material con fin educativo

1. Universidad Yacambú
Vicerrectorado de Investigación y Postgrado
Instituto de Investigación y Postgrado
Dirección de Estudios a Distancias
Barquisimeto, Estado Lara
BARQUISIMETO julio del 2014
PARTICIPANTE C.I.:
Juan C. Oropeza 13156511
Edglys R. Prado 16499093
VALIDEZ Y CONFIABILIDAD

2. La Medición
En el sentido mas corriente y elemental, el concepto de medir es utilizado para significar la
asignación de valores numéricos o dimensiones a un objeto u objetos mediante la
utilización de determinados procedimientos. En términos mas estrictamente metodológicos,
la medición consiste sustancialmente en una observación cuantitativa, atribuyendo un
número a determinadas características o rasgos del hecho o fenómeno observado. Esto no
presenta mayores inconvenientes si se trata de medir aspectos materiales y morfológicos
de los objetos de estudio; la dificultad aparece cuando se desean expresar numéricamente
aspectos mas evanescentes e intangibles.
Cuando un físico habla acerca de la medición, se
refiere generalmente a la asignación de números a
observaciones, de modo que los números sean
susceptibles de análisis por medio de manipulaciones
u operaciones de acuerdo con ciertas reglas. Este
análisis por manipulación, en el mejor sentido de la
palabra, dará nuevas informaciones de los objetos que
se están midiendo. En otras palabras, la relación entre
los objetos que se están observando y los números, es
tan directa que mediante la manipulación de los
números el físico obtiene nueva información acerca de
los objetos. Por ejemplo, puede determinar el peso de
una masa de material homogéneo que haya sido
partida por la mitad, dividiendo su peso por dos.

3. Validez
De acuerdo con Hernández, Fernández y
Baptista (1998),”la validez en términos
generales, se refiere al grado en que un
instrumento realmente mide la variable que
pretende medir” (pág.243).
Tamayo y Tamayo (1998) considera que validar
es “determinar cualitativa y/o cuantitativamente
un dato” (224). Esta investigación requirió de un
tratamiento científico con el fin de obtener un
resultado que pudiera ser apreciado por la
comunidad científica como tal.
Al respecto, Balestrini (1997),(pág.140)
plantea: “ Una vez que se ha definido y
diseñado los instrumentos y Procedimientos
de recolección de datos, atendiendo al tipo de
estudio de que se trate, antes de aplicarlos de
manera definitiva en la muestra seleccionada,
es conveniente someterlos a prueba, con el
propósito de establecer la validez de éstos, en
relación al problema investigado.”
Según Rusque M (2003) “la validez representa
la posibilidad de que un método de investigación
sea capaz de responder a las interrogantes
formuladas. La fiabilidad designa la capacidad
de obtener los mismos resultados de diferentes
situaciones. La fiabilidad no se refiere
directamente a los datos, sino a las técnicas de
instrumentos de medida y observación, es decir,
al grado en que las respuestas son
independientes de las circunstancias
accidentales de la investigación. (Pág 134)

4. Tipos de Validez
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.
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.
Comparar la prueba con una medida establecida recibe el nombre de validez
concurrente; probarla durante un período de tiempo se denomina validez
predictiva.
La validez de constructo, define si una prueba o experimento está a la altura
de sus pretensiones o no. Se refiere a si la definición operacional de una
variable refleja realmente el significado teórico verdadero de un concepto.
La forma más sencilla de pensar en ella es como una prueba de
generalización, como la validez externa, pero evalúa si el experimento se
ocupa de la variable que estás probando.

5. Una investigación con buena confiabilidad es aquella que es
estable, segura, congruente, igual a sí misma en diferentes
tiempos y previsible para el futuro. También la confiabilidad
tiene dos caras, una interna y otra externa: hay confiabilidad
interna cuando varios observadores, al estudiar la misma
realidad, concuerdan en sus conclusiones; hay confiabilidad
externa cuando investigadores independientes, al estudiar una
realidad en tiempos o situaciones diferentes, llegan a los
mismos resultados.
Confiabilidad
Procesos que refuerzan la Validez y la Confiabilidad
La categorización. Este
proceso trata de asignar
categorías o clases
significativas, de ir
constantemente
diseñando y
rediseñando, integrando
y reintegrando el todo y
las partes, a medida que
se revisa el material y va
emergiendo el
significado de cada
sector, párrafo, evento,
hecho o dato;
La estructuración. Todo
el proceso de
estructuración es
también un ejercicio
continuo que tiende a
validar una comprensión
realista y auténtica del
tópico estudiado.
La contrastación. Esta
etapa de la investigación
consiste en relacionar y
contrastar sus
resultados con aquellos
estudios paralelos o
similares que se
presentaron en el marco
teórico-referencial
La Teorización. Einstein
solía decir que "la
ciencia consistía en
crear teorías". Pero una
teoría es un modo nuevo
de ver las cosas, y
puede haber muchos
modos diferentes de
verlas.

6. Sistemas de comprobación
Test – retest: Consiste en aplicar repetidas veces el
mismo cuestionario a las mismas personas en un
espacio de tiempo breve entre una y otra pasación para
comprobar el correcto funcionamiento del cuestionario
como instrumento de recogida de información.
Know Groups: Este sistema consiste en aplicar el
cuestionario a individuos que se sabe de antemano que
presentan unos valores muy altos o muy bajos respecto
a determinadas características, que se pretenden
conocer con el cuestionario. Si los resultados de esta
aplicación coinciden significativamente con los ya
conocidos es un índice de validez.
Ejemplo: Preguntar a un grupo de
expertos en informática si un programa
(informático) es útil y funciona
correctamente.

7. Sistemas de comprobación
Formas paralelas
Este procedimiento es el que se deriva naturalmente del modelo. 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. 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.
La dificultad de este procedimiento radica en conseguir que
dos instrumentos sean realmente "paralelos", dada la
dificultad que supone realizar dos pruebas que midan
exactamente lo mismo, pero con diferentes ítems. No
obstante, en condiciones ideales en las que se pueda
garantizar el paralelismo de ambas formas, este es el
método más recomendable.

8. Split Halves
A diferencia de los anteriores, 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. 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.
Sistemas de comprobación
Métodos basados en la consistencia interna
Alfa de Cronbach (1951): 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.
Coeficientes de Kuder-Richardson (1937): Se trata de dos fórmulas
aplicables a sendos casos particulares de alfa. KR20 se aplica en el caso
en que los ítems del test sean dicotómicos, y KR21, en el caso de que
además de ser dicotómicos, tengan la misma dificultad.

9. Método de Rulon (1939): Una estimación de la fiabilidad de un test a
partir de las puntuaciones obtenidas en sus dos mitades. Considera que
la diferencia entre las dos mitades se debe sólo al error aleatorio.
Método de Guttman/Flanagan (1945/1937): Otra fórmula basada en la
consistencia interna, equivalente a la de Rulon.
Coeficiente beta (β): Propuesto por Raju (1977) para calcular la
fiabilidad de una batería compuesta por diversos subtests. En los casos
en los que se desea calcular la fiabilidad de una batería, se trata a los
distintos subtests como si fueran los ítems de un único test y se calcula
el coeficiente alfa global. El problema surge en los casos en los que los
distintos subtests no tienen el mismo número de ítems, lo que suele ser
lo más frecuente, y que repercute en una infraestimación del alfa global.
El coeficiente beta permite sortear esta infraestimación.
Coeficientes theta (θ) y omega (Ω): Basados en el análisis factorial de
los ítems, son indicadores de la consistencia interna similares al
coeficiente alfa. El coeficiente theta fue desarrollado por Carmines y
Zeller (1979); y el coeficiente omega fue desarrollado por Heise y
Bohrnstedt (1970).
Métodos basados en la consistencia interna