Resumen de validez psicometria Apuntes

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VALIDEZ	
  
	
  
IMPORTANTE:	
  se	
  emplea	
  en	
  la	
  etapa	
  definitiva	
  de	
  la	
  prueba,	
  pero	
  en	
  la	
  validez	
  de	
  contenido	
  se	
  trabaja	
  desde	
  la	
  conceptualización	
  
teórica.	
  	
  	
  
	
  
Validez	
  en	
  pruebas	
  criteriales:	
  
	
  
Un	
  test	
  criterial	
  se	
  puede	
  emplear	
  para	
  describir	
  un	
  dominio,	
  o	
  para	
  estimar	
  otra	
  variable,	
  el	
  diseñador	
  puede	
  recurrir	
  a	
  tres	
  tipos	
  
de	
  enfoques	
  de	
  validación;	
  validez	
  de	
  selección	
  de	
  dominio,	
  validez	
  descriptiva	
  y	
  validez	
  funcional	
  
	
  
a)De	
  selección	
  de	
  dominio:	
  Tiene	
  que	
  ver	
  con	
  que	
  el	
  instrumento	
  muestrea	
  adecuadamente	
  el	
  universo	
  a	
  examinar,	
  se	
  
afirma	
  que	
  alude	
  fundamentalmente	
  a	
  la	
  calidad	
  con	
  la	
  que	
  se	
  delimita	
  el	
  dominio	
  medido,	
  con	
  las	
  especificaciones	
  de	
  la	
  prueba	
  
y	
  con	
  la	
  pertinencia	
  de	
  los	
  reactivos	
  preparados.	
  
	
  
Su	
  constructor	
  trabaja	
  en	
  ella	
  desde	
  el	
  momento	
  mismo	
  de	
  su	
  conceptualización:	
  
	
  
1.	
  delimitar	
  el	
  dominio	
  a	
  examinar.	
  
2.	
  hacer	
  que	
  paneles	
  de	
  expertos	
  examinen	
  su	
  tabla	
  de	
  especificaciones;	
  	
  
3.	
  preparar	
  los	
  reactivos	
  en	
  función	
  de	
  ella.	
  
4.	
  solicitar	
  que	
  otro	
  panel	
  de	
  expertos	
  evalúe	
  la	
  congruencia	
  de	
  los	
  ítems	
  en	
  relación	
  con	
  las	
  especificaciones.	
  
5.	
  dar	
  preponderancia	
  a	
  las	
  evaluaciones	
  cualitativas	
  sobre	
  las	
  cuantitativas	
  de	
  los	
  reactivos.	
  
	
  
Debe	
  recurrir	
  a	
  recursos	
  como	
  la	
  revisión	
  de	
  libros	
  de	
  textos,	
  resúmenes,	
  programas	
  oficiales	
  de	
  las	
  materias,	
  manuales	
  
psiquiátricos,	
  hallazgos	
  empíricos,	
  observación	
  directa,	
  sesiones	
  de	
  entrevistas,	
  etc.,	
  con	
  el	
  fin	
  de	
  documentarse	
  en	
  el	
  área	
  que	
  
examinará.	
  (tener	
  una	
  amplia	
  producción	
  bibliográfica	
  del	
  dominio	
  a	
  tratar)	
  
	
  
Además,	
  debe	
  seleccionar	
  apropiadamente	
  al	
  panel	
  de	
  expertos	
  que	
  considerarán	
  las	
  especificaciones	
  de	
  la	
  prueba	
  e	
  
implementarán	
  los	
  juicios	
  de	
  congruencia	
  de	
  los	
  ítems;	
  mientras	
  más	
  numerosos	
  y	
  calificados	
  académica	
  y	
  
experiencialmente	
  sean,	
  mayores	
  garantías	
  se	
  tendrá	
  de	
  que	
  la	
  prueba	
  posee	
  validez	
  de	
  selección	
  de	
  dominio.	
  
	
  
b)	
  Validez	
  descriptiva:	
  	
  
	
  
c)	
  Validez	
  funcional:	
  Para	
  efectuar	
  estimaciones	
  hay	
  que	
  exponer	
  evidencias	
  de	
  validez	
  funcional.	
  
	
  
La	
  estimación	
  que	
  se	
  quiere	
  efectuar	
  con	
  el	
  instrumento	
  determinará	
  el	
  tipo	
  de	
  estudio	
  a	
  realizar.	
  Como	
  quiera,	
  es	
  necesario	
  
diseñar	
  el	
  instrumento	
  (predictor),	
  especificar	
  las	
  medidas	
  del	
  criterio,	
  administrar	
  ambos	
  instrumentos	
  y	
  asociar	
  los	
  puntajes	
  
obtenidos;	
  si	
  esa	
  asociación	
  es	
  alta	
  y	
  significativa,	
  se	
  puede	
  afirmar	
  que	
  el	
  predictor	
  (prueba	
  criterial)	
  puede	
  usarse	
  para	
  hacer	
  
estimaciones	
  en	
  el	
  criterio.	
  
	
  
IMPORTANTE:	
  la	
  misión	
  fundamental	
  de	
  un	
  test	
  referido	
  a	
  criterio,	
  es	
  hacer	
  descripciones	
  sustanciales	
  de	
  una	
  conducta,	
  
habilidad	
  o	
  aprendizaje.	
  
	
  
Tabla	
  de	
  expectación:	
  	
  	
  
	
  
Cuando	
  se	
  desea	
  hacer	
  calificaciones	
  basada	
  en	
  	
  estimaciones	
  del	
  comportamiento	
  de	
  los	
  evaluados	
  en	
  situaciones	
  
diferentes	
  a	
  la	
  prueba	
  o	
  en	
  el	
  futuro.	
  (se	
  emplea	
  validez	
  funcional,	
  tabla	
  de	
  expectación)	
  
	
  
Cuando	
  el	
  objetivo	
  es	
  estimar,	
  primero	
  debe	
  establecerse	
  la	
  validez	
  funcional,	
  manteniendo	
  siempre	
  en	
  mente	
  que	
  las	
  variables	
  
a	
  predecirse	
  deben	
  expresarse	
  en	
  términos	
  del	
  rendimiento	
  como,	
  por	
  ejemplo,	
  número	
  de	
  piezas	
  armadas,	
  años	
  de	
  
permanencia	
  en	
  un	
  empleo,	
  	
  tipos	
  de	
  comportamientos	
  delictivos,	
  entre	
  otros,	
  ya	
  que	
  no	
  debe	
  perderse	
  de	
  vista	
  la	
  naturaleza	
  de	
  
las	
  pruebas	
  referidas	
  a	
  un	
  criterio,	
  las	
  cuales	
  buscan	
  principalmente	
  describir	
  dominios	
  conductuales.	
  
	
  
	
  
Una	
  vez	
  garantizada	
  la	
  calidad	
  de	
  la	
  prueba	
  criterial	
  para	
  hacer	
  la	
  estimación,	
  se	
  podrá	
  proceder	
  al	
  diseño	
  de	
  las	
  tablas	
  de	
  
expectación	
  o	
  a	
  los	
  conocidos	
  niveles	
  predictivos	
  de	
  ejecución.	
  
	
  
Las	
  tablas	
  de	
  expectación	
  es	
  el	
  recurso	
  que	
  se	
  emplea	
  en	
  el	
  contexto	
  de	
  las	
  pruebas	
  referidas	
  a	
  un	
  criterio	
  para	
  hacer	
  
estimaciones.	
  Se	
  trata	
  de	
  una	
  tabla	
  de	
  doble	
  entrada,	
  que	
  cruza	
  el	
  comportamiento	
  de	
  un	
  grupo	
  de	
  personas	
  en	
  la	
  prueba	
  criterial	
  
que	
  se	
  está	
  diseñando,	
  con	
  el	
  desempeño	
  de	
  ese	
  mismo	
  grupo	
  de	
  personas	
  en	
  la	
  variable	
  que	
  se	
  deberá	
  estimar.	
  
	
  
IMPORTANTE:	
  	
  Las	
  personas	
  que	
  conforman	
  el	
  llamado	
  grupo	
  de	
  criterio,	
  son	
  quienes	
  se	
  tomarán	
  las	
  medidas	
  en	
  el	
  predictor	
  y	
  
en	
  la	
  variable	
  a	
  estimar	
  
	
  
Procedimiento:	
  	
  
	
  
-­‐Instrumento	
  en	
  construcción	
  (ejemplo	
  PM5	
  como	
  predictor	
  del	
  rendimiento	
  de	
  6to	
  grado)	
  
	
  
-­‐Establecer	
  validez	
  funcional	
  (como	
  se	
  expuso	
  arriba	
  se	
  debe,	
  especificar	
  las	
  medidas	
  con	
  la	
  cual	
  yo	
  cuantifico	
  el	
  criterio,	
  	
  luego	
  	
  
seleccionar	
  el	
  grupo	
  criterio	
  en	
  esto	
  se	
  administra	
  ambos	
  instrumentos	
  y	
  asociar	
  los	
  puntajes	
  obtenidos,	
  luego	
  de	
  la	
  validación	
  se	
  
procede	
  a:)	
  
	
  
-­‐Tabla	
  de	
  expectación	
  donde	
  los	
  resultados	
  se	
  dividirán	
  en	
  categorías;	
  y,	
  finalmente	
  se	
  contará	
  el	
  número	
  (o	
  porcentaje)	
  de	
  
personas	
  en	
  cada	
  combinación	
  o	
  celda	
  
	
  
La	
  estimación	
  consiste	
  en	
  reportar	
  el	
  porcentaje	
  de	
  personas	
  en	
  las	
  categorías	
  de	
  interés,	
  permitiendo	
  anticipar	
  el	
  desempeño	
  en	
  
matemática	
  de	
  6to	
  grado	
  de	
  sujetos	
  que	
  aun	
  no	
  ha	
  tomado	
  este	
  curso.	
  
	
  
IMPORTANTE:	
  las	
  calificaciones	
  relacionadas	
  con	
  el	
  rendimiento	
  la	
  ganancia	
  consiste	
  en	
  poder	
  anticipar	
  el	
  comportamiento	
  de	
  la	
  
persona	
  con	
  solo	
  conocer	
  su	
  desempeño	
  en	
  el	
  instrumento	
  predictor.	
  
	
  
ANASTASI	
  Y	
  URBINA	
  
	
  
Una	
  prueba	
  es	
  adecuada	
  para	
  sus	
  propósitos,	
  con	
  la	
  validez	
  se	
  demuestra	
  una	
  idea	
  de	
  las	
  funciones	
  psicológicas	
  que	
  mide,	
  y	
  en	
  
relación	
  al	
  uso	
  que	
  se	
  pretende	
  dar	
  a	
  la	
  prueba.	
  
	
  
Medición	
  de	
  la	
  relación:	
  El	
  cf.	
  De	
  validez	
  es	
  la	
  correlación	
  entre	
  la	
  puntuación	
  de	
  la	
  prueba	
  y	
  la	
  
medida	
  de	
  criterio.	
  Proporciona	
  un	
  índice	
  numérico	
  de	
  la	
  validez	
  de	
  la	
  prueba.	
  Los	
  datos	
  empleados	
  al	
  calcular	
  cualquier	
  cf	
  de	
  
validez	
  pueden	
  expresarse	
  en	
  forma	
  de	
  tabla	
  o	
  gráfica	
  de	
  expectancia.	
  	
  	
  
	
  
Graficas	
  de	
  expectancia:	
  muestran	
  la	
  probabilidadde	
  que	
  un	
  individuo	
  que	
  obtiene	
  cierta	
  puntuación	
  en	
  la	
  prueba	
  obtenga	
  un	
  
nivel	
  especificado	
  de	
  desempeño	
  en	
  el	
  de	
  criterio.	
  Si	
  sabemos	
  el	
  resultado	
  de	
  un	
  estudiante	
  en	
  la	
  prueba	
  de	
  razonamiento	
  
numérico,	
  podemos	
  averiguar	
  las	
  posibilidades	
  de	
  que	
  obtenga	
  una	
  puntuación	
  particular	
  en	
  el	
  curso	
  de	
  matemáticas	
  de	
  séptimo	
  
grado.	
  
	
  
NOTA:	
  Cuando	
  la	
  prueba	
  y	
  las	
  variables	
  de	
  criterio	
  son	
  continuas,	
  puede	
  aplicarse	
  el	
  cf	
  de	
  Pearson.	
  
	
  
Condiciones	
  que	
  afectan	
  a	
  los	
  cf	
  de	
  validez:	
  Resulta	
  esencial	
  especificar	
  la	
  naturaleza	
  del	
  grupo	
  en	
  el	
  que	
  se	
  calculó	
  el	
  cf	
  de	
  
validez.	
  La	
  misma	
  prueba	
  puede	
  medir	
  diferentes	
  funciones	
  cuando	
  se	
  aplica	
  a	
  individuos	
  que	
  difieren	
  en	
  edad,	
  genero,	
  ocupación	
  
etc,	
  por	
  ejemplo	
  personas	
  con	
  distintos	
  antecedentes	
  pueden	
  utilizar	
  métodos	
  de	
  trabajo	
  diferentes	
  para	
  resolver	
  los	
  mismos	
  
problemas	
  de	
  la	
  prueba.	
  Por	
  lo	
  tanto	
  una	
  prueba	
  puede	
  tener	
  validez	
  para	
  predecir	
  un	
  criterio	
  en	
  una	
  población	
  y	
  en	
  otra	
  no.	
  
	
  
EJEMPLO:	
  Una	
  dificultad	
  que	
  se	
  encuentran	
  en	
  muestras	
  de	
  validación	
  surge	
  de	
  la	
  preselección,	
  por	
  ejemplo,	
  una	
  nueva	
  prueba	
  
que	
  se	
  está	
  validando	
  para	
  selección	
  de	
  personal	
  puede	
  aplicarse	
  a	
  un	
  grupo	
  de	
  empleados	
  recién	
  contratados	
  del	
  que	
  en	
  algún	
  
momento	
  se	
  tendrán	
  medidas	
  de	
  criterio	
  del	
  desempeño	
  laboral.	
  Sin	
  embargo,	
  es	
  probable	
  que	
  estos	
  empleados	
  representen	
  una	
  
selección	
  superior	
  de	
  todos	
  los	
  que	
  solicitaron	
  el	
  puesto,	
  y,	
  por	
  ende,	
  el	
  rango	
  del	
  grupo	
  en	
  las	
  calificaciones	
  de	
  la	
  prueba	
  y	
  las	
  
medidas	
  estará	
  acortado	
  en	
  el	
  extremo	
  inferior	
  de	
  la	
  distribución.	
  
	
  
Los	
  cf	
  de	
  validez	
  pueden	
  cambiar	
  con	
  el	
  tiempo	
  debido	
  a	
  la	
  selección	
  de	
  estándares	
  cambiantes.	
  
	
  
Se	
  debe	
  tomar	
  en	
  cuenta	
  para	
  una	
  interpretación	
  adecuada	
  del	
  cf	
  de	
  validez,	
  la	
  forma	
  de	
  la	
  relación	
  entre	
  la	
  prueba	
  y	
  el	
  criterio.	
  El	
  
calculo	
  del	
  cf	
  de	
  Pearson	
  supone	
  que	
  la	
  relación	
  es	
  lineal	
  y	
  uniforme	
  a	
  lo	
  largo	
  de	
  todo	
  el	
  rango	
  
	
  
Magnitud	
  del	
  cf	
  de	
  validez:	
  La	
  interpretación	
  de	
  un	
  cf	
  de	
  validez	
  debe	
  tener	
  en	
  cuenta	
  una	
  serie	
  de	
  circunstancias	
  concomitantes.	
  
Peo	
  si	
  debe	
  ser	
  lo	
  bastante	
  alta	
  para	
  ser	
  estadísticamente	
  significativo	
  aceptable	
  de	
  los	
  niveles	
  de	
  01	
  y	
  05.	
  En	
  otras	
  palabra,	
  antes	
  
de	
  sacar	
  conclusiones	
  acerca	
  de	
  la	
  validez	
  debe	
  tenerse	
  en	
  cuenta	
  que	
  el	
  cf	
  de	
  validez	
  no	
  se	
  debe	
  a	
  fluctuaciones	
  aleatorias	
  del	
  
muestreo	
  para	
  una	
  correlación	
  en	
  la	
  población	
  igual	
  a	
  cero	
  
	
  
El	
  cf	
  se	
  interpreta	
  de	
  acuerdo	
  al	
  uso	
  que	
  pretende,	
  si	
  se	
  desea	
  predecir	
  la	
  calificación	
  de	
  criterio	
  exacta	
  de	
  un	
  individuo,	
  como	
  el	
  
promedio	
  de	
  calificaciones	
  que	
  obtendrá	
  en	
  la	
  universidad,	
  el	
  cf	
  de	
  validez	
  puede	
  interpretarse	
  en	
  términos	
  del	
  error	
  estándar	
  de	
  
medición	
  que	
  es	
  análogo	
  al	
  error	
  de	
  medición	
  
	
  
Error	
  de	
  medición:	
  indica	
  el	
  margen	
  de	
  error	
  que	
  puede	
  esperarse	
  en	
  la	
  puntuación	
  de	
  un	
  individuo	
  como	
  resultado	
  de	
  la	
  poca	
  
confiabilidad	
  de	
  la	
  prueba.	
  De	
  modo	
  similar,	
  el	
  error	
  de	
  estimación	
  muestra	
  el	
  margen	
  de	
  error	
  que	
  puede	
  esperarse	
  al	
  predecir	
  la	
  
calificación	
  de	
  criterio	
  del	
  individuo	
  debido	
  a	
  la	
  validez	
  imperfecta	
  de	
  la	
  prueba.	
  
	
  
MARTINEZ.	
  LA	
  VALIDEZ	
  DE	
  LOS	
  TEST	
  
	
  
	
  El	
  concepto	
  de	
  validez	
  y	
  su	
  evolución	
  histórica	
  	
  
	
  
Tradicionalmente	
  se	
  define	
  como	
  “el	
  grado	
  en	
  que	
  un	
  test	
  mide	
  lo	
  que	
  pretende	
  medir”	
  	
  
	
  
Durante	
   muchos	
   años	
   domino	
   la	
   visión	
   pragmática,	
   empírica	
   e	
   incluso	
   ateórica	
   por	
   la	
   perspectiva	
   utilitaria	
   de	
   las	
  
aplicaciones	
   de	
   los	
   test	
   y	
   el	
   operacionalismo	
   dominaban,	
   por	
   ejemplo	
   Bingham	
   define	
   la	
   validez	
   en	
   términos	
   operaciones	
   “la	
  
correlación	
  entre	
  las	
  puntuaciones	
  de	
  un	
  test	
  y	
  alguna	
  otra	
  medida	
  objetiva	
  de	
  lo	
  que	
  el	
  test	
  pretende	
  medir”.	
  En	
  este	
  sentido	
  fue	
  
el	
  uso	
  de	
  la	
  validez	
  predictiva	
  domino	
  la	
  psicometría	
  en	
  los	
  años	
  50.	
  
	
  
Durante	
  este	
  mismo	
  periodo	
  se	
  fue	
  introduciendo	
  la	
  validez	
  concurrente:	
  buscar	
  definición	
  de	
  clase	
  
	
  
Otra	
   característica	
   fue	
   la	
   aproximación	
   correlacional	
   fue	
   el	
   uso	
   de	
   criterios	
   conductuales	
   y	
   la	
   conceptualización	
   de	
   los	
  
criterios	
  en	
  términos	
  de	
  conductas	
  observables.	
  
	
  
Luego	
  de	
  comprender	
  que	
  no	
  todos	
  los	
  test	
  son	
  predictivos,	
  se	
  amplio	
  el	
  concepto	
  de	
  validez,	
  definida	
  como	
  “el	
  grado	
  en	
  que	
  
su	
  contenido	
  representa	
  una	
  muestra	
  satisfactoria	
  del	
  dominio”	
  apareciendo	
  el	
  concepto	
  de	
  validez	
  de	
  contenido.	
  
	
  
Finalmente	
  se	
   introduce	
  el	
  concepto	
  de	
  validez	
  de	
  constructo,	
  la	
  concepción	
  teórica	
  del	
  constructo	
  dicta	
  la	
  naturaleza	
  de	
  los	
  
datos	
  a	
  recoger	
  para	
  la	
  validación	
  y	
  la	
  interpretación	
  de	
  las	
  puntuaciones,	
  a	
  su	
  vez	
  estos	
  datos	
  	
  de	
  validación	
  servirán	
  para	
  aceptar	
  
o	
  rechazar	
  la	
  teoría	
  misma.	
  
	
  
En	
  este	
  sentido,	
  la	
  validez	
  no	
  puede	
  expresarse	
  en	
  un	
  coeficiente	
  único,	
  sino	
  que	
  requiere	
  muchas	
  líneas	
  de	
  investigación	
  no	
  
todas	
   cuantitativas.	
   Todas	
   las	
  medidas	
   que	
   proporcionen	
   datos	
   que	
   puedan	
   considerarse	
   expresiones	
   comportamentales	
   del	
  
constructo,	
  incluyen	
  tantos	
  testes	
  como	
  criterios.	
  Pueden	
  usarse	
  para	
  validez	
  de	
  constructo.	
  
	
  
La	
  validez	
  de	
  constructo	
  tuvo	
  un	
  importante	
  avance	
  metodológico	
  ofrecieron	
  pruebas	
  conceptuales	
  y	
  empíricas	
  para	
  la	
  validación	
  
del	
  constructo,	
  basadas	
  en	
  medidas	
  correlaciónales	
  y	
  diferenciando	
  dos	
  importantes	
  de	
  evidencia	
  de	
  la	
  validez	
  de	
  constructo:	
  v.	
  
Convergente	
  y	
  v.	
  Divergente.	
  
	
  
La	
  conclusión	
  de	
  los	
  autores	
  es	
  que	
  existe	
  una	
  única	
  validez	
  de	
  constructo,	
  “la	
  validez	
  de	
  constructo	
  es	
  el	
  concepto	
  unificador	
  de	
  
validez	
  que	
   integra	
  consideraciones	
  de	
  contenido	
  y	
  de	
  criterio,	
  en	
  un	
  marco	
  general	
  para	
  probar	
  hipótesis	
  racionales	
  acerca	
  de	
  
relaciones	
  teóricamente	
  relevantes.	
  
	
  
NOTA:	
   La	
   validez	
   es	
   una	
   cuestiónde	
   grado	
   y	
   no	
   es	
   definitiva,	
   pudiendo	
   ser	
  modificada	
   por	
   nuevas	
   evidencias,	
   consecuencias	
  
sociales	
  etc,	
  la	
  validación	
  es	
  un	
  proceso	
  continuo	
  	
  
	
  
Cuando	
  se	
  desea	
  medir	
  una	
  característica	
  psicológica	
  de	
  los	
  sujetos,	
  en	
  primer	
  lugar	
  se	
  define	
  esta	
  y	
  luego	
  se	
  establecen	
  operaciones	
  
diseñadas	
   para	
   proporcionar	
   descripciones	
   cuantitativas	
   del	
   grado	
   en	
   que	
   un	
   individuo	
   la	
   posee	
   o	
   manifiesta.	
   Una	
   cuestión	
  
fundamental	
   es	
   el	
   grado	
   en	
   que	
   las	
   propiedades	
   medidas	
   por	
   dicho	
   conjunto	
   de	
   operaciones	
   se	
   corresponden	
   de	
   hecho	
   a	
   las	
  
características	
  definida	
  y	
  son	
  apropiadas	
  para	
  las	
  inferencias	
  y	
  acciones	
  basadas	
  en	
  las	
  puntuaciones	
  de	
  los	
  test.	
  Es	
  necesario	
  saber	
  
cuales	
  son	
  las	
  consecuencias	
  potenciales	
  	
  de	
  la	
  interpretación	
  de	
  las	
  puntuaciones.	
  
	
  
Entonces,	
  la	
  perspectiva	
  unificadora	
  de	
  la	
  APA	
  en	
  relación	
  a	
  la	
  validez	
  es:	
  “Refiere	
  a	
  la	
  adecuación	
  significación	
  y	
  utilidad	
  de	
  
las	
  inferencias	
  especificas	
  	
  hechas	
  a	
  partir	
  de	
  las	
  puntuaciones	
  en	
  los	
  test	
  	
  
	
  
Grado	
  de	
  evidencia	
  empírica	
  y	
  teórica	
  soportan	
  la	
  adecuación	
  	
  de	
  las	
  interpretaciones	
  y	
  acciones	
  basadas	
  en	
  los	
  test.	
  
	
  
Preguntar	
  que	
  el	
  instrumento	
  no	
  es	
  valido	
  sino	
  las	
  puntuaciones	
  derivadas	
  en	
  ella	
  	
  
	
  
La	
  validez	
   es	
   el	
   grado	
  de	
  adecuación	
  de	
   las	
  puntuaciones	
  de	
  un	
   test	
   para	
  un	
  uso	
  particular,	
   la	
   validación	
  de	
   test	
   es	
   el	
   proceso	
  de	
  
acumulación	
  de	
  evidencias	
  que	
  soporten	
  dichos	
  usos	
  e	
  inferencias.	
  
	
  
	
  
	
  
	
  
Validez	
  de	
  contenido	
  	
  	
  
	
  
Adecuación	
   muestral	
   de	
   los	
   ítems	
   de	
   un	
   test,	
   en	
   cuanto	
   muestras	
   de	
   un	
   dominio	
   mas	
   amplio	
   de	
   ítems	
   representativos	
   del	
  
constructo/conducta,	
  el	
  propósito	
  de	
  este	
  estudio	
  de	
  validación	
  será	
  establecer	
  el	
  grado	
  en	
  que	
  el	
  conjunto.	
  
	
  
El	
  objetivo	
  es	
  establecer	
  el	
  grado	
  en	
  el	
  que	
  un	
  conjunto	
  de	
  ítems	
  representa	
  adecuadamente	
  	
  un	
  dominio	
  de	
  conductas	
  de	
  interés	
  
especifico	
  	
  
Para	
  determinar	
  si	
  es	
  una	
  muestra	
  relevante	
  y	
  representativa	
  del	
  dominio	
  comportamental	
  que	
  se	
  pretende	
  medir	
  	
  
	
  
Dificultad:	
  	
  
	
  
Determinar	
  que	
  representa	
  un	
  muestreo	
  adecuado	
  de	
  los	
  ítems	
  del	
  dominio,	
  debe	
  ser	
  importante	
  	
  que	
  estén	
  cubiertos	
  todos	
  
sus	
   aspectos,	
   el	
   dominio	
   debe	
   estar	
   conceptualizado	
   teóricamente	
   antes	
   de	
   la	
   construcción	
   del	
   test	
   e	
   incluirá	
   todas	
   las	
  
dimensiones	
  y	
  facetas.	
  
	
  
Dos	
  aspectos	
  importantes:	
  
	
  
Deben	
  ser	
  representativos	
  y	
  relevantes	
   ,	
  los	
  ítems	
  del	
  test	
  deben	
  ser	
  relevantes	
  para	
  el	
  uso	
  que	
  se	
  dará	
  de	
  las	
  puntuaciones	
  y	
  
representativos	
  del	
  dominio	
  de	
  ítems	
  de	
  interés.	
  Una	
  puntuación	
  es	
  relevante	
  para	
  el	
  uso	
  pretendido	
  cuando	
  todos	
  los	
  ítems	
  del	
  
test	
  están	
  dentro	
  del	
  dominio	
  de	
  interés.	
  	
  
	
  
La	
  representatividad.	
  Los	
  ítems	
  constituyen	
  una	
  muestra	
  representativa	
  del	
  universo	
  o	
  domino	
  
	
  
Procedimientos:	
  
	
  
1. Definición	
  del	
  universo	
  de	
  observaciones	
  admisibles	
  	
  
2. Identificación	
  de	
  expertos	
  en	
  dicho	
  universo	
  
3. Juicio	
   de	
   los	
   expertos	
   acerca	
   del	
   grado	
   en	
   que	
   el	
   contenido	
   del	
   instrumento	
   es	
   relevante	
   y	
   representativo	
   de	
   dicho	
  
universo,	
  por	
  medio	
  de	
  un	
  procedimiento	
  estructurado	
  que	
  permita	
  emparejar	
  los	
  ítems	
  del	
  dominio	
  
4. Un	
  procedimiento	
  para	
  resumir	
  los	
  datos	
  resultantes	
  de	
  la	
  fase	
  anterior	
  	
  
	
  
En	
   una	
   primera	
   fase	
   se	
   establecen	
   las	
   especificaciones	
   del	
   test,	
   con	
   los	
   cuales	
   se	
   construirán	
   los	
   ítems.	
   Estas	
   especificaciones	
  
mostraran	
  
	
  
-­‐Áreas	
  de	
  contenido	
  que	
  se	
  deben	
  cubrir	
  
-­‐Objetivos	
  instruccionales	
  (test	
  educativos)	
  
-­‐Procesos	
  que	
  se	
  evaluaran	
  
-­‐Importancia	
  relativa	
  de	
  los	
  diferentes	
  tópicas	
  y	
  procesos	
  	
  
	
  
Es	
  preciso	
  tomar	
  las	
  siguientes	
  practicas:	
  
1) Se	
   ponderaran	
   o	
   no	
   los	
   objetivos,	
   categorías,	
   etc?:	
   	
   Lo	
   común	
   es	
   asumir	
   que	
   todos	
   tienen	
   el	
   mismo	
   peso,	
   en	
   los	
   test	
  
académicos	
  no	
  sucede	
  así	
  no	
  todos	
  los	
  objetivos	
  tienen	
  el	
  mismo	
  peso,	
  en	
  ocasiones	
  se	
  pide	
  a	
  jueces	
  que	
  asignen	
  pesos	
  a	
  
los	
  distintos	
  objetivos	
  
2) Estructura	
   de	
   la	
   tarea	
   de	
   emparejamiento	
   ítems-­‐objetivos:	
   El	
   procedimiento	
   común	
   es	
   darle	
   a	
   los	
   jueces	
   una	
   lista	
   de	
  
objetivos	
  y	
  presentarles	
  cada	
  ítem,	
  donde	
  registrara	
  en	
  una	
  escala	
  del	
  1	
  al	
  5	
  para	
  expresar	
  el	
  grado	
  de	
  ajuste,	
  se	
  calcula	
  la	
  
media	
  o	
  la	
  mediana	
  para	
  dar	
  un	
  resultado	
  general	
  
3) Aspectos	
  del	
   ítem	
  que	
  serán	
  examinados:	
  A	
  los	
  jueces	
  se	
  les	
  presentan	
  descripciones	
  claras	
  de	
  las	
  características	
  de	
  los	
  
ítems	
  y	
  del	
  dominio	
  que	
  tiene	
  que	
  considerar	
  (nivel	
  de	
  complejidad,	
  modo	
  de	
  respuesta,	
  proceso	
  cognitivo	
  etc)	
  
4) Resumen	
  de	
  los	
  resultados:	
  Normalmente	
  es	
  mas	
  importante	
  la	
  evaluación	
  cualitativa	
  que	
  la	
  cuantitativa	
  en	
  la	
  validación	
  
de	
  contenido,	
  pero	
  se	
  han	
  propuesto	
  algunos	
  índices	
  cuantitativos	
  para	
  resumir	
  la	
  información	
  de	
  los	
  jueces.	
  
a)Porcentaje	
  de	
  que	
  ítems	
  que	
  se	
  emparejan	
  con	
  los	
  objetivos	
  
b)Porcentaje	
  de	
  ítems	
  que	
  se	
  emparejan	
  a	
  objetivos	
  con	
  una	
  elevada	
  calificación	
  media	
  
c)Correlación	
  entre	
  el	
  peso	
  dado	
  al	
  objetivo	
  y	
  el	
  numero	
  de	
  ítems	
  que	
  miden	
  al	
  objetivo	
  
d)Índice	
  de	
  congruencia	
  ítem-­‐objetivo	
  
e)Porcentaje	
  de	
  objetivos	
  no	
  evaluados	
  por	
  ninguno	
  de	
  los	
  ítems	
  del	
  test	
  
	
  
Problemas	
  con	
  la	
  validación	
  de	
  contenido:	
  
	
  
Aunque	
   es	
   posible	
   que	
   todos	
   los	
   procedimientos	
   se	
   ajusten	
   a	
   los	
   objetivos,	
   estos	
   pueden	
   no	
   representar	
   adecuadamente	
   el	
  
dominio	
  de	
  rendimiento	
  para	
  el	
  que	
  se	
  escribió	
  el	
  test.	
  Cronbach	
  desarrollo	
  el	
  método	
  de	
  construcción	
  duplicada	
  	
  
	
  
La	
   validez	
   aparente	
   no	
   representa	
   de	
   forma	
   alguna	
   validez	
   de	
   contenido,	
   se	
   refiere	
   a	
   lo	
   que	
   superficialmente	
   un	
   test	
   parece	
  
medir.	
  En	
  ocasiones	
  no	
  es	
  deseable	
  que	
  el	
  test	
  tenga	
  validez	
  aparente,	
  ya	
  que	
  pueden	
  fácilmente	
  intuir	
  lo	
  que	
  pretende	
  medire	
  
inducir	
  un	
  falseamiento	
  en	
  sus	
  respuestas.	
  
	
  
La	
  validez	
  curricular	
  se	
  refiere	
  al	
  grado	
  en	
  que	
  los	
  ítems	
  son	
  relevantes	
  para	
  los	
  objetivos	
  del	
  curriculum	
  
	
  
La	
  validez	
   instruccional	
  indica	
  si	
  los	
  profesores	
  han	
  proporcionado	
  instrucción	
  en	
  los	
  contenidos	
  y	
  destrezas	
  por	
  los	
  ítems	
  del	
  
test	
  
	
  
La	
  validez	
  referida	
  a	
  un	
  criterio	
  	
  
	
  
Concepto:	
   Cuando	
   se	
   quiere	
   hacer	
   inferencias	
   de	
   las	
   puntuaciones	
   del	
   test	
   a	
   la	
   conducta	
   del	
   sujeto	
   en	
   algún	
   criterio	
   de	
  
rendimiento	
  externo	
  al	
  propio	
  test	
  	
  
	
  
Criterio:	
   suele	
   ser	
  una	
   variable	
   o	
   característica	
   de	
   interés	
   real	
   ejemplo,	
   rendimientos	
   académicos,	
   rendimientos	
   laborales,	
  
duración	
  o	
  éxito	
  de	
  una	
  terapia,	
  predicción	
  de	
  una	
  conducta	
  de	
  riesgo	
  etc.	
  	
  El	
  criterio	
  es	
  una	
  medida	
  directa	
  e	
  independiente	
  
de	
   lo	
  que	
  el	
   test	
   intenta	
  predecir	
  o	
  inferir.	
  Por	
  ejemplo	
  para	
  un	
  test	
  de	
  aptitud	
  mecánica	
  el	
  criterio	
  puede	
  ser	
  el	
  rendimiento	
  
posterior	
  de	
  los	
  sujetos	
  como	
  maquinistas.	
  
	
  
El	
  test	
  solo	
  interesa	
  en	
  la	
  medida	
  que	
  sus	
  puntuaciones	
  correlacionen	
  con	
  el	
  criterio	
  y	
  puedan	
  considerarse	
  un	
  buen	
  sustituto	
  de	
  
este	
  
	
  
Antes	
   de	
   usar	
   las	
   puntuaciones	
   del	
   test	
   para	
   toma	
   de	
   decisiones,	
   debe	
   existir	
   evidencia	
   de	
   que	
   hay	
   una	
   relación	
   entre	
   las	
  
puntuaciones	
  del	
  test	
  y	
  las	
  del	
  criterio.	
  Esta	
  evidencia	
  se	
  obtiene	
  a	
  través	
  del	
  estudio	
  de	
  validación	
  referida	
  a	
  un	
  criterio.	
  
	
  
Procedimiento:	
  
	
  
1. Identificar	
  un	
  criterio	
  relevante	
  y	
  un	
  método	
  para	
  medirlo	
  
2. Identificar	
  una	
  muestra	
  de	
  sujeto	
  representativa	
  de	
  la	
  población	
  en	
  la	
  que	
  será	
  usado	
  el	
  test	
  
3. Administrar	
  el	
  test	
  y	
  obtener	
  una	
  puntuación	
  para	
  cada	
  sujeto	
  
4. Cuando	
  hay	
  datos	
  disponibles	
  del	
  criterio	
  en	
  el	
  momento	
  en	
  que	
  se	
  aplica	
  el	
  test,	
  deja	
  transcurrir	
  un	
  tiempo	
  y	
  recoger	
  
datos	
  del	
  criterio	
  
5. Determinar	
  el	
  grado	
  de	
  la	
  relación	
  o	
  asociación	
  entre	
  el	
  test	
  y	
  el	
  criterio	
  	
  
	
  
La	
  temporalidad	
  del	
  criterio:	
  	
  
	
  
La	
  evidencia	
  relacionada	
  al	
  criterio	
  suele	
  considerarse	
  desde	
  dos	
  perspectivas	
  distintas,	
  una	
  en	
  términos	
  de	
  relaciones	
  predictivas	
  
y	
  otras	
  concurrentes,	
  que	
  inciden	
  en	
  el	
  diseño	
  de	
  la	
  recogida	
  de	
  los	
  datos	
  en	
  cuanto	
  al	
  momento	
  de	
  recogida.	
  
La	
   validez	
   predictiva:	
   se	
   refiere	
   al	
   grado	
   en	
   que	
   las	
   puntuaciones	
   del	
   test	
   	
   predicen	
   medidas	
   del	
   criterio	
   tomadas	
  
posteriormente,	
  es	
  decir	
  las	
  conductas	
  futuras	
  del	
  sujeto	
  en	
  el	
  criterio.	
  
	
  
La	
  validez	
  concurrente:	
  buscar	
  en	
  clase	
  	
  
	
  
La	
  adecuación	
  de	
  una	
  u	
  otra	
  forma	
  de	
  relación	
  depende	
  de	
  la	
  función	
  o	
  propósito	
  del	
  test.	
  Selección,	
  clasificación,	
  rendimiento	
  en	
  
una	
  materia	
  etc.	
  
	
  
Podemos	
  estar	
  interesado	
  en	
  la	
  seguridad	
  con	
  la	
  que	
  podemos	
  estimar	
  el	
  grado	
  en	
  que	
  un	
  individuo	
  poseyó	
  un	
  rasgo	
  determinado	
  
en	
  el	
  pasado.	
  Entonces	
  seria	
  validez	
  postdictiva	
  o	
  retrospectiva	
  
	
  
Los	
  problemas	
  de	
  la	
  validez	
  relativa	
  al	
  criterio:	
  	
  
	
  
Los	
   criterios	
   deben	
   cumplir	
   una	
   serie	
   de	
   requisitos,,	
   como	
   ser	
   relevantes,	
   fiables,	
   libres	
   	
   de	
   sesgos	
   y	
   distorsiones	
   y	
   fáciles	
   de	
  
obtener	
  	
  
	
  
Riesgos	
  de	
  la	
  medición	
  de	
  los	
  criterios,	
  que	
  son	
  amenazas	
  a	
  la	
  validez	
  de	
  constructo.	
  	
  
	
  
1. Sesgos	
  en	
  el	
  criterio:	
  Atribución	
  inadecuada	
  de	
  pesos	
  o	
  ponderaciones”	
  incluye	
  problemas	
  de	
  contaminación	
  con	
  otros	
  
factores,	
   varianza	
   irrelevante	
  para	
   el	
   constructo,	
  desigualdad	
  de	
   las	
  unidades	
  de	
   la	
   escala,	
   combinación	
   inadecuada	
  de	
  
subcriterios,	
  se	
  dan	
  pesos	
  positivos	
  a	
  elementos	
  que	
  deberían	
  tener	
  un	
  pesos	
  de	
  cero,	
  en	
  la	
  desigualdad	
  de	
  las	
  unidades	
  
de	
  la	
  escala	
  se	
  asignan	
  pesos	
  diferentes	
  a	
  distintas	
  partes	
  del	
  continuo	
  del	
  criterio,	
  en	
  la	
  distorsión	
  del	
  criterio	
  los	
  pesos	
  
que	
  reciben	
  los	
  distintos	
  elementos	
  no	
  son	
  adecuados,	
  normalmente	
  estos	
  defectos	
  afectan	
  las	
  correlaciones	
  del	
  test	
  así	
  
como	
  la	
  fiabilidad	
  
2. Criterios	
  múltiples	
  vs.	
  Criterios	
  únicos:	
  	
  
3. Validación	
  del	
  constructo	
  de	
  los	
  criterios:	
  Aboga	
  por	
  la	
  validación	
  de	
  los	
  constructos	
  en	
  los	
  criterios,	
  dando	
  prioridad	
  a	
  
las	
   dimensiones	
   criticas	
   que	
   diferencian	
   entre	
   buenos	
   y	
   malos	
   rendimientos,	
   así	
   como	
   la	
   detección	
   de	
   variables	
  
moduladoras	
  que	
  intervienen	
  	
  en	
  las	
  relaciones	
  predictor-­‐criterio	
  
4. Del	
   cf.	
   De	
   validez	
   a	
   la	
   utilidad	
   en	
   la	
   toma	
   de	
   decisiones:	
   la	
  utilidad	
   refiere	
  a	
   los	
  beneficios	
   relativos	
  derivados	
  de	
  
utilizar	
  el	
   test	
  en	
   la	
   toma	
  de	
  decisiones,	
  desde	
   la	
  utilidad	
  se	
  parte	
  que	
  distintos	
   tipos	
  de	
  errores	
  pueden	
   tener	
  distinta	
  
importancia	
  en	
  la	
  toma	
  de	
  decisiones	
  
5. Validez	
  de	
  criterio	
  y	
  sesgo	
  en	
  las	
  decisiones:	
  	
  
6. Problemas	
  de	
  los	
  estimadores	
  del	
  cf.validez:	
  el	
  cf.	
  Presenta	
  varios	
  problemas	
  ligadas	
  a	
  la	
  naturaleza	
  de	
  la	
  correlación.	
  
a. Fiablidad	
  del	
  predictor	
  y	
  del	
  criterio:	
  Bajos	
  cf.	
  De	
  fiabilidad	
  el	
  test	
  y	
  del	
  criterio	
  rebajan	
  los	
  valores	
  del	
  cf.	
  De	
  validez.	
  
De	
  hecho	
  el	
  valor	
  máximo	
  que	
  puede	
  alcanzar	
  la	
  correlación	
  de	
  una	
  variable	
  con	
  otra	
  es	
  igual	
  a	
  su	
  índice	
  de	
  fiabilidad	
  	
  
b. Restricción	
  del	
  rango	
  o	
  reducción	
  de	
  la	
  variabilidad	
  	
  
c. Dicotomizaciones	
  en	
  el	
  test,	
  criterio	
  o	
  en	
  ambos	
  	
  
	
  
7. Generalizacion	
  de	
  la	
  validez:	
  	
  
	
  
Procedimientos	
  utilizados	
  en	
  la	
  validación	
  referida	
  a	
  un	
  criterio:	
  
	
  
Existen	
   diferentes	
   procedimientos	
   cuantitativos,	
   la	
   mayor	
   parte	
   se	
   usa	
   para	
   tener	
   estimaciones	
   de	
   la	
   validez	
   de	
   un	
   test	
   son	
  
correlaciones.	
  
	
  
a. Un	
  único	
  test	
  y	
  predictor	
  y	
  un	
  solo	
  criterio:	
  se	
  utiliza	
  correlación	
  y	
  regresión	
  lineal	
  simple,	
  Cuando	
  las	
  puntuaciones	
  en	
  
el	
  criterio	
  no	
  son	
  cuantitativas,	
  se	
  utilizara	
  el	
  cf.	
  De	
  correlacion	
  adecuado	
  según	
  la	
  naturaleza	
  de	
  las	
  variables	
  implicadas.	
  
b. Varios	
  predictores	
  y	
  un	
  solo	
  criterio:	
  Se	
  utiliza	
  regresión	
  lineal	
  multipley	
  correlacion,	
  cuando	
  es	
  una	
  batería	
  de	
  test.	
  
Cuando	
  hay	
  multiples	
  test	
  predictores	
  y	
  un	
  criterio	
  cualitativo	
  suele	
  utilizarse	
  el	
  análisis	
  discriminante.	
  Si	
  el	
  criterio	
  es	
  
dicotómico,	
  se	
  utiliza	
  regresión	
  logística	
  
c. Varios	
  predictores	
  cuantitativos	
  y	
  varios	
  crierio	
  cuantitativos:	
  regresión	
  lineal	
  multivariante	
  y	
  correlacion	
  canónica.	
  	
  
	
  
Validación	
  de	
  constructo:	
  	
  
	
  
Concepto:	
  
	
  
Los	
   atributos	
   psicológicos	
   son	
   constructo	
   o	
   conceptos	
   hipotéticos	
   que	
   forman	
   parte	
   de	
   las	
   teorías	
   que	
   intentan	
   explicar	
   la	
  	
  
conducta	
  humana	
  
	
  
La	
  validación	
  de	
  constructo	
  entendida	
  como	
  las	
  evidencias	
  que	
  apoyan	
  que	
  las	
  conductas	
  observables	
  del	
  test	
  son	
  indicadores	
  del	
  
constructo.	
  
	
  
Validez	
   nomológica	
   demuestra	
   que	
   la	
   teoría	
   del	
   constructo	
   medido	
   proporciona	
   bases	
   lógicas	
   para	
   establecer	
   conexiones	
  
empircamente	
  demostrables	
  entre	
  las	
  puntuacuines	
  del	
  test	
  y	
  las	
  medidas	
  de	
  otros	
  constructos.	
  	
  
	
  
La	
  validez	
  de	
  constructo	
  es	
   la	
  acumulación	
  de	
  evidencias	
  que	
  apoyan	
  que	
   la	
  puntuación	
  del	
   test	
  es	
  una	
  de	
  sus	
  manifestaciones.	
  
Cuando	
  se	
  establece	
  la	
  validez	
  de	
  constructo,	
  pueden	
  hacerse	
  inferencias	
  o	
  interpretaciones	
  del	
  test.	
  
	
  
Procedimientos	
  para	
  la	
  validación	
  de	
  constructo:	
  	
  
	
  
Esta	
  debe	
  permitir	
  especificar	
  tanto	
  de	
  la	
  estructura	
  interna	
  del	
  mismo	
  y	
  su	
  manifestación	
  se	
  manifiesta	
  en	
  indicadores	
  como	
  sus	
  
relaciones	
  con	
  otras	
  variables,	
  el	
  proceso	
  siempre	
  se	
  establecerá	
  haciendo	
  deducciones	
  de	
  la	
  teoría	
  y	
  seguirán	
  estas	
  fases:	
  
	
  
1. Formular	
  una	
  o	
  mas	
  hipótesis	
  acerca	
  de	
  las	
  relaciones	
  entre	
  los	
  elementos	
  del	
  constructo,	
  de	
  este	
  con	
  otros	
  constructos	
  
externos.	
  Estas	
  hipótesis	
  estarán	
  basadas	
  en	
  la	
  teoría	
  que	
  fundamenta	
  al	
  constructo	
  
2. Seleccionar	
  ítems	
  o	
  test	
  (indicadores	
  observables)	
  que	
  representen	
  manifestaciones	
  concretas	
  del	
  constructo	
  
3. Recogida	
  de	
  datos	
  empíricos	
  para	
  poder	
  poner	
  a	
  prueba	
  las	
  hipótesis	
  	
  
4. Establecer	
   la	
   consistencia	
  entre	
   los	
  datos	
  y	
   las	
  hipótesis	
  y	
  examinar	
  hasta	
  que	
  punto	
   los	
   resultados	
  podrían	
  explicarse	
  
mediante	
  explicaciones	
  alternativas	
  o	
  hipótesis	
  rivales	
  	
  
	
  
La	
  validación	
  no	
  es	
  estática	
  es	
  un	
  proceso	
  continuo,	
  ya	
  que	
  normalmente	
  se	
  van	
  integrando	
  nuevos	
  constructos	
  o	
  relaciones	
  con	
  
otros	
  constructos	
  de	
  la	
  teoría	
  
	
  
	
  
	
  
Los	
  procedimientos	
  usados	
  en	
  la	
  validación	
  de	
  constructo:	
  
	
  
1. Diferenciación	
  entre	
  grupos:	
  	
  
Por	
   ejemplo	
   la	
   diferenciación	
   entre	
   grupo	
   de	
   edades,	
   se	
   espera	
   que	
   las	
   habilidades	
   cognitivas	
   aumenten	
   con	
   la	
   edad,	
   este	
  
criterio	
  no	
  es	
  aplicable	
  para	
  constructo	
  de	
  personalidad	
  dado	
  que	
  no	
  cambian	
  con	
  la	
  edad.	
  En	
  otras	
  ocasiones	
  la	
  validación	
  se	
  
basa	
   en	
   la	
   aplicación	
   de	
   diseños	
   experimentales,	
   cuando	
   la	
   teoría	
   del	
   constructo	
   especifica	
   cambios	
   en	
   la	
   posición	
   en	
   el	
  
constructo	
  ligados	
  a	
  ciertas	
  intervenciones.	
  
	
  
2. Correlaciones	
  con	
  otras	
  medidas	
  del	
  constructo:	
  	
  
	
  
Se	
  utilizan	
  correlaciones	
  entre	
  un	
  nuevo	
  test	
  y	
  otros	
  test	
  ya	
  validados	
  como	
  evidencia	
  de	
  que	
  el	
  nuevo	
  test	
  también	
  se	
  emplean	
  a	
  
veces	
  para	
  demostrar	
  que	
  el	
  test	
  esta	
  libre	
  de	
  factores	
  irrelevantes	
  	
  
	
  
3. Análisis	
  factorial	
  	
  
	
  
Esta	
   aproximación	
   fue	
   desarrollada	
   como	
   un	
   medio	
   de	
   identificar	
   rasgos	
   psicológicos	
   y	
   es	
   especialmente	
   relevante	
   para	
   la	
  
validación	
  de	
  constructo,	
  es	
  una	
  técnica	
  estadística	
  para	
  analizar	
  las	
  intercorrelaciones	
  entre	
  los	
  datos	
  observables.	
  Partiendo	
  de	
  
encontrar	
   un	
   numero	
   reducido	
   de	
   variables	
   no	
   observables	
   denominadas	
   factores,	
   que	
   explican	
   la	
   covariacion	
   del	
   conjunto	
  
original	
  de	
  las	
  variables.	
  	
  
	
  
Se	
  buscan	
  agrupaciones	
  de	
  los	
  ítems	
  predecibles	
  desde	
  la	
  teoría.	
  Las	
  variaciones	
  en	
  las	
  respuestas	
  a	
  ítems	
  que	
  van	
  juntos,	
  pueden	
  
atribuirse	
   a	
   variaciones	
   entre	
   los	
   examinados	
   en	
   un	
   factor	
   latente,	
   este	
   factor	
   que	
   no	
   es	
   directamente	
   observable	
   puede	
  
considerarse	
  un	
  constructo	
  definido	
  por	
  el	
  conjunto	
  particular	
  de	
  observaciones	
  empíricas	
  (los	
  ítems)	
  
	
  	
  
4. Matrices	
  multirasgo-­‐multimetodo	
  	
  
Para	
  aplicar	
  esta	
  técnica	
  se	
  debe	
  disponer	
  de	
  dos	
  o	
  mas	
  modos	
  de	
  medir	
  el	
  constructo	
  de	
  interés.	
  Se	
  selecciona	
  a	
  una	
  muestra	
  a	
  los	
  
que	
   se	
   les	
   aplica	
   todas	
   las	
  medidas	
   y	
   se	
   presentan	
   en	
   forma	
   de	
   una	
  matriz	
   denominada	
  matriz	
  multimetodo-­‐multirrasgo.	
   Los	
  
diferentes	
  cf.	
  De	
  correlacion	
  de	
  la	
  matriz	
  pueden	
  clasificarse	
  en	
  uno	
  de	
  los	
  tres	
  tipos	
  siguientes:	
  
	
  
a. Cf.	
  De	
  fiabilidad:	
  correlaciones	
  entre	
  medidas	
  del	
  mismo	
  constructo	
  usando	
  el	
  mismo	
  método	
  de	
  medida.	
  
b. Cf.	
  De	
  validez	
   convergente:	
  correlaciones	
  entre	
  medidas	
  del	
  mismo	
  constructo	
  usando	
  diferentes	
  métodos.	
  Deben	
  ser	
  
altas	
  
c. Cf.	
  De	
  validez	
  divergente:	
  correlaciones	
  entre	
  medidas	
  de	
  diferentes	
  constructo,	
  usando	
  el	
  mismo	
  método	
  de	
  medida	
  .	
  
serán	
  bajas	
  	
  
	
  
5. Validación	
  basada	
  en	
  la	
  teoría	
  de	
  la	
  generalizabilidad:	
  	
  
	
  
6. Contribuciones	
  de	
  la	
  Psi.	
  Cognitiva	
  	
  
	
  
DIAPOSITIVAS	
  VALIDEZ.	
  
	
  
Puede	
  ocurrir	
  en	
  la	
  medición:	
  	
  
1)	
  Los	
  ítems	
  no	
  cubran	
  correctamente	
  al	
  constructo.	
  
2)	
  Que	
  el	
  instrumento	
  sea	
  sensible	
  a	
  captar	
  otros	
  aspectos	
  que	
  no	
  son	
  relevantes.	
  
Definiciones:	
  	
  
Es	
  la	
  relación	
  que	
  existe	
  entre	
  el	
  puntaje	
  que	
  se	
  obtiene	
  del	
  instrumento	
  y	
  la	
  cualidad	
  que	
  se	
  cree	
  que	
  se	
  está	
  midiendo.	
  	
  
ϖ	
  Informa	
  el	
  grado	
  en	
  que	
  la	
  prueba	
  mide	
  aquello	
  para	
  lo	
  que	
  se	
  diseñó.	
  	
  
ϖ	
  Demuestra	
  que	
  las	
  puntuaciones	
  arrojadas	
  por	
  el	
  instrumento,	
  son	
  un	
  indicador	
  del	
  rasgo	
  o	
  constructo	
  que	
  dice	
  medir.	
  	
  
ϖ	
  En	
  qué	
  medida	
  el	
  uso	
  que	
  se	
  pretende	
  hacer	
  con	
  las	
  puntuaciones	
  está	
  justificado.	
  
Exactitud=Validez	
  
	
  
	
  
Validez	
  	
  
Se	
  refiere	
  al	
  grado	
  en	
  el	
  cual	
  la	
  TEORÍA	
  y	
  la	
  EVIDENCIA	
  soportan	
  las	
  Interpretaciones	
  que	
  se	
  hacen	
  de	
  los	
  puntajes	
  obtenidos	
  en	
  el	
  
instrumento,	
  de	
  acuerdoa	
  sus	
  propósitos	
  y	
  usos	
  (Estándares	
  de	
  la	
  APA,	
  2014).	
  
	
  
ϖ	
  Es	
  la	
  exactitud	
  con	
  que	
  pueden	
  hacerse	
  medidas	
  significativas	
  y	
  adecuadas	
  con	
  un	
  determinado	
  método	
  de	
  medición.	
  	
  
ϖ	
  Que	
  tan	
  apropiadas	
  son	
  las	
  inferencias	
  que	
  pueden	
  realizarse	
  con	
  base	
  en	
  los	
  resultados	
  derivados	
  del	
  instrumento.	
  
	
  
La	
  Validez	
  es	
  una	
  cuestión	
  de	
  grado,	
  no	
  se	
  plantea	
  como	
  un	
  todo	
  o	
  nada.	
  Debe	
  evitarse	
  presentar	
  resultados	
  como	
  válidos	
  o	
  
inválidos.	
  
ES	
  UN	
  PROCESO,	
  NO	
  UNA	
  ACCIÓN	
  PUNTUAL	
  
	
  
Un	
  Instrumento	
  es	
  Valido	
  para	
  un	
  Propósito	
  en	
  particular.	
  	
  
⎫	
  Asignación	
  a	
  Programas	
  Especiales	
  de	
  Entrenamiento.	
  	
  
⎫	
  Calificación	
  Laboral.	
  	
  
⎫	
  Evaluación	
  de	
  Personalidad.	
  
	
  
Una	
  prueba	
  de	
  Rendimiento	
  en	
  Matemática,	
  podría	
  tener	
  como	
  objetivos:	
  	
  
ϖ	
  Colocar	
  al	
  examinado	
  en	
  un	
  programa	
  de	
  instrucción	
  apropiado.	
  	
  
ϖ	
  Para	
  aprobar	
  bachillerato.	
  	
  
ϖ	
  Para	
  ingresar	
  a	
  la	
  Universidad.	
  
	
  
Proceso	
  de	
  acumulación	
  de	
  pruebas	
  y	
  evidencias	
  que	
  soporten	
  los	
  usos,	
  propósitos	
  e	
  inferencias.	
  Para	
  cada	
  objetivo	
  debe	
  
demostrarse	
  su	
  validez	
  
	
  
Tipos	
  vs.	
  Evidencias	
  	
  
	
  
Expresa	
  el	
  grado	
  en	
  que	
  el	
  conjunto	
  de	
  reactivos	
  de	
  un	
  instrumento	
  constituye	
  una	
  muestra	
  representativa	
  de	
  los	
  elementos	
  del	
  
constructo	
  que	
  pretende	
  evaluar	
  
	
  
Relevante:	
  Los	
  reactivos	
  deben	
  ser	
  apropiados	
  para	
  los	
  propósitos	
  que	
  se	
  diseñó	
  el	
  instrumento.	
  Se	
  evalúa	
  si	
  el	
  en	
  está	
  dentro	
  del	
  
dominio	
  conceptual	
  de	
  interés.	
  Se	
  debe	
  evitar	
  aspectos	
  irrelevantes	
  y	
  ajenos	
  al	
  dominio	
  
teórico.	
  	
  
	
  
Representativo:	
  Se	
  refiere	
  al	
  grado	
  en	
  que	
  instrumento	
  representa	
  y	
  mide	
  adecuadamente	
  el	
  dominio	
  tal	
  como	
  ha	
  sido	
  definido	
  en	
  
la	
  Tabla	
  de	
  Especificaciones	
  o	
  Esquema	
  Descriptivo.	
  Los	
  reactivos	
  deben	
  reproducir	
  los	
  aspectos	
  esenciales	
  del	
  constructo.	
  
	
  
Pasos	
  de	
  la	
  Validez	
  de	
  Contenido	
  	
  	
  
1. Revisar	
  teoría	
  de	
  la	
  variable	
  
2. Construir	
  la	
  tabla	
  de	
  especificación	
  	
  
3. Expertos	
  vivenciales	
  y	
  lingüísticos	
  	
  
4. Crear	
  los	
  ítems	
  	
  
5. Opinión	
  de	
  los	
  expertos	
  teóricos	
  	
  
a.Evidencia	
  de	
  valiedz	
  de	
  contenido	
  
b.	
  Analisis	
  de	
  ítems	
  cualitativo	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  6.	
  Informe	
  de	
  validez	
  	
  
	
  
Validez	
  Relacionada	
  con	
  el	
  un	
  Criterio:	
  	
  	
  
	
  
Se	
  quiere	
  extraer	
  inferencias	
  acerca	
  de	
  algunas	
  conductas	
  en	
  situaciones	
  reales	
  y	
  de	
  importancia	
  práctica.	
  Incluye:	
  V.	
  Concurrente,	
  
predicitiva/empírica	
  o	
  estadística	
  
	
  
Es	
  una	
  variable	
  o	
  característica	
  de	
  interés	
  real,	
  que	
  se	
  espera	
  sea	
  estimada	
  o	
  sustituida	
  por	
  el	
  Instrumento	
  Predictor	
  o	
  Sustituto.	
  
Se	
  establece	
  de	
  forma	
  Conceptual	
  y	
  Operacional	
  
	
  
Cuidar:	
  Relevante,	
  Confiable,	
  Contaminación,	
  Ventajas	
  Prácticas	
  
	
  
Ψ	
  Índice	
  de	
  Rendimiento	
  Académico	
  Ψ	
  Desempeño	
  en	
  un	
  curso	
  de	
  formación	
  especializado	
  Ψ	
  Actuaciones	
  en	
  el	
  empleo	
  Ψ	
  
Diagnóstico	
  Psiquiátrico	
  Ψ	
  Resonancia	
  Magnética	
  Ψ	
  Electroencefalograma	
  
	
  
Validez	
  Concurrente:	
  ϖ	
  El	
  propósito	
  es	
  determinar	
  si	
  los	
  puntajes	
  del	
  instrumento	
  psicométrico	
  pueden	
  sustituir	
  la	
  otra	
  forma	
  de	
  
evaluación	
  (criterio).	
  ϖ	
  Los	
  datos	
  son	
  tomados	
  de	
  forma	
  simultánea	
  y	
  la	
  evidencia	
  de	
  validez	
  debe	
  apuntar	
  a	
  verificar	
  qué	
  
instrumento	
  sustituye	
  de	
  manera	
  efectiva	
  al	
  criterio.	
  ϖ	
  Interesa	
  la	
  relación	
  entre	
  las	
  calificaciones	
  del	
  instrumento	
  y	
  los	
  criterios.	
  
	
  
Procedimiento	
  ϖ	
  Necesidad	
  de	
  sustituir	
  un	
  instrumento.	
  Beneficio.	
  ϖ	
  Tomar	
  las	
  medidas	
  con	
  el	
  instrumento	
  psicométrico	
  a	
  
validar,	
  se	
  valida	
  (X).	
  ϖ	
  Tomar	
  medidas	
  con	
  el	
  instrumento	
  a	
  sustituir	
  (Y).	
  ϖ	
  Relacionar	
  las	
  medidas	
  con	
  un	
  coeficiente	
  de	
  
asociación	
  o	
  correlación	
  correspondiente	
  y	
  obtener	
  el	
  coeficiente	
  de	
  validez	
  r	
  xy	
  
	
  
Validez	
  Predictiva,	
  Empírica	
  o	
  Estadística:	
  ϖ	
  Es	
  aplicable	
  cuando	
  se	
  construye	
  un	
  instrumento	
  con	
  la	
  finalidad	
  de	
  estimar	
  un	
  
criterio.	
  ϖ	
  Se	
  espera	
  que	
  el	
  instrumento	
  en	
  construcción	
  tenga	
  la	
  efectividad	
  para	
  predecir	
  una	
  conducta	
  en	
  situaciones	
  
específicas	
  (al	
  Criterio).	
  ϖ	
  Es	
  la	
  precisión	
  con	
  que	
  se	
  puede	
  estimar	
  acerca	
  de	
  una	
  característica	
  que	
  el	
  individuo	
  posea	
  
	
  
Procedimientos	
  	
  
Coeficiente	
  de	
  Validez	
  rxy	
  (asociación	
  o	
  correlación	
  entre	
  el	
  predictor(es)	
  y	
  el	
  criterio(s))	
  
Instrumentos	
  Criteriales	
  El	
  puntaje	
  suele	
  ser	
  expresado	
  en	
  un	
  nivel	
  de	
  medida:	
  Nominal	
  u	
  Ordinal	
  
Se	
  aplica	
  para	
  estimar	
  Tablas	
  de	
  Expectación	
  	
  
	
  
Instrumentos	
  Normativos	
  El	
  puntaje	
  suele	
  ser	
  expresado	
  en	
  un	
  nivel	
  de	
  medida	
  de	
  Intervalo.	
  Para	
  estimar	
  se	
  utiliza	
  la	
  Ecuación	
  de	
  
la	
  
	
  
Línea	
  recta.	
  
Regresión	
  Simple	
  
Regresión	
  Múltiple	
  
Regresión	
  Logística	
  
Análisis	
  Discriminante	
  	
  
	
  
Evaluación	
  de	
  la	
  Exactitud	
  en	
  la	
  Toma	
  de	
  Decisiones	
  	
  
ϖ	
  Es	
  una	
  extensión	
  de	
  las	
  tablas	
  de	
  expectación.	
  	
  
ϖ	
  Fue	
  propuesta	
  por	
  Taylor	
  y	
  Russell.	
  	
  
ϖ	
  Permite	
  analizar	
  los	
  efectos	
  cuantitativos	
  de	
  las	
  decisiones	
  tomadas.	
  	
  
ϖ	
  Apropiada	
  a	
  pruebas	
  de	
  Selección,	
  Certificación	
  y	
  Diagnóstico.	
  
	
  
Generalización	
  de	
  la	
  Validez:	
  ϖ	
  Evalúa	
  el	
  grado	
  en	
  el	
  cual	
  la	
  evidencia	
  de	
  validez	
  basada	
  en	
  la	
  relación	
  test-­‐criterio,	
  puede	
  ser	
  
generalizada	
  en	
  nueva	
  situación	
  sin	
  necesidad	
  de	
  aplicar	
  nuevos	
  estudios	
  de	
  validación.	
  ϖ	
  Se	
  utilizan	
  estudios	
  de	
  metaanálisis,	
  
	
  
Metaanálisis	
  El	
  metaanálisis	
  es	
  el	
  método	
  estadístico	
  utilizado	
  en	
  la	
  revisión	
  sistemática	
  para	
  integrar	
  los	
  resultados	
  de	
  los	
  
estudios	
  incluidos	
  y	
  aumentar	
  el	
  poder	
  estadístico	
  de	
  la	
  investigación	
  primaria	
  
	
  
Procedimientos:	
  
1.Definir	
  claramente	
  la	
  variable	
  a	
  estudiar.	
  	
  
2.	
  Buscar	
  en	
  diversas	
  fuentes	
  todos	
  los	
  estudios	
  confiables	
  que	
  tratan	
  del	
  tema.	
  	
  
3.	
  Seleccionar	
  los	
  estudios	
  y	
  evaluar	
  su	
  calidad.	
  	
  
.Recolectar	
  los	
  datos	
  de	
  cada	
  estudio	
  y	
  presentarlos	
  de	
  forma	
  clara.	
  
	
  5.	
  Evaluar	
  la	
  heterogeneidad	
  entre	
  los	
  estudios.	
  	
  
6.	
  Calcular	
  los	
  resultados	
  de	
  cada	
  estudio	
  (y	
  combinarlos,	
  si	
  fuera	
  apropiado),	
  estimándose	
  el	
  desempeño	
  diagnóstico.	
  	
  
7.	
  Evaluar	
  el	
  efecto	
  de	
  la	
  variaciónde	
  la	
  validez	
  de	
  cada	
  estudio	
  en	
  las	
  estimativas	
  de	
  desempeño	
  diagnóstico.	
  	
  
8.	
  Interpretar	
  los	
  resultados,	
  evaluándose	
  el	
  límite	
  de	
  generalización	
  de	
  la	
  revisión	
  y/o	
  el	
  metaanálisis,	
  de	
  acuerdo	
  con	
  las	
  
características	
  de	
  los	
  examinados	
  
	
  
Validez	
  de	
  constructo	
  	
  
	
  
Conexión	
  lógica	
  y	
  empírica	
  entre	
  el	
  instrumento	
  y	
  el	
  constructo	
  
	
  
¿Qué	
  concepto	
  teórico,	
  subyacente	
  a	
  los	
  datos	
  observados,	
  está	
  realmente	
  reflejado	
  en	
  el	
  instrumento?	
  Hasta	
  qué	
  punto	
  los	
  
indicadores	
  miden	
  al	
  constructo	
  teórico.	
  
	
  
Integra	
  toda	
  la	
  evidencia	
  que	
  permite	
  la	
  interpretación	
  de	
  las	
  puntuaciones	
  del	
  instrumento	
  
	
  
Cuando	
  el	
  usuario	
  del	
  instrumento	
  desea	
  hacer	
  inferencias	
  acerca	
  de	
  conductas	
  
o	
  atributos	
  que	
  pueden	
  agruparse	
  bajo	
  la	
  “etiqueta”	
  de	
  un	
  constructo	
  psicológico.	
  	
  
	
  
VALIDEZ	
  DE	
  CONSTRUCTO	
  	
  
1.	
  Evidencia	
  basada	
  en	
  los	
  Procesos	
  de	
  Respuestas.	
  	
  
2.	
  Evidencia	
  basada	
  en	
  la	
  Estructura	
  Interna.	
  	
  
3.	
  Evidencia	
  basada	
  en	
  la	
  relación	
  con	
  otras	
  variables:	
  Convergente	
  y	
  Discriminante	
  
	
  
Evidencia	
  basada	
  en	
  los	
  Procesos	
  de	
  Respuestas	
  
	
  
Es	
  un	
  análisis	
  teórico	
  y	
  empírico	
  de	
  los	
  procesos	
  de	
  respuesta	
  de	
  los	
  examinados.	
  Consiste	
  en	
  conocer	
  las	
  estrategias	
  de	
  actuación,	
  
procesos	
  y	
  representaciones	
  mentales	
  de	
  los	
  evaluados	
  cuando	
  van	
  a	
  responder	
  un	
  item.	
  Evidencia	
  basada	
  en	
  los	
  Procesos	
  de	
  
Respuestas.	
  Evidencia	
  basada	
  en	
  la	
  Estructura	
  Interna.	
  Métodos	
  Factoriales:	
  Evalúa	
  el	
  grado	
  en	
  que	
  los	
  items	
  se	
  corresponden	
  con	
  
el	
  constructo	
  evaluado.	
  Funcionamiento	
  Diferencial	
  de	
  los	
  Items:	
  Evalúa	
  cómo	
  funcionan	
  los	
  items	
  de	
  acuerdo	
  con	
  las	
  
características	
  de	
  la	
  población.	
  Es	
  utilizado	
  en	
  la	
  TRI.	
  
	
  
MATRIZ	
  MULTIRASGO	
  Y	
  MULTIMÉTODO.	
  ϖ	
  Es	
  un	
  diseño	
  experimental	
  propuesto	
  por	
  Campbell	
  y	
  Fiske	
  (1959).	
  ϖ	
  La	
  aplicación	
  
de	
  la	
  técnica	
  requiere:	
  1)	
  seleccionar	
  dos	
  o	
  más	
  formas	
  de	
  medir	
  el	
  constructo	
  de	
  interés.	
  2)	
  identificar	
  dos	
  o	
  más	
  constructos	
  que	
  
puedan	
  medirse	
  por	
  los	
  mismos	
  métodos	
  que	
  el	
  constructo	
  de	
  interés.	
  3)	
  medir	
  en	
  una	
  muestra	
  de	
  personas,	
  todos	
  los	
  constructos	
  
con	
  todos	
  los	
  métodos.	
  
	
  
Manipulaciones	
  Experimentales	
  ϖ	
  Estudio	
  de	
  dos	
  grupos	
  contrastados.	
  ϖ	
  Diseño	
  preexperimetal	
  de	
  pre	
  postprueba	
  con	
  un	
  solo	
  
grupo.	
  ϖ	
  Evidencia	
  por	
  cambios	
  en	
  el	
  desarrollo:	
  se	
  utiliza	
  por	
  ejemplo	
  Investigación	
  longitudinal,	
  de	
  panel	
  o	
  Investigación	
  
transversal.	
  
	
  
Consecuencias	
  de	
  las	
  pruebas	
  Se	
  deben	
  revisar	
  los	
  valores	
  y	
  consecuencias	
  sociales	
  de	
  las	
  pruebas.	
  ϖ	
  Durante	
  el	
  proceso	
  de	
  
validación	
  se	
  debe	
  estudiar	
  si	
  los	
  propósitos	
  del	
  instrumento	
  tiene	
  consecuencias	
  apropiadas	
  para	
  los	
  individuos	
  o	
  instituciones	
  y	
  
evitar	
  consecuencias	
  sociales	
  adversas.	
  ϖ	
  Una	
  manera	
  de	
  realizarlo	
  es	
  a	
  través	
  del	
  análisis	
  del	
  sesgo	
  de	
  los	
  items.	
  
	
  
Normativas	
  vs.	
  Criteriales	
  
	
  
Contenido-­‐Descriptiva	
  
Relacionada	
  con	
  un	
  criterio	
  (predictiva,	
  concurrente)	
  –	
  Relacionada	
  con	
  un	
  criterio	
  (funcional,	
  concurrente)	
  
De	
  constructo-­‐De	
  selección	
  de	
  dominio	
  
	
  
ANALISIS	
  FACTORIAL	
  
	
  
El	
  Análisis	
  Factorial	
  es	
  una	
  técnica	
  estadística	
  multivariante	
  que	
  tiene	
  como	
  propósito	
  definir	
  la	
  estructura	
  subyacente	
  (grupo	
  
homogéneo	
  de	
  variables)	
  de	
  un	
  conjunto	
  de	
  datos,	
  lo	
  cual	
  se	
  logra	
  reduciendo	
  gran	
  cantidad	
  de	
  información	
  en	
  un	
  número	
  
pequeño	
  de	
  factores	
  o	
  componentes	
  
	
  
El	
  análisis	
  factorial	
  es	
  una	
  técnica	
  cuyo	
  propósito	
  es	
  definir	
  la	
  estructura	
  subyacente	
  de	
  un	
  conjunto	
  de	
  datos,	
  de	
  tal	
  manera	
  que	
  
analiza	
  la	
  estructura	
  de	
  correlación	
  entre	
  las	
  variables	
  mediante	
  la	
  definición	
  de	
  una	
  serie	
  de	
  dimensiones	
  subyacentes	
  llamadas	
  
Factores.	
  Esto	
  se	
  realiza	
  con	
  un	
  doble	
  fin:	
  el	
  resumen	
  y	
  la	
  reducción	
  de	
  los	
  datos	
  
	
  
Permite	
  saber	
  qué	
  rasgos	
  teóricos	
  (constructos,	
  factores	
  o	
  componentes)	
  se	
  miden	
  a	
  través	
  de	
  las	
  preguntas	
  empíricamente	
  
formuladas	
  (los	
  items).	
  Propósito	
  principal	
  es	
  definir	
  la	
  estructura	
  subyacente	
  a	
  un	
  conjunto	
  amplio	
  de	
  datos.	
  
	
  
Analiza	
  la	
  naturaleza	
  de	
  las	
  intercorrelaciones	
  entre	
  las	
  variables	
  observadas	
  e	
  identifica	
  una	
  serie	
  de	
  dimensiones	
  subyacentes	
  
comunes	
  a	
  las	
  que	
  se	
  les	
  denomina	
  Factores	
  o	
  Componentes.	
  
	
  
Un	
  factor	
  Es	
  una	
  variable	
  latente	
  (constructo)	
  no	
  directamente	
  observable	
  que	
  es	
  producto	
  de	
  la	
  combinación	
  lineal	
  de	
  
indicadores	
  o	
  variables	
  observables.	
  
	
  
El	
  AFE:	
  Se	
  desconoce	
  la	
  estructura	
  que	
  subyace	
  al	
  constructo.	
  La	
  estructura	
  del	
  constructo	
  se	
  define	
  a	
  posteriori.	
  
	
  
El	
  Análisis	
  Factorial	
  Exploratorio	
  (AFE)	
  es	
  una	
  técnica	
  exploratoria	
  cuyo	
  propósito	
  es	
  determinar	
  el	
  número	
  apropiado	
  de	
  factores	
  
o	
  componentes	
  y	
  descubrir	
  cuáles	
  variables	
  son	
  indicadores	
  razonables	
  de	
  dichos	
  factores.	
  En	
  el	
  AFE	
  no	
  se	
  especifican	
  de	
  
antemano	
  las	
  relaciones	
  entre	
  las	
  variables	
  y	
  número	
  de	
  factores	
  o	
  componentes	
  
	
  
El	
  AFC:	
  Se	
  conoce	
  la	
  estructura	
  que	
  subyace	
  al	
  constructo.	
  La	
  estructura	
  del	
  constructo	
  se	
  define	
  a	
  priori	
  
	
  
En	
  el	
  Análisis	
  Factorial	
  Confirmatorio	
  (AFC)	
  se	
  especifica	
  de	
  antemano	
  el	
  número	
  de	
  factores	
  y	
  la	
  manera	
  en	
  la	
  que	
  se	
  relacionan	
  
las	
  variables.	
  El	
  AFC	
  requiere	
  de	
  una	
  sólida	
  base	
  teórica	
  y	
  empírica	
  para	
  guiar	
  la	
  especificación	
  del	
  número	
  de	
  factores	
  y	
  el	
  patrón	
  
de	
  relaciones	
  de	
  los	
  factores	
  
El	
  Análisis	
  Factorial	
  Confirmatorio	
  (AFC)	
  es	
  un	
  tipo	
  de	
  Modelo	
  de	
  Ecuación	
  Estructural	
  (SEM)	
  que	
  trata	
  específicamente	
  con	
  
modelos	
  de	
  medición,	
  abordando	
  las	
  relaciones	
  entre	
  medidas	
  observadas	
  o	
  indicadores	
  y	
  variables	
  latentes	
  o	
  factores.	
  En	
  el	
  AFC	
  
se	
  cuenta	
  con	
  una	
  hipótesis	
  previa	
  sobre	
  la	
  relación	
  de	
  los	
  factores	
  y	
  también	
  se	
  tiene	
  una	
  hipótesis	
  previa	
  sobre	
  el	
  número	
  y	
  
naturaleza	
  de	
  los	
  factores.	
  El	
  AFC	
  requiere	
  de	
  una	
  sólida	
  base	
  teórica	
  y	
  empírica	
  para	
  guiar	
  la	
  especificación	
  del	
  número	
  de	
  
factores	
  y	
  el	
  patrón	
  de	
  relaciones	
  de	
  los	
  factores.Diagrama	
  Path	
  o	
  diagrama	
  de	
  trayectoria	
  es	
  un	
  gráfico	
  en	
  el	
  cual	
  se	
  representan	
  las	
  relaciones	
  de	
  interdependencia	
  entre	
  las	
  
variables	
  latentes	
  y	
  observables.	
  
 
	
  
	
  
	
  
El	
  Error	
  de	
  Medida	
  (Ɛ)	
  Hace	
  alusión	
  a	
  la	
  parte	
  de	
  la	
  variabilidad	
  de	
  las	
  respuestas	
  de	
  cada	
  item	
  que	
  no	
  puede	
  ser	
  explicada	
  por	
  el	
  
factor	
  latente.	
  	
  
	
  
Perspectivas	
  del	
  Error	
  de	
  Medida	
  
1. Naturaleza	
  del	
  instrumento	
  	
  
Tiende	
  a	
  explicar	
  el	
  error	
  a	
  partir	
  de	
  las	
  características	
  del	
  instrumento	
  o	
  del	
  reactivo	
  
Ej.	
  Sesgos	
  en	
  las	
  respuestas	
  a	
  los	
  items.	
  Los	
  evaluados	
  interpretan	
  de	
  diferentes	
  maneras	
  la	
  redacción	
  de	
  uno	
  o	
  más	
  items.	
  
	
  
2. Naturaleza	
  del	
  concepto.	
  	
  
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  Tiende	
  a	
  explicar	
  el	
  error	
  en	
  función	
  del	
  contenido	
  de	
  los	
  items	
  y	
  del	
  constructo.	
  Ej.	
  Parte	
  del	
  contenido	
  del	
  item	
  que	
  no	
  es	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  
congruente	
  con	
  el	
  constructo	
  medido.	
  Medición	
  de	
  un	
  constructo	
  abstracto.	
  
	
  
Supuestos:	
  
a.	
  Normalidad	
  multivariante	
  	
  
b.	
  Muestra	
  recolectada	
  de	
  manera	
  probabilística	
  
	
  
Aspectos	
  a	
  considerar:	
  
	
  
Tamaño	
  de	
  la	
  muestra	
  La	
  teoría	
  estadística	
  en	
  la	
  que	
  se	
  basa	
  los	
  modelos	
  de	
  ecuaciones	
  estructurales	
  es	
  de	
  naturaleza	
  asintótica.	
  
Muestras	
  grandes	
  incrementan	
  la	
  probabilidad	
  de	
  rechazar	
  el	
  modelo	
  factorial	
  y	
  detectará	
  significancia	
  estadística	
  en	
  casos	
  donde	
  
las	
  diferencias	
  sean	
  triviales.	
  No	
  existe	
  un	
  consenso	
  en	
  los	
  investigadores	
  con	
  relación	
  al	
  tamaño	
  de	
  la	
  muestra	
  necesario	
  para	
  que	
  
las	
  estimaciones	
  del	
  modelo	
  factorial	
  sean	
  confiables.	
  La	
  fiabilidad	
  del	
  modelo	
  dependerá	
  de	
  su	
  complejidad	
  y	
  de	
  si	
  se	
  han	
  
efectuado	
  modificaciones	
  posteriores	
  en	
  el	
  mismo	
  
	
  
	
  
En	
  caso	
  de	
  que	
  un	
  modelo	
  factorial	
  no	
  se	
  ajuste	
  a	
  los	
  datos,	
  el	
  investigador	
  tiene	
  la	
  libertad	
  de	
  efectuar	
  las	
  modificaciones	
  
necesarias	
  hasta	
  lograr	
  un	
  ajuste	
  satisfactorio.	
  
	
  
Fases	
  del	
  AFC	
  
	
  
1.Modelo	
  teorico	
  o	
  AFE	
  
2.Especificacion	
  del	
  modelo	
  	
  
3.Identificación	
  
4.Ajuste	
  del	
  modelo	
  
5.interpretación	
  
6.Reespecificación	
  
	
  
	
  
AFC.	
  	
  
	
  
Medidas	
  de	
  la	
  calidad	
  del	
  ajuste	
  	
  
Permiten	
  determinar	
  si	
  el	
  modelo	
  factorial	
  propuesto	
  se	
  ajusta	
  de	
  manera	
  satisfactoria	
  o	
  no	
  a	
  los	
  datos.	
  
	
  
1. Medidas	
  absolutas	
  del	
  ajuste:	
  evalúan	
  el	
  grado	
  en	
  que	
  el	
  modelo	
  factorial	
  propuesto	
  reproduce	
  los	
  datos.	
  	
  
	
  
Ratio	
  de	
  Verosimilitud	
  de	
  Chi-­‐cuadrado	
  (�	
  �	
  ):	
  Evalúa	
  la	
  distancia	
  que	
  existe	
  entre	
  la	
  matriz	
  de	
  datos	
  observada	
  y	
  la	
  matriz	
  
estimada	
  por	
  el	
  modelo	
  propuesto.	
  Un	
  modelo	
  es	
  apropiado	
  cuando	
  esta	
  medida	
  arroje	
  un	
  p-­‐valor	
  mayor	
  que	
  .05.	
  	
  
	
  
Error	
  de	
  Aproximación	
  Cuadrático	
  Medio	
  (RMSEA):	
  es	
  una	
  medida	
  que	
  expresa	
  la	
  cantidad	
  de	
  variabilidad	
  que	
  no	
  puede	
  ser	
  
explicada	
  por	
  el	
  modelo	
  factorial	
  por	
  grado	
  de	
  libertad.	
  El	
  modelo	
  factorial	
  es	
  apropiado	
  cuando	
  esta	
  medida	
  arroje	
  un	
  valor	
  
menor	
  que	
  .05.	
  
	
  
2. Medidas	
  de	
  ajuste	
  incremental:	
  estas	
  medidas	
  de	
  bondad	
  del	
  ajuste	
  examinan	
  el	
  ajuste	
  incremental	
  del	
  modelo	
  factorial	
  
propuesto	
  con	
  un	
  modelo	
  nulo.	
  	
  
	
  
Índice	
  de	
  Ajuste	
  Comparativo	
  (CFI):	
  contrasta	
  el	
  �	
  �	
  de	
  dos	
  modelos	
  factoriales,	
  un	
  modelo	
  independiente	
  donde	
  las	
  relaciones	
  
entre	
  las	
  variables	
  son	
  nulas	
  y	
  el	
  modelo	
  factorial	
  propuesto.	
  Medidas	
  iguales	
  o	
  mayores	
  que	
  .90	
  son	
  apropiadas.	
  	
  
	
  
Índice	
  Tucker-­‐Lewis	
  o	
  Índice	
  de	
  Ajuste	
  No	
  Normado	
  (TLI	
  o	
  NNFI):	
  contrasta	
  el	
  modelo	
  factorial	
  propuesto	
  con	
  un	
  modelo	
  
independiente.	
  El	
  modelo	
  es	
  apropiado	
  cuando	
  TLI	
  arroje	
  valores	
  mayores	
  o	
  iguales	
  que	
  .90.	
  	
  
	
  
Índice	
  de	
  Ajuste	
  Normativo	
  o	
  Normado	
  (NFI):	
  contrasta	
  el	
  modelo	
  factorial	
  propuesto	
  con	
  un	
  modelo	
  independiente.	
  El	
  modelo	
  
factorial	
  es	
  apropiado	
  cuando	
  esta	
  medida	
  arroje	
  un	
  valor	
  mayor	
  o	
  igual	
  que	
  .90.	
  
	
  
Índice	
  Ajustado	
  de	
  Bondad	
  del	
  Ajuste	
  (AGFI):	
  evalúa	
  la	
  parsimonia	
  del	
  modelo	
  factorial	
  propuesto	
  a	
  través	
  de	
  la	
  examinación	
  del	
  
ajuste	
  del	
  modelo	
  frente	
  al	
  número	
  de	
  coeficientes	
  estimados	
  necesarios	
  para	
  alcanzar	
  ese	
  nivel	
  de	
  ajuste.	
  El	
  modelo	
  es	
  apropiado	
  
cuando	
  el	
  AGFI	
  arroje	
  valores	
  mayores	
  o	
  iguales	
  que	
  .90	
  
	
  
3. Medidas	
  de	
  ajuste	
  de	
  la	
  parsimonia:	
  estimulan	
  la	
  simplicidad	
  del	
  modelo	
  propuesto,	
  poniendo	
  en	
  relación	
  el	
  ajuste	
  
logrado	
  con	
  el	
  número	
  de	
  parámetros	
  libres	
  del	
  modelo	
  en	
  cuestión.	
  	
  
	
  
P	
  Ratio:	
  	
  
	
  
Índice	
  de	
  Ajuste	
  Comparativo	
  de	
  Parsimonia	
  (PCFI)	
  e	
  (Índice	
  de	
  Ajuste	
  Normado	
  de	
  Parsimonia	
  (PNFI):	
  se	
  emplean	
  para	
  
determinar	
  cuál	
  de	
  los	
  modelos	
  factoriales	
  propuestos	
  presume	
  de	
  una	
  mayor	
  parsimonia.	
  El	
  mejor	
  modelo	
  será	
  el	
  que	
  posea	
  los	
  
índices	
  más	
  altos.	
  	
  
	
  
Índice	
  de	
  Criterio	
  de	
  Información	
  de	
  Akaike	
  (AIC):	
  se	
  utiliza	
  para	
  comparar	
  diferentes	
  modelos	
  y	
  el	
  mejor	
  será	
  aquél	
  que	
  tenga	
  el	
  
índice	
  AIC	
  más	
  bajo.	
  
	
  
AFE	
  
	
  
Se	
  emplea	
  en	
  las	
  etapas	
  exploratoria	
  y	
  experimental	
  de	
  la	
  construcción	
  de	
  la	
  prueba.	
  Es	
  permisible	
  que	
  todas	
  las	
  variables	
  carguen	
  
en	
  todos	
  los	
  factores.	
  No	
  requiere	
  de	
  un	
  modelo	
  teórico,	
  ya	
  que	
  no	
  se	
  conoce	
  la	
  estructura	
  factorial	
  del	
  constructo	
  que	
  se	
  mide.	
  
Expresa	
  valores	
  o	
  coeficientes	
  estandarizados,	
  ya	
  que	
  parte	
  del	
  análisis	
  de	
  la	
  matriz	
  de	
  correlaciones.	
  
	
  
AFC	
  
	
  
Se	
  utiliza	
  en	
  la	
  etapa	
  definitiva	
  de	
  la	
  construcción	
  de	
  la	
  prueba,	
  a	
  fin	
  de	
  dotarla	
  de	
  validez	
  de	
  constructo.	
  Las	
  variables	
  solo	
  cargan	
  
o	
  saturan	
  en	
  los	
  factores	
  especificados	
  previamente.	
  Precisa	
  de	
  la	
  existencia	
  de	
  un	
  modelo	
  teórico	
  articulado	
  que	
  sirva	
  de	
  base	
  
para	
  la	
  construcción	
  de	
  la	
  estructura	
  factorial	
  de	
  un	
  constructo.	
  Expresa,	
  normalmente,	
  valores	
  o	
  coeficientes	
  no	
  estandarizados,	
  
ya	
  que	
  analiza	
  la	
  matriz	
  de	
  varianzas	
  covarianzas.	
  
	
  
KMO:	
  
La	
  medida	
  de	
  adecuación	
  muestral	
  Kaiser-­‐Meyer-­‐Olkin	
  (KMO)	
  Es	
  un	
  coeficiente	
  quecompara	
  los	
  coeficientes	
  de	
  correlación	
  
simple	
  con	
  los	
  coeficientes	
  de	
  correlación	
  parcial,	
  debe	
  tomar	
  valores	
  mayores	
  0,6.	
  
	
  
Lo	
  que	
  trata	
  de	
  medir	
  este	
  índice	
  es	
  que	
  haya	
  fuerte	
  correlación	
  simple	
  entre	
  las	
  variables,	
  por	
  sí	
  misma,	
  y	
  que	
  además	
  el	
  efecto	
  de	
  
dicha	
  correlación	
  entre	
  dos	
  variables	
  no	
  se	
  deba	
  a	
  la	
  influencia	
  de	
  las	
  demás	
  variables,	
  que	
  es	
  lo	
  que	
  mide	
  precisamente	
  el	
  
coeficiente	
  de	
  correlacion	
  parcial	
  
Barlett	
  
La	
  prueba	
  de	
  Esfericidad	
  de	
  Bartlett	
  Comprueba	
  si	
  la	
  matriz	
  de	
  correlaciones	
  es	
  igual	
  a	
  una	
  Matriz	
  identidad	
  (Ho),	
  se	
  buscan	
  
valores	
  estadísticamente	
  significativo,	
  Se	
  busca	
  verificar	
  si	
  las	
  correlaciones	
  entre	
  las	
  variables	
  son	
  distintas	
  de	
  cero	
  de	
  modo	
  
significativo.	
  Se	
  basa	
  en	
  la	
  distribución	
  Chi-­‐cuadrado	
  donde	
  valores	
  altos	
  llevan	
  a	
  rechazar	
  la	
  hipótesis	
  nula.	
  En	
  cuyo	
  caso	
  no	
  
existirían	
  correlaciones	
  significativas	
  entre	
  las	
  
variables.	
  
	
  
Tipos	
  de	
  varianza	
  
	
  
VARIANZA	
  COMÚN	
  Varianza	
  compartida	
  por	
  todas	
  las	
  variables	
  en	
  el	
  análisis	
  
	
  
VARIANZA	
  ESPECÍFICA	
  Varianza	
  que	
  corresponde	
  a	
  un	
  único	
  tipo	
  de	
  variable	
  
	
  
VARIANZA	
  DE	
  ERROR	
  Varianza	
  asociada	
  a	
  los	
  errores	
  de	
  medición	
  o	
  a	
  un	
  componente	
  aleatorio	
  en	
  
el	
  fenómeno	
  medido	
  
	
  
ANÁLISIS	
  FACTORIAL	
  COMÚN	
  
	
  
Plantea	
  que	
  existen	
  factores	
  subyacentes	
  que	
  reflejan	
  qué	
  es	
  lo	
  que	
  las	
  variables	
  comparten	
  en	
  común.	
  
	
  
VARIANZA	
  COMÚN	
  O	
  COMPARTIDA	
  
	
  
ANÁLISIS	
  COMPONENTES	
  PRINCIPALES	
  
	
  
Resumir	
  la	
  mayor	
  parte	
  de	
  la	
  información.	
  El	
  primer	
  componente	
  sería	
  aquel	
  que	
  explica	
  una	
  mayor	
  
parte	
  de	
  la	
  varianza	
  total,	
  el	
  segundo	
  factor	
  sería	
  aquel	
  que	
  explica	
  la	
  mayor	
  parte	
  de	
  la	
  varianza	
  restante,	
  y	
  así	
  sucesivamente.	
  
	
  
Matriz	
  de	
  componente	
  
	
  
Es	
  la	
  asociación	
  entre	
  variables	
  originales	
  y	
  los	
  componentes.	
  
	
  
Estos	
  coeficientes	
  reciben	
  el	
  nombre	
  de	
  pesos	
  o	
  cargas	
  factoriales.	
  
	
  
Las	
  cargas	
  indican	
  el	
  peso	
  de	
  cada	
  variable	
  en	
  cada	
  componente.	
  Lo	
  ideal	
  es	
  que	
  cada	
  variable	
  cargue	
  alto	
  en	
  
un	
  componente	
  y	
  bajo	
  en	
  los	
  demás.	
  
	
  
Mayor	
  Carga	
  mejor	
  representada	
  estará	
  cada	
  variable.	
  
	
  
±0,30	
  Nivel	
  Mínimo	
  
	
  
±	
  0,40	
  Importantes	
  
	
  
±	
  0,50	
  Significativas	
  
	
  
Se	
  espera	
  que	
  carguen	
  significativamente	
  en	
  un	
  solo	
  componente.	
  
	
  
Rotación	
  
	
  
Es	
  un	
  proceso	
  de	
  manipulación	
  o	
  ajuste	
  de	
  los	
  ejes,	
  que	
  buscan	
  obtener,	
  a	
  partir	
  de	
  la	
  solución	
  inicial,	
  unos	
  componentes	
  cuya	
  
matriz	
  de	
  cargas	
  factoriales	
  los	
  haga	
  más	
  fácilmente	
  interpretables.	
  
De	
  este	
  modo	
  lo	
  que	
  se	
  quiere	
  lograr	
  es	
  una	
  solución	
  factorial	
  más	
  sencilla	
  y	
  básicamente	
  más	
  significativa.	
  
	
  
Se	
  redistribuye	
  la	
  varianza	
  de	
  los	
  primeros	
  componentes	
  a	
  los	
  últimos	
  para	
  lograr	
  una	
  explicación	
  más	
  simple	
  y	
  teóricamente	
  más	
  
significativo.	
  
	
  
Cambia	
  la	
  matriz	
  factorial	
  y	
  cambia	
  la	
  varianza	
  explicada	
  por	
  cada	
  componente.	
  NO	
  cambia	
  la	
  varianza	
  total	
  explicada.	
  
	
  
Se	
  espera	
  que:	
  
	
  
1)cada	
  componente	
  tenga	
  unas	
  pocas	
  cargas	
  factoriales	
  altas	
  y	
  las	
  otras	
  próximas	
  a	
  cero;	
  
	
  
2)	
  cada	
  variable	
  (item)	
  no	
  esté	
  saturando	
  (correlacionando)	
  más	
  que	
  en	
  un	
  componente;	
  
	
  
3)	
  no	
  deban	
  existir	
  componente	
  con	
  la	
  misma	
  distribución,	
  es	
  decir,	
  dos	
  componentes	
  distintos	
  deben	
  presentar	
  distribuciones	
  
diferentes	
  de	
  cargas	
  altas	
  y	
  bajas.	
  
	
  
Cada	
  componente	
  tendrá	
  una	
  correlación	
  alta	
  con	
  un	
  grupo	
  de	
  variables	
  (items)	
  y	
  baja	
  con	
  
el	
  resto	
  de	
  variables.	
  
	
  
Examinando	
  las	
  características	
  de	
  las	
  variables	
  (items)	
  de	
  un	
  grupo	
  asociado	
  a	
  un	
  determinado	
  componente	
  se	
  pueden	
  encontrar	
  
rasgos	
  comunes	
  que	
  permitan	
  identificar	
  al	
  	
  componente	
  y	
  darle	
  una	
  denominación	
  que	
  responda	
  a	
  esos	
  rasgos	
  comunes.	
  
	
  
Matriz	
  de	
  componente	
  rotados:	
  
	
  
La	
  matriz	
  nos	
  indica	
  qué	
  variables	
  (items)	
  y	
  cuánto	
  saturan	
  (correlacionan)	
  en	
  cada	
  uno	
  de	
  los	
  componentes	
  encontrados.	
  
	
  
La	
  saturación	
  representa	
  el	
  peso	
  de	
  la	
  variable	
  (item)	
  dentro	
  del	
  componente	
  (o	
  dimensión).	
  
	
  
Variables	
  bipolares:	
  cargan	
  alto	
  en	
  una	
  y	
  cargan	
  inverso	
  en	
  otra	
  
Variables	
  complejas:	
  cargan	
  en	
  dos	
  componentes	
  cercano	
  
	
  
Metodo	
  de	
  rotación	
  ortogonal	
  	
  
	
  
Quartimax	
  Rota	
  los	
  factores	
  iniciales	
  de	
  forma	
  que	
  una	
  variable	
  cargue	
  alto	
  sobre	
  un	
  factor	
  y	
  tan	
  bajo	
  como	
  sea	
  posible	
  en	
  otros.	
  
Produce	
  un	
  factor	
  general	
  grande	
  
	
  
Varimax	
  Tiende	
  a	
  haber	
  altas	
  cargas	
  factoriales	
  (cercanas	
  a	
  +1	
  o	
  -­‐1)	
  y	
  algunas	
  cercanas	
  a	
  0,	
  en	
  cada	
  componente	
  
	
  
Equimax:	
  Intermedio	
  
	
  
Metodo	
  de	
  rotación	
  oblicuo	
  
	
  
Oblimin:	
  Permite	
  la	
  existencia	
  de	
  factores	
  correlacionados,	
  en	
  lugar	
  de	
  mantener	
  la	
  independencia	
  entre	
  
los	
  factores	
  rotados.	
  
	
  
Comunalidad	
  
Es	
  la	
  proporción	
  de	
  varianza	
  con	
  la	
  que	
  contribuye	
  cada	
  variable	
  a	
  la	
  solución	
  final.	
  
Es	
  la	
  proporción	
  de	
  varianza	
  que	
  puede	
  ser	
  explicada	
  por	
  el	
  modelo	
  factorial	
  final.	
  
	
  
Se	
  debe	
  observar	
  la	
  comunalidad	
  de	
  cada	
  variable	
  para	
  evaluar	
  si	
  alcanza	
  niveles	
  de	
  explicación	
  aceptable	
  
	
  
MAGNUSON.	
  LA	
  PREDICCIÓN	
  Y	
  SU	
  GARANTÍA	
  
	
  
El	
  error	
  de	
  estimación:	
  	
  
	
  
Coeficiente	
  de	
  validez:	
  asociación	
  entre	
  los	
  puntajes	
  predichos	
  (criterio	
  y	
  predictor)	
  a	
  través	
  de	
  este	
  podemos	
  hacer	
  predicciones,	
  
de	
  esta	
  manera	
  mientras	
  mas	
  alto	
  sea	
  rxy=1	
  la	
  predicción	
  será	
  mejor,	
  es	
  decir	
  solo	
  necesitamos	
  el	
  puntaje	
  en	
  x	
  para	
  poder	
  
predecir	
  en	
  y.	
  Si	
  la	
  correlacion	
  es	
  rxy=0	
  	
  no	
  se	
  podrá	
  hacer	
  una	
  estimación	
  será	
  imprecisa	
  a	
  efectos	
  del	
  azar.	
  
	
  
	
  	
  
Debe	
  existir	
  linealidad	
  y	
  homocedasticidad	
  para	
  poder	
  hacer	
  una	
  estimación	
  mediante	
  una	
  ecuación	
  general	
  (línea	
  recta).	
  La	
  
homocedasticidad	
  supone	
  para	
  la	
  correlacion	
  producto	
  momento	
  de	
  Pearson	
  significa	
  que	
  la	
  varianza	
  de	
  la	
  distribución	
  	
  de	
  los	
  
puntajes	
  y,	
  alrededor	
  del	
  puntaje	
  predicho.	
  
	
  
Eeror	
  estadndar	
  de	
  estimación:	
  desviación	
  estándar	
  de	
  la	
  distribución	
  probable	
  de	
  los	
  puntajes	
  y,	
  alrededor	
  delpuntaje	
  predicho	
  
correspondiente	
  a	
  cada	
  puntaje	
  x.	
  	
  
	
  
En	
  este	
  sentido	
  la	
  magnitud	
  del	
  error	
  estándar	
  de	
  estimación	
  depende	
  de	
  la	
  desviación	
  estándar	
  de	
  la	
  distribución	
  de	
  la	
  predicion	
  
y	
  de	
  la	
  correlacion	
  entre	
  los	
  puntajes	
  predichos.	
  El	
  error	
  estándar	
  de	
  predicción	
  	
  será	
  menor	
  en	
  la	
  medida	
  que	
  la	
  correlacion	
  entre	
  
los	
  puntajes	
  predichos	
  sea	
  alta,	
  mientras	
  que	
  si	
  la	
  correlacion	
  entre	
  los	
  puntajes	
  predichos	
  es	
  baja	
  el	
  error	
  será	
  grande.	
  
	
  
Si	
  suponemos	
  homocedasticidad	
  podemos	
  realizar	
  un	
  intervalo	
  dentro	
  del	
  cual	
  podemos	
  esperar	
  que	
  el	
  puntaje	
  de	
  criterio	
  caiga	
  
en	
  un	
  grado	
  conocido	
  para	
  individuos	
  con	
  un	
  puntaje	
  predictor.	
  
	
  
El	
  uso	
  de	
  los	
  cf	
  comunes	
  de	
  validez	
  para	
  interpretar	
  el	
  error	
  estándar	
  de	
  estimación	
  implica	
  una	
  relación	
  lineal	
  y	
  homocedastica,	
  
entre	
  los	
  puntajes	
  predictores	
  y	
  los	
  puntajes	
  de	
  criterio.	
  
	
  
COEFICIENTE	
  DE	
  ALIENACION	
  
La	
  desviación	
  del	
  error	
  relativo,	
  es	
  decir	
  la	
  proporción	
  de	
  la	
  desviaicon	
  esttandar	
  total	
  que	
  consiste	
  de	
  error	
  estándar,	
  
correspondiente	
  a	
  un	
  coeficiente	
  de	
  correlación	
  dado.	
  
	
  
El	
  valor	
  del	
  cf	
  de	
  validez	
  debe	
  considerar	
  el	
  uso	
  que	
  se	
  le	
  va	
  a	
  dar.	
  
	
  
EL	
  COEFICIENTE	
  DE	
  VALIDEZ	
  Y	
  LA	
  VARIANZA	
  DE	
  LOS	
  PUNTAJES	
  PREDICHOS	
  	
  
	
  
El	
  puntaje	
  que	
  un	
  individuo	
  obtiene	
  en	
  la	
  variable	
  y,	
  puede	
  dividirse	
  en	
  dos	
  componentes:	
  un	
  puntaje	
  predicho	
  y	
  un	
  puntaje	
  de	
  
error	
  (la	
  parte	
  del	
  puntaje	
  que	
  no	
  puede	
  predecirse	
  a	
  partir	
  de	
  la	
  otra	
  variable	
  a	
  causa	
  d	
  e	
  la	
  baja	
  correlacion	
  entre	
  las	
  variables).	
  	
  
	
  
El	
  cuadrado	
  del	
  coeficiente	
  de	
  correlacion	
  expresa	
  la	
  proporción	
  de	
  varianza	
  total	
  de	
  una	
  de	
  las	
  distribuciones	
  que	
  puede	
  
predecirse	
  a	
  partir	
  de	
  la	
  otra,	
  el	
  cuadrado	
  del	
  coeficiente	
  de	
  correlacion	
  da	
  la	
  cantidad	
  de	
  la	
  varianza	
  que	
  esta	
  determinada	
  por	
  la	
  
relación	
  con	
  alguna	
  otra	
  variable,	
  llamada	
  coeficiente	
  de	
  determinación	
  
	
  
La	
  parte	
  de	
  la	
  varianza	
  de	
  la	
  distribucion	
  y	
  que	
  no	
  puede	
  ser	
  predicha	
  de	
  la	
  variable	
  x,	
  es	
  decir,	
  la	
  varianza	
  denotada	
  es	
  llamada	
  
varianza	
  residual	
  o	
  varianza	
  parcial.	
  
EL	
  COEFICIENTE	
  DE	
  VALIDE	
  Y	
  LA	
  VARIACION	
  EN	
  LOS	
  PUNTAJES	
  VERDADEROS	
  DEL	
  PREDICTOR:	
  
	
  
El	
  	
  efecto	
  general	
  de	
  una	
  restricción	
  que	
  lleva	
  a	
  una	
  variación	
  reducida	
  de	
  los	
  puntajes	
  verdaderos	
  es	
  una	
  reducción	
  del	
  coeficiente	
  
de	
  validez.	
  
	
  
El	
  coeficiente	
  de	
  validez	
  para	
  una	
  muestra	
  en	
  la	
  que	
  se	
  ha	
  hecho	
  una	
  restricción	
  subestimara	
  entonces	
  la	
  validez	
  del	
  instrumento,	
  
es	
  decir,	
  su	
  capacidad	
  de	
  distinguir	
  significativamente	
  en	
  la	
  distribución	
  total	
  para	
  la	
  cual	
  se	
  supone	
  que	
  realmente	
  discrimina.