva. También explica métodos para medir la confiabilidad como test-retest, formas paralelas, split-halves, alfa de Cronbach y KR-20. El objetivo es facilitar el conocimiento sobre estas metodologías para validar y hacer confiables los resultados de la investigación.
Este documento presenta información sobre investigación experimental. Explica conceptos clave como variables independientes, dependientes y extrínsecas. Describe diferentes tipos de diseños experimentales como pre-experimentales, realmente experimentales y cuasi-experimentales. También cubre temas como validación, clasificación de diseños y limitaciones de la experimentación. El objetivo es diseñar investigaciones causales apropiadas para problemas de investigación de mercados.
Mi Carnaval, sistema utilizará algoritmos de ML para optimizar la distribució...micarnavaltupatrimon
El sistema utilizará algoritmos de ML para optimizar la distribución de recursos, como el transporte, el alojamiento y la seguridad, en función de la afluencia prevista de turistas. La plataforma ofrecerá una amplia oferta de productos, servicios, tiquetería e información relevante para incentivar el uso de está y generarle valor al usuario, además, realiza un levantamiento de datos de los espectadores que se registran y genera la estadística demográfica, ayudando a reducir la congestión, las largas filas y otros problemas, así como a identificar áreas de alto riesgo de delincuencia y otros problemas de seguridad.
Bienvenido al mundo real de la teoría organizacional. La suerte cambiante de Xerox
muestra la teoría organizacional en acción. Los directivos de Xerox estaban muy involucrados en la teoría organizacional cada día de su vida laboral; pero muchos nunca se
dieron cuenta de ello. Los gerentes de la empresa no entendían muy bien la manera en que
la organización se relacionaba con el entorno o cómo debía funcionar internamente. Los
conceptos de la teoría organizacional han ayudado a que Anne Mulcahy y Úrsula analicen
y diagnostiquen lo que sucede, así como los cambios necesarios para que la empresa siga
siendo competitiva. La teoría organizacional proporciona las herramientas para explicar
el declive de Xerox, entender la transformación realizada por Mulcahy y reconocer algunos pasos que Burns pudo tomar para mantener a Xerox competitiva.
Numerosas organizaciones han enfrentado problemas similares. Los directivos de
American Airlines, por ejemplo, que una vez fue la aerolínea más grande de Estados
Unidos, han estado luchando durante los últimos diez años para encontrar la fórmula
adecuada para mantener a la empresa una vez más orgullosa y competitiva. La compañía
matriz de American, AMR Corporation, acumuló $11.6 mil millones en pérdidas de 2001
a 2011 y no ha tenido un año rentable desde 2007.2
O considere los errores organizacionales dramáticos ilustrados por la crisis de 2008 en el sector de la industria hipotecaria
y de las finanzas en los Estados Unidos. Bear Stearns desapareció y Lehman Brothers se
declaró en quiebra. American International Group (AIG) buscó un rescate del gobierno
estadounidense. Otro icono, Merrill Lynch, fue salvado por formar parte de Bank of
America, que ya le había arrebatado al prestamista hipotecario Countrywide Financial
Corporation.3
La crisis de 2008 en el sector financiero de Estados Unidos representó un
cambio y una incertidumbre en una escala sin precedentes, y hasta cierto grado, afectó a
los gerentes en todo tipo de organizaciones e industrias del mundo en los años venideros.
El-Codigo-De-La-Abundancia para todos.pdfAshliMack
Si quieres alcanzar tus sueños y tener el estilo de vida que deseas, es primordial que te comprometas contigo mismo y realices todos los ejercicios que te propongo para recibieron lo que mereces, incluso algunos milagros que no tenías en mente
1. INCERTIDUMBRE Y PRECISIÓN
Alicia Maroto, Ricard Boqué, Jordi Riu, F. Xavier Rius
Departamento de Química Analítica y Química Orgánica
Instituto de Estudios Avanzados
Universitat Rovira i Virgili.
Pl. Imperial Tàrraco, 1. 43005-Tarragona. España
La incertidumbre es, junto con la trazabilidad, uno de los conceptos
metrológicos fundamentales. Por otra parte, incertidumbre y precisión de un
resultado analítico son términos muy relacionados. Quizás aquellos que nos
dedicamos al análisis químico estamos acostumbrados a asociar el término
precisión a un determinado múltiplo de la desviación típica o a un intervalo de
confianza resultante de repetir el análisis de la muestra problema. El término
incertidumbre quiere ser más globalizador, en el sentido de considerar todas
las fuentes posibles de error que intervienen en el resultado final.
Pero la diferencia más importante se encuentra en el hecho que el concepto de
incertidumbre está íntimamente ligado con el concepto de trazabilidad, no así el
de precisión. Ya mencionamos en esta misma serie de artículos de divulgación
[Riu, 2000], que la trazabilidad de un resultado analítico no se podría establecer
sin considerar la incertidumbre asociada a dicho resultado.
¿Qué es la incertidumbre?¿Qué relación tiene con la precisión? ¿Cómo se
determina?¿Es necesario determinar siempre la incertidumbre de los
resultados? ¿Debe buscarse siempre la mínima incertidumbre posible? Estas y
otras cuestiones se plantean en este primer artículo dedicado a la
incertidumbre y la precisión. En posteriores contribuciones se desarrollarán las
diferentes estrategias existentes para el cálculo de la incertidumbre, sus
ventajas e inconvenientes, las distintas medidas indicativas de la precisión y la
relación existente entre ellas.
El concepto de incertidumbre
La guía ISO 3534-1 [ISO 1993], define incertidumbre como “una estimación
unida al resultado de un ensayo que caracteriza el intervalo de valores dentro
de los cuales se afirma que está el valor verdadero”. Esta definición tiene poca
2. aplicación práctica ya que el “valor verdadero” no puede conocerse. Esto ha
hecho que el Vocabulario de Metrología Internacional, VIM [BIPM, 1993], evite
el término “valor verdadero” en su nueva definición y defina la incertidumbre
como “un parámetro, asociado al resultado de una medida, que caracteriza el
intervalo de valores que puede ser razonablemente atribuidos al mensurando”.
En esta definición el mensurando indica: “la propiedad sujeta a medida” [BIPM
1993]. El contenido de zinc en un acero o el índice de octano en gasolina son
dos ejemplos de mensurandos en análisis químicos.
El concepto de incertidumbre refleja, pues, duda acerca de la veracidad del
resultado obtenido una vez que se han evaluado todas las posibles fuentes de
error y que se han aplicado las correcciones oportunas. Por tanto, la
incertidumbre nos da una idea de la calidad del resultado ya que nos muestra
un intervalo alrededor del valor estimado dentro del cual se encuentra el valor
considerado verdadero.
Necesidad de asegurar la incertidumbre de los resultados
Hoy en día, los laboratorios deben demostrar que sus métodos analíticos
proporcionan resultados fiables y adecuados para la finalidad o propósito
perseguidos [UNE-EN ISO/IEC 2000], ya que muchas de las decisiones que se
toman están basadas en la información que estos resultados proporcionan. La
fiabilidad de los resultados se demuestra verificando la trazabilidad del método
analítico [Riu, 2000] y comprobándola periódicamente mediante la utilización de,
por ejemplo, gráficos de control. Sin embargo, además de verificar la
trazabilidad, es necesario suministrar un parámetro que proporcione una idea del
grado de confianza de los resultados, es decir, que refleje lo que puede alejarse
el resultado analítico del valor considerado verdadero. Por tanto, los analistas
deben proporcionar resultados trazables y con una incertidumbre asociada.
Ahora bien, ¿por qué es tan importante proporcionar la incertidumbre de los
resultados? Hay varias razones que justifican este hecho. Por ejemplo, ¿qué
pasaría si pidiéramos a dos laboratorios que analizaran el mercurio en un agua
residual? ¿Obtendrían el mismo resultado? Podemos afirmar que, muy
probablemente, no obtendrían el mismo resultado. ¿Podríamos decir que ambos
laboratorios no proporcionan los mismos resultados? La incertidumbre permite
solucionar este problema. Es decir, nos permite comparar resultados
obtenidos por varios laboratorios o obtenidos con diferentes metodologías
analíticas. Sin duda, si el laboratorio A proporciona un resultado de 14 ppb de
3. mercurio y el laboratorio B de 15 ppb, no podremos decir si proporcionan o no
resultados comparables. Por otro lado, si el laboratorio A da un resultado de
14±1 ppb y el laboratorio B de 15.0±0.5 ppb, ya podemos afirmar que ambos
resultados son comparables.
Hemos comentado anteriormente que la incertidumbre refleja la calidad de un
resultado. Pero, ¿un laboratorio puede dejar de considerar algún componente
importante de la incertidumbre? Aparentemente, sus resultados mejorarían al
poseer una in certidumbre menor. Sin embargo, un laboratorio no debería actuar
así ya que podría dar lugar a discrepancias entre sus resultados y los obtenidos
por otros laboratorios.
Incertidumbre y otros conceptos relacionados
A continuación estudiaremos cuáles son las similitudes y diferencias entre la
incertidumbre y otros conceptos relacionados como la exactitud, la trazabilidad,
la precisión, el error y la tolerancia.
Incertidumbre, exactitud y trazabilidad
La guía ISO 3534-1 [ISO 1993], define exactitud como “la proximidad en la
concordancia entre un resultado y el valor de referencia aceptado“. Como se ha
mencionado anteriormente en esta misma serie de artículos de divulgación
[Riu, 2000], el término exactitud implica una combinación de componentes
aleatorios y un error sistemático o sesgo. Por tanto, la exactitud se expresa
como suma de dos términos: la precisión (que como veremos a continuación
tiene en cuenta la variabilidad de los resultados) y la veracidad (es decir, que
los resultados no tengan un error sistemático). En la práctica, la veracidad de
los resultados se comprueba utilizando referencias adecuadas: materiales de
referencia certificados (CRM), métodos de referencia, etc. Es aquí donde se
une el concepto de veracidad con el de trazabilidad [Riu, 2000] y, por tanto, el
de exactitud con el de trazabilidad.
Ahora bien, ¿qué relación hay entre incertidumbre y trazabilidad? Por un lado,
la trazabilidad no puede establecerse si no se conoce la incertidumbre
asociada a cada uno de los pasos de la cadena ininterrumpida de
comparaciones [Riu, 2000]. Asimismo, tampoco tiene sentido calcular la
incertidumbre si previamente no hemos verificado la trazabilidad del método
analítico. Esto es debido a que, si no hemos verificado la trazabilidad del
4. método, no podemos asegurar que se hayan corregido o tenido en cuenta
todos los posibles errores sistemáticos del método y, por tanto, es imposible
asegurar que el intervalo de valores Resultado±Incertidumbre contenga al valor
considerado verdadero. Por tanto, podemos ver que incertidumbre y
trazabilidad son conceptos muy relacionados entre sí.
Incertidumbre y precisión
La norma ISO 3354 [ISO 1993] define la precisión como “el grado de
concordancia entre ensayos independientes obtenidos bajo unas condiciones
estipuladas”. Estas condiciones dependen de los factores que se varíen entre
cada uno de los ensayos. Por ejemplo, algunos de los factores que se pueden
variar son: el laboratorio, el analista, el equipo, la calibración del equipo, los
reactivos y el día en que se hace el ensayo.
Las dos medidas de precisión extremas son la reproducibilidad (que
proporciona la mayor variabilidad ya que los ensayos se obtienen por diferentes
laboratorios) y la repetibilidad (que proporciona la menor variabilidad ya que los
ensayos se obtienen en intervalos cortos de tiempo sin variar ningún factor).
Pero, ¿qué tipo de precisión se obtiene cuando un laboratorio obtiene los
ensayos variando todos los factores que puedan afectar a un resultado? En
este caso, se obtiene la “precisión intermedia” [ISO 1994] ya que (como su
propio nombre indica) se obtiene en unas condiciones que están entre medio
de las condiciones de repetibilidad y de reproducibilidad. La precisión
intermedia es, por tanto, un parámetro muy importante ya que nos da una idea
de la variabilidad que pueden tener los resultados dentro de un laboratorio.
Ahora bien, ¿qué diferencias hay entre la precisión intermedia y la
incertidumbre?
Es fácil pensar que la precisión intermedia y la incertidumbre estén
relacionadas entre sí ya que la incertidumbre debe considerar todas las fuentes
de variabilidad que afecten a los resultados. Por tanto, podemos afirmar que la
precisión intermedia es un componente muy importante de la incertidumbre. Sin
embargo, la incertidumbre siempre es mayor que la precisión intermedia ya que
la incertidumbre también debe incluir como mínimo un término asociado a
verificar que el método analítico no tiene un error sistemático, es decir,
asociado a la verificación de la trazabilidad. Además, también puede ser
necesario incluir en la incertidumbre otros términos asociados, por ejemplo, a la
heterogeneidad de la muestra o a tratamientos previos realizados sobre ésta.
5. Ya hemos mencionado la relación entre los conceptos de trazabilidad e
incertidumbre. Es aquí, donde vemos la diferencia más importante entre
precisión e incertidumbre: la trazabilidad está muy relacionada con la
incertidumbre mientras que no lo está con la precisión. Es decir, la precisión de
un método puede calcularse sin verificar la trazabilidad. Sin embargo, no tiene
sentido calcular la incertidumbre si previamente no hemos verificado la
trazabilidad del método.
precisión
Caso 1 t·s
s
Resultado cref
U
Incertidumbre
precisión
t·s
Caso 2
s
cref
Resultado
U
Incertidumbre
precisión
t·s
Caso 3 s
Resultado cref
U
Incertidumbre
Figura 1. Diferencias entre precisión e incertidumbre.
La Figura 1 nos muestra las diferencias entre precisión e incertidumbre. En ella
se muestran los resultados de analizar un material de referencia certificado
(CRM) con un valor de referencia cref . En los casos 1 y 2, el CRM se ha
analizado con el mismo método analítico (dos ensayos independientes con el
mismo método) mientras que en el caso 3 se ha utilizado otro método más
preciso para analizar el CRM. En todos los casos vemos que la incertidumbre
es mayor que el intervalo de confianza asociado a la precisión. Además,
también se observa que el intervalo asociado a la incertidumbre contiene
siempre al valor de referencia mientras que el intervalo asociado a la precisión
sólo lo contiene en uno de los casos. Esto es debido a que la precisión no
considera el término asociado a la verificación de la trazabilidad mientras que la
incertidumbre sí que lo considera. Por último, el caso 3 muestra que,
6. normalmente, cuanto más preciso es el método, menor es la incertidumbre de
los resultados.
Error e incertidumbre
El Vocabulario de Metrología nternacional (VIM) [BIPM, 1993] define el error
I
como “la diferencia entre el resultado obtenido y el valor verdadero del
mensurando”. La incertidumbre y el error están relacionados entre sí ya que la
incertidumbre debe considerar todas las posibles fuentes de error del proceso de
medida. De todas formas, hay importantes diferencias entre ambos conceptos.
Por ejemplo, puede darse el caso de que un resultado tenga un error
despreciable ya que, por casualidad, este resultado puede estar muy próximo al
valor considerado verdadero. Ahora bien, la incertidumbre de este resultado
puede ser muy elevada simplemente porque el analista está inseguro del
resultado que ha obtenido debido al gran número de fuentes de error que puede
tener el método analítico.
Por otro lado, el error cometido al analizar varias veces una muestra con un
método analítico no es siempre el mismo ya que los errores aleatorios hacen que
el error cometido en cada uno de los análisis sea diferente. Sin embargo, la
incertidumbre de todos los resultados obtenidos al analizar esa muestra es
siempre la misma ya que se utiliza el mismo método analítico. Por tanto, si la
incertidumbre se ha calculado para un método analítico y un tipo de muestra
determinado, todas las muestras de ese tipo que se analicen con ese método
tendrán la misma incertidumbre pero no tienen por qué tener el mismo error
asociado.
Las diferencias entre error e incertidumbre se muestran en la Figura 1. Vemos
que el error cometido en el caso 1 es mucho mayor que el cometido en el caso 2
pero que la incertidumbre asociada a analizar el CRM en ambos casos es la
misma porque hemos utilizado el mismo método analítico.
Incertidumbre y tolerancia
La incertidumbre juega un papel muy importante a la hora de afirmar si un
producto cumple o no con unas determinadas especificaciones. Para ello, debe
comprobarse si el resultado analítico está dentro o no de una “tolerancia” o
intervalo de valores definido en las especificaciones. La Figura 2 muestra cuatro
situaciones que pueden ocurrir cuando se quiere comprobar si el resultado
(estimación + incertidumbre asociada) está dentro o no de la tolerancia.
7. Incertidumbre y tolerancia
è ¿El producto cumple con las especificaciones?
Caso 1 Caso 2 Caso 3 Caso 4
Tolerancia
Tolerancia
Incertidumbre
Tolerancia
Tolerancia
x
Incertidumbre
Incertidumbre
x
Incertidumbre
x
x
sí no dudoso dudoso
Figura 2. Relación de la incertidumbre con la tolerancia.
En el caso 1 el producto es válido ya que tanto la estimación del valor como su
incertidumbre están dentro de la tolerancia. En el caso 2 el producto es
claramente no válido porque ni la estimación ni su incertidumbre están dentro de
la tolerancia. Pero, ¿qué podemos afirmar en el tercer caso? La estimación del
valor está fuera de la tolerancia pero hay una parte de la incertidumbre que está
dentro de la tolerancia. Por tanto, el resultado es dudoso. En el caso 4 el
resultado también sería dudoso ya que aunque la estimación está dentro de la
tolerancia, hay parte de la incertidumbre que cae fuera de la tolerancia.
Normalmente, en estos dos últimos casos se rechazaría el producto. Esto hace
que sea muy importante que la incertidumbre sea bastante inferior a la tolerancia
para evitar situaciones “dudosas”. Normalmente, se recomienda que se cumpla
la siguiente relación:
Tolerancia
3≤ ≤ 10
2 ⋅ Incertidumbre
De todas formas, como se ha dicho anteriormente, es muy importante tener en
cuenta que nunca debe infravalorarse la incertidumbre [UNE-EN ISO/IEC 2000].
Por tanto, en el caso de que la incertidumbre fuera muy elevada, ésta debería
disminuirse mejorando las etapas del método analítico responsables de los
componentes de incertidumbre más elevados.
8. Conclusiones
En este artículo hemos visto las diferencias entre dos conceptos muy
relacionados entre sí: la incertidumbre y la precisión. Hemos visto que la
precisión es un componente muy importante de la incertidumbre. Sin embargo,
la incertidumbre incluye otras fuentes de error que permiten afirmar que el valor
considerado verdadero está dentro del intervalo de valores asociado a la
incertidumbre. Una de estas fuentes de error es el término asociado a verificar
la trazabilidad del método. Es aquí, por tanto, donde vemos otra diferencia muy
importante entre incertidumbre y precisión: incertidumbre y trazabilidad están
muy relacionados entre sí, no así la precisión.
Además, se ha incidido en la importancia de calcular correctamente la
incertidumbre de los resultados. Asimismo, hemos visto que la incertidumbre
debería ser menor que la tolerancia de los resultados y que, en el caso de que
sea elevada, debe disminuirse mejorando aquellas etapas más críticas de la
metodología analítica. En próximos artículos de esta serie describiremos qué
estrategias deben seguirse para calcular la incertidumbre de los resultados.
Referencias bibliográficas
J. Riu, R. Boqué, A. Maroto, F. X. Rius Técnicas de Laboratorio 254 (2000)
591-594
ISO 3534-1 Statistics - Vocabulary and symbols. Part 1: Probability and general
statistical terms. ISO, Ginebra, 1993
BIPM, IEC, IFCC, ISO, IUPAC, IUPAP, OIML International vocabulary of basic
and general terms in metrology, VIM. ISO, Ginebra, 1993
UNE-EN ISO/IEC 17025. Requisitos generales relativos a la competencia de
los laboratorios de ensayo y calibración. AENOR, Madrid, 2000.
ISO 5725 Accuracy (truenes and precision) of measurement methods and
results. ISO, Ginebra, 1994.
9. Los autores agradecen todos los comentarios relacionados con los contenidos
de este artículo. Pueden dirigirse, mediante mensaje electrónico, a la dirección:
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información suplementaria puede encontrarse en:
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