Este documento trata sobre la validez y confiabilidad en la investigación. Explica que la medición es un proceso fundamental en la ciencia para comparar un patrón con un objeto o fenómeno. Luego, discute diferentes tipos de validez como la validez de contenido, criterio y constructo. También cubre métodos para calcular la confiabilidad como test-retest, formas paralelas, split-halves, el coeficiente alfa de Cronbach y el coeficiente KR-20. El documento enfatiza la importancia de la validez

1. UNIVERSIDAD YACAMBÚ
DECANATO DE POSTGRADO
MAESTRIA EN FINANZAS DE LOS NEGOCIOS
Validez y
Confiabilidad
Por: Diana Rodríguez
Sección: JKIN-413 ED02D0V
Barquisimeto - Noviembre 2014

2. Medición
• Si hablamos del modo generalizado
tenemos que: “La medición es un
proceso básico de la ciencia que
consiste en comparar un patrón
seleccionado con el objeto o fenómeno
cuya magnitud física se desea medir
para ver cuántas veces el patrón está
contenido en esa magnitud”

3. • En el contexto de la investigación científica, la
medición es un asunto relevante. En general, los
investigadores no se dedican a estudiar los
aspectos relacionados con la medición, sin
embargo, es necesario precisar este concepto
para poder alcanzar los objetivos de la
investigación. Los académicos reconocen que la
aplicación de un enfoque inadecuado de la
medición en su estudio puede generar datos
inapropiados. De esta manera, es importante que
el investigador desarrolle instrumentos de medición
adecuados.

4. Validez
• La validez, es un concepto propio de la lógica. La
lógica es una ciencia que nos enseña cuáles son
las condiciones de validez de los razonamientos, de
las inferencias, de las proposiciones. La
metodología es una disciplina particular de la
lógica que nos enseña cómo proceder para
extraer conclusiones válidas.

5. Tipos de Validez

6. Validez de Contenido
• La validez de contenido, a veces llamada la
validez lógica o racional, determina en qué grado
una medida representa a cada elemento de un
constructo.
• Por ejemplo, una prueba de educación con una
fuerte validez de contenido incluirá los temas
realmente enseñados a los estudiantes, en lugar de
hacer preguntas sin relación.

7. • Generalmente, la validez de
contenido es considerada un
prerrequisito para la validez de
criterio, ya que es un buen
indicador de si la característica
deseada es medida.
• Si los elementos de la prueba son irrelevantes para
el constructo principal, entonces están midiendo
algo completamente diferente, creando
un sesgo potencial.

8. Validez de Criterio
• La validez de criterio evalúa si
una prueba refleja un cierto
conjunto de habilidades o no.
• Para medir el criterio de validez
de una prueba, los
investigadores deben
compararlo con un estándar
conocido o con él mismo.
• Una de las formas más sencillas
de evaluar la validez
relacionada con el criterio es
compararla con un estándar
conocido.

9. Validez de Constructo
• La validez de constructo cuestiona la propiedad de
etiquetar mis manipulaciones y mediciones con los
conceptos que representan mis variables.
• La validez de constructo es la aproximación a la
verdad que tiene mi conclusión acerca de con
cuánta precisión mis operacionalizaciones reflejan
mis constructos.

10. Confiabilidad
• En esta propiedad, lo que se
busca es que cualquier
procedimiento de medición
genere los mismos resultados en
eventos repetidos.
• En la medición de cualquier fenómeno siempre se
encuentra una cierta cantidad de error aleatorio. Es
imposible que cualquier medición esté libre de error.
• Por lo tanto, en cualquier procedimiento de medición
existe cierto grado de no confiabilidad, sin embargo, lo
que se trata de alcanzar, es que en distintos procesos de
medición se encuentre consistencia en la misma. Entre
más consistentes sean los resultados en repeticiones de la
medición, más alta será la confiabilidad del proceso de
medición

11. Procedimientos
para calcular la
fiabilidad

12. Test-Retest
• Con este método el coeficiente
de fiabilidad se calcula
pasando mismo test dos veces
a los mismos sujetos.
• Se pueden pasar inmediatamente, o dejando un
intervalo de tiempo entre el test y el retest. Después se
calcula la correlación de Pearson entre las
puntuaciones de ambas aplicaciones, y el resultado
obtenido será el coeficiente de fiabilidad.

13. • Dejar transcurrir un espacio de tiempo excesivo
entre ambas aplicaciones puede suponer una
amenaza a la validez interna por las posibles
influencias externas a la que pueden estar
expuestos los sujetos durante el intervalo, y que
pueden afectar a su desempeño en la segunda
aplicación. En el extremo opuesto, una aplicación
demasiado apresurada del retest podría afectar
igualmente a la validez interna, en este caso por los
posibles efectos del recuerdo reciente de la
primera aplicación.

14. Formas Paralelas
• Requiere que se utilicen dos pruebas o
instrumentos paralelos, esto es, que midan
lo mismo de forma diferente (por ejemplo,
dos tests que con diferentes preguntas
midan un determinado rasgo). Después se
comparan los dos tests, calculando
el coeficiente de correlación de Pearson.

15. • Esta correlación será, como hemos visto en el
apartado anterior, el coeficiente de fiabilidad. Si la
correlación es alta, se considera que hay una
buena fiabilidad. Al valor obtenido también se le
conoce como coeficiente de equivalencia, en la
medida en que supone un indicador del grado de
equivalencia entre las dos formas paralelas de un
test.

16. Split-Halves
• A diferencia de los demás, este método sólo
requiere una aplicación del test. Tras obtener las
puntuaciones obtenidas por los sujetos en cada
una de las dos mitades en que se habrá dividido,
se procede a calcular la correlación entre las dos
puntuaciones. El resultado obtenido será un
indicador de la covariación entre ambas mitades,
es decir, de la consistencia interna del test.

17. • La principal dificultad de este
sistema es asegurarse de que
ambas mitades sean
efectivamente paralelas. Un
sistema habitual es dividir el test
entre los ítems pares y los
impares; no es recomendable
dividirlo sin más por la mitad,
dado que muchos tests
muestran un incremento
gradual de la dificultad de sus
ítems.

18. Coeficiente Alfa
de Cronbach
• El coeficiente alfa (α) es un indicador de la
fiabilidad de un test basado en su grado de
consistencia interna. Indica el grado en que los
ítems de un test covarían.
• 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

19. • Un investigador trata de medir una cualidad no
directamente observable (por ejemplo, la
inteligencia) en una población de sujetos. Para ello
mide n variables que sí son observables (por
ejemplo, n respuestas a un cuestionario o un
conjunto de n problemas lógicos) de cada uno de
los sujetos.

20. Coeficiente KR-20
• El Método KR20 representa un
coeficiente de consistencia
interna del instrumento, que
proporciona la media de
todos los coeficientes de
división por mitades para
todas las posibles divisiones del
instrumento en dos partes
(Magnusson, 1995).
• La fórmula KR-20 tan solo es una variante de alfa
especialmente orientada a items dicotómicamente
valorados (específicamente, valorados con los
valores 0 y 1). (Bolívar, 1997).

21. • Permite calcular la
confiabilidad con una sola
aplicación del instrumento.
• No requiere el diseño de pruebas paralelas.
• Es aplicable sólo en instrumentos con ítems
dicotómicos, en los cuales sólo existen respuestas
correctas e incorrectas