“UNIVERSIDAD NACIONAL DEL SANTA”FACULTAD DE INGENIERÍA

ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE INGENIERÍA CIVIL

Monografía para aprobar el curso deTécnicas de Estudios dictado por el docente José Cerna Montoya

AUTOR:

TORRES FERREL JORGE ANDERSON

ASESOR:

CERNA MONTOYA JOSÉ

Octubre de 2015

Nuevo Chimbote - Perú

VALIDACIÓN DE LOS INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIÓN

VALIDACIÓN DE LOS INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIÓN

A DIOS TODOPODEROSO,

quien gracias a su bondad y

misericordia, me permite seguir

viva, cuidando a mi familia y a mí.

A mis amados padres:

RODOLFO Y GINA, por sus

consejos, su apoyo incondicional

y su cariño; a quienes le debo

todo lo que he logrado, ya que

han hecho de mi mejor persona.

A mi hermano BRAYAN, quien

constituye mi mayor inspiración y

es la razón de cada día esforzarme

más y ser mejor estudiante.

AGRADECIMIENTO

Al Dios Todopoderoso, quien me ayuda y me da fuerzas para cada día seguir

adelante, por su amor y misericordia.

A mis familiares, por siempre preocuparse por mí, por siempre estar a mi lado

cuando más los necesito, y por ser la fuente de inspiración para cada día mejorar en

todo aspecto.

A mi estimado asesor José Cerna Montoya, por sus conocimientos impartidos en

momentos de clase, y por su orientación y ayuda.

A mis compañeros, por su apoyo y colaboración durante el desarrollo del informe.

Atentamente,

Anderson

PRESENTACIÓN

Señor profesor José Cerna Montoya:

El presente trabajo monográfico constituye uno de los elementos fundamentales para

la obtención de una nota aprobatoria en el curso de Técnicas de Estudio, en tanto, la

autora lo ha estructurado en el marco de la formalidad y según los criterios teórico

científico que en la actualidad se puede encontrar en el ámbito de nuestra realidad.

La investigación, por su propia naturaleza de investigación bibliográfica ha

condicionado nuestro accionar no sólo el revisar libros, sino a navegar en internet y

encontrarnos con algunas particularidades que sin duda muestran esta monografía.

Atentamente,

Anderson

INDICE

DEDICATORIA

AGRADECIMIENTO

PRESENTACIÓN

INDICE

INTRODUCCIÓN

I. CONFIABILIDAD

Teoría clásica de la confiabilidad

Coeficiente test-retest

Coeficiente de formas paralelas

Coeficientes de consistencia interna

Método de división por mitades.

Método de Kuder-Richardson.

Confiabilidad entre calificadores

II. VALIDEZ

Validez de contenido

Validez con relación a criterio

Validez concurrente.

Validez predictiva.

Error estándar de estimación.

Factores que afectan la validez con relación a criterios

Validación convergente y discriminante.

III. METODOLOGIA

Tipo de investigación

Identificación de variables

Operalización de las variables

IV. SIGNIFICADO DE CIERTAS PALABRAS

CONCLUSIÓN

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

INTRODUCCIÓN

Todo instrumento de recolección de datos debe resumir dos requisitos esenciales:

validez y confiabilidad. Con la validez se determina la revisión de la presentación del

contenido, el contraste de los indicadores con los ítems (preguntas) que miden las

variables correspondientes. Se estima la validez como el hecho de que una prueba sea

de tal manera concebida, elaborada y aplicada y que mida lo que se propone medir.

Algunos autores como Black y Champion (1976), Johnston y Pennypacker

(1980:190-191), Kerlinger (1980:190-191), citados por Barba y Solís (1997:232-234),

señalan que la validez es un sinónimo de confiabilidad. El primero, se refiere al

significado de la medida como cierta y precisa. El segundo, se refiere al hecho de lo que

se mide actualmente es lo que se quiere medir. Se estima la confiabilidad de un

instrumento de medición cuando permite determinar que el mismo, mide lo que se

quiere medir, y aplicado varias veces, indique el mismo resultado.

Hernández et al (2003:243), indican que la confiabilidad de un instrumento de

medición se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto u objeto,

produce iguales resultados.

Para Baechle y Earle (2007:277-278) la validez es el grado en que una prueba o ítem

de la prueba mide lo que pretende medir; es la característica más importante de una

prueba. Al referirse a la validez relativa a un criterio definen a éste como la medida en

que los resultados de la prueba se asocian con alguna otra medida de la misma aptitud;

Consideran los autores que en muchas ocasiones la validez relativa a un criterio se

estima en forma estadística utilizando el coeficiente de correlación de Pearson (también

denominado tabulación cruzada, a este tipo de validez se le denomina validez

concurrente. Al definir el término fiabilidad, los autores argumentan que es la medida

del grado de consistencia o repetibilidad de una prueba. Una prueba tiene que ser fiable

para ser válida, porque los resultados muy variables tienen muy poco significado.

Seisdedos (2004:19) opina que el grado en que la prueba mide una variable o

conjunto de conductas definidas por el investigador se le denomina validez de

constructo y al grado de concomitancia (correlación) entre pruebas que apuntan a

variables o constructos similares los denomina validez concurrente o validez criterial.

Para acercarnos a la validación de este trabajo adoptamos la tipología propuesta por

Maxwell y Stake (2006:109), que plantea cinco tipos de validez que se pueden

relacionar con algunas etapas de nuestra investigación:

1. Validez descriptiva. Se refiere a la que está relacionada con la etapa inicial de la

investigación. Usualmente involucra la recopilación de datos. El resultado principal es

la información que describe lo que fue observado y experimentado. Para ello es muy

importante tanto la selección del lenguaje como de los datos relevantes.

2. Validez interpretativa. La certeza en la interpretación es válida si los actores

pueden confirmar o reconocer los descubrimientos de la investigación en particular.

3. Validez teórica. La validez teórica es un análisis más abstracto que la validez

descriptiva e interpretativa, relacionada con la inmediatez física y mental del fenómeno

estudiado. Las construcciones y marcos teóricos de los investigadores, sean teorías o

metateorías conocidas, definen intrínsecamente la recopilación y la interpretación de los

datos en la etapa inicial de la investigación.

4. Generalidad. Este tipo de validez se refiere al grado en que la explicación es

aceptada para ser generalizable. Sin embargo es pertinente aclarar que para algunos

investigadores cualitativos, el generalizar descubrimientos, es considerado de poca

importancia.

5. Validez evaluativa. Se refiere a la aplicación de un marco evaluativo, que es

similar en la investigación cualitativa y cuantitativa. Es pertinente aclarar que la

evaluación no puede ser considerada como un comunicado conclusivo.

Llama la atención lo expresado por Smaling (s.f.:1), cuando relata que el carácter

científico de una investigación incluida la cualitativa, lleva implícito la persuasión

argumentativa. Después de todo, una investigación que reclama su cientificidad debe

tener defensibilidad, para lo que se requiere calidad en la argumentación para el público

lector.

Debe admitirse que los otros aspectos de la persuasión deben permanecer en un

segundo plano, tales como: la persuasión del ethos (que se acentúa por la excelencia o

autoridad del investigador), y la persuasión del pathos (que apela a los sentimientos

estéticos). Actualmente, el carácter retórico de la ciencia ha sido ampliamente

aclamado. Sin embargo, un texto que reclama su carácter científico, debe, finalmente,

persuadir por el logos (por la razón o la argumentación). En la retórica de la ciencia, la

persuasión por el logos puede no ser suficiente, pero siempre será necesaria. Como

científico, el escritor de una investigación dice algo que supone está sustentado por

argumentos tales como las observaciones, asunciones aceptables intersubjetivamente,

interpretaciones, principios, reglas, regulaciones y teorías. En otras palabras, el reclamo

del científico de basarse en una argumentación aceptable y plausible.

Yin (2009:40-45), asegura en relación a la validez, que un diseño de investigación

supone que representa un conjunto de estados lógicos donde se puede juzgar la calidad

de un diseño dado, de acuerdo a ciertas pruebas lógicas.

En la presente investigación se utiliza un texto científico con el fin de armar una

estructura argumentativa de los textos en forma explícita y clara, adecuada y fructífera.

Los textos incluyen, o al menos señalan una clara indicación de los puntos a tratar, por

lo que se toma la responsabilidad de enunciar la sustentación argumentativa del punto

que reclama. Además permite realizar una propuesta que se sustente en un plan de

acción factible y orientada a resolver un problema.

En síntesis, la propuesta debe tener apoyo, bien sea en una investigación de campo,

o en una investigación de tipo documental; y puede referirse a la formación de políticas,

programas, tecnologías, métodos o procesos. En la elaboración del diseño de

investigación, uno de los aspectos que debe cuidarse es el concerniente con la validez,

buscando con ese precepto que el proyecto tenga la calidad ineludible. Sin embargo, el

concepto de validez puede ser entendido de múltiples formas, por ello se presentaron

algunas de las definiciones de diversos autores que nos dan una idea de lo amplio de

este concepto.

Para tal efecto, en la ejecución del procedimiento metodológico cuantitativo se

aplicó la prueba piloto cuestionario de satisfacción del servicio ya validada, a usuarios

que no formaban parte de la muestra, pero que presentaban las mismas características de

los sujetos de la muestra. Para hallar el coeficiente de confiabilidad se procedió de la

siguiente manera:

* Aplicación de la prueba piloto a un grupo de 15 sujetos pertenecientes a la muestra

de estudio, con características equivalentes a la misma.

* Codificación de las respuestas; trascripción de las respuestas en una matriz de

tabulación de doble entrada con el apoyo del programa estadístico Dyane versión 4.

* Interpretación de los valores tomando en cuenta la escala de Likertt.

* Determinación de resultados con tabulación simple y de tabulación cruzada.

I. CONFIABILIDAD

Ningún instrumento psicométrico puede considerarse de valor a menos que sea una

medida consistente, o confiable. En consecuencia, una de las primeras cosas que será

necesario determinar acerca de una prueba de elaboración reciente es si resulta lo

suficientemente confiable como para medir lo que fue diseñada para medir. Si, en

ausencia de cualquier cambio permanente en una persona debido al crecimiento, al

aprendizaje, a alguna enfermedad o lesión, las puntuaciones en una prueba varían con la

ocasión o la situación, es probable que la prueba no sea lo suficientemente confiable

como para ser usada en describir y evaluar a la gente y hacer predicciones sobre su

conducta. Hablando en términos estrictos, más que ser una característica de una prueba,

la confiabilidad es una propiedad de las puntuaciones obtenidas cuando se administra la

prueba a un grupo particular de personas en una ocasión particular y bajo condiciones

específicas (Thompson, 1994).

Note que confiabilidad no es lo mismo que estabilidad: al determinar la confiabilidad

se asume que la prueba mide una característica relativamente estable. A diferencia de la

inestabilidad, la falta de confiabilidad es resultado de errores de medición producidos

por estados internos temporales, como la baja motivación o la falta de disposición, o de

condiciones externas como un ambiente de prueba incómodo o con distracciones.

Teoría clásica de la confiabilidad

En la teoría clásica de los retest se supone que la calificación observada de una

persona en una prueba está compuesta por una puntuación "real" más algún error no

sistemático de medición. La puntuación real de una persona en una prueba particular se

define como el promedio de las puntuaciones que obtendría si presentara la prueba un

número infinito de veces. Es obvio que la puntuación real de una persona nunca puede

medirse de manera exacta; tiene que ser estimada a partir de su puntuación observada en

la prueba. También se asume en la teoría clásica de los tests que la varianza de las

puntuaciones observadas (s2 obs) de un grupo de personas es igual a la varianza de sus

puntuaciones reales (s2 rea) más la varianza debida a los errores no sistemáticos de

medición (s2 err):

Entonces la confiabilidad (r11) de las calificaciones se define como la razón de la

varianza de la calificación real con la varianza de la calificación observada, o la

proporción de la varianza observada que es explicada por la varianza real:

La proporción de la varianza observada explicada por la varianza de error o que no se

explica por la varianza real puede determinarse a partir de las fórmulas 5.1 y 5.2 como:

La confiabilidad de un conjunto de calificaciones en una prueba se expresa como un

número decimal positivo que fluctúa entre .00 y 1.00. Una ru de 1.00 indica una

confiabilidad perfecta, y una r,, de .00 indica una falta absoluta de confiabilidad de la

medición. Como la varianza de las calificaciones reales no puede calcularse de manera

directa, la confiabilidad se estima analizando los efectos de variaciones en las

condiciones de la administración y el contenido de la prueba en las calificaciones

observadas. Como advertimos antes, la confiabilidad no es influida por cambios

sistemáticos en las calificaciones que tienen un efecto similar en todos los examinados,

sino sólo por cambios no sistemáticos que tienen efectos diferentes en personas

distintas. Dichos factores no sistemáticos influyen en la varianza de error y, por lo tanto,

en la confiabilidad de las calificaciones en la prueba. Cada uno de los diversos métodos

para estimar la confiabilidad (test-retest, formas paralelas, consistencia interna) toma en

consideración los efectos de circunstancias algo diferentes que pueden producir cambios

no sistemáticos en las puntuaciones y, por ende, afectan la varianza de error y el

coeficiente de confiabilidad.

Coeficiente test-retest

Se calcula un coeficiente test-retest para determinar si un instrumento mide de

manera consistente de una ocasión a otra. Este coeficiente, conocido también como

coeficiente de estabilidad, se encuentra correlacionando las calificaciones obtenidas por

un grupo de personas en una aplicación con sus puntuaciones en la segunda aplicación

de la prueba. El procedimiento tcst-retcst toma en consideración los errores de medición

que resultan de diferencias en las condiciones (ambientales, personales) asociadas con

las dos ocasiones en que se administró la prueba. Dado que en ambas ocasiones se

aplicó la misma prueba, los errores debidos a diferentes muestras de los reactivos de la

prueba no se reflejan en un coeficiente test-retest. Además, es probable que las

diferencias entre las condiciones de la aplicación sean mayores luego de un intervalo

largo que de uno corto. Como resultado, la magnitud de un coeficiente de confiabilidad

test-retest tiende a ser mayor cuando el intervalo entre la prueba inicial y el retest es

corto (unos cuantos días o semanas) que cuando es largo (meses o años).

Coeficiente de formas paralelas

Cuando el intervalo entre la prueba inicial y el retest es corto, los examinados

recuerdan, por lo general, muchas de las preguntas y respuestas de la prueba inicial.

Como es obvio, esto afecta sus respuestas en la segunda aplicación, un hecho que por sí

mismo no cambia el coeficiente de confiabilidad si todos recuerdan igual cantidad. Sin

embargo, por lo regular algunas personas recuerdan más del material de la prueba que

otras, ocasionando que la correlación entre el test y el retest sea menos que perfecta. Lo

que parece necesitarse para superar esta fuente de error es una forma paralela del

instrumento, esto es, una que conste de reactivos similares pero no de los mismos

reactivos. Entonces puede calcularse como índice de confiabilidad un coeficiente de

formas paralelas, también conocido como coeficiente de equivalencia.

En principio, la idea de formas paralelas es razonable: al aplicar una forma paralela

luego de un intervalo apropiado que sigue a la aplicación de la primera forma puede

determinarse un coeficiente de confiabilidad que refleje los errores de medición debidos

a los diferentes reactivos y los distintos momentos de aplicación. Para controlar los

efectos de confusión de la forma de la prueba con el momento de la aplicación, la forma

A debe administrarse primero a la mitad del grupo y la forma B a la otra mitad; luego,

en la segunda aplicación, el primer grupo presenta la forma B y el segundo la forma A.

La correlación resultante entre las calificaciones de las dos formas, conocida como

coeficiente de estabilidad y equivalencia, toma en cuenta errores debidos a los

diferentes momentos de aplicación o a los distintos reactivos.

Coeficientes de consistencia interna

Se dispone de formas paralelas para una serie de pruebas, en particular para pruebas

de habilidad (aprovechamiento, inteligencia, aptitudes especiales). Sin embargo, una

forma paralela de una prueba a menudo es costosa y difícil de elaborar. Por esta razón

se elaboró un método menos directo de tomar en cuenta los efectos de diferentes

muestras de los reactivos de una prueba sobre la confiabilidad. Este es el método de

consistencia interna, que incluye el método de división por mitades de Spearman, las

fórmulas de Kudcr-Richardson y el coeficiente alfa de Cronbach. Sin embargo, los

errores de medición causados por diferentes condiciones o momentos de aplicación no

se reflejan en un coeficiente de consistencia interna. En consecuencia, este tipo de

coeficientes no pueden verse como verdaderos equivalentes de los coeficientes test-

retest o de formas paralelas.

Método de división por mitades.

En este enfoque simplificado de la consistencia interna una sola prueba se considera

compuesta por dos partes (formas paralelas) que miden la misma cosa. De este modo,

puede aplicarse una prueba y asignar calificaciones separadas a sus dos mitades

seleccionadas de manera arbitraria. Por ejemplo, los reactivos con números nones

pueden calificarse por separado de los que tienen números pares. Entonces la

correlación (roc) entre los dos conjuntos de calificaciones obtenidas por un grupo de

personas es un coeficiente de confiabilidad de formas paralelas para una mitad de la

prueba tan larga como la prueba original. Suponiendo que las dos mitades equivalentes

tienen medias y varianzas iguales, la confiabilidad de la prueba como un todo puede

estimarse mediante la fórmula Spearman-Brown:

Para demostrar el uso de la fórmula 5.4, suponga que la correlación entre las

calificaciones totales obtenidas en los reactivos con números nones y en los reactivos

con números pares de una prueba es .80. Entonces la confiabilidad estimada de toda la

prueba es r11 = 2(.80)/(l +.80) = .89.

Método de Kuder-Richardson.

Una prueba puede dividirse de muchas formas diferentes en dos mitades que

contengan igual número de reactivos. Como cada forma puede dar por resultado un

valor algo diferente de rM, no queda claro qué estrategia de división producirá el mejor

estimado de confiabilidad. Una solución al problema es calcular el promedio de los

coeficientes de confiabilidad obtenidos de todas las divisiones por mitades corno el

estimado global de confiabilidad. Esto puede hacerse, pero el siguiente procedimiento

abreviado fue elaborado por Kuder y Richardson (1937).

Bajo ciertas condiciones, la media de todos los coeficientes de división por mitades

puede estimarse mediante una de las siguientes fórmulas:

En estas fórmulas, k es el número de reactivos en la prueba, es la media de las

calificaciones totales de la prueba, s2 es la varianza de las calificaciones totales de la

prueba (calculadas con n en lugar de n - 1 en el denominador), y pi es la proporción de

examinados que dan la respuesta de la clave al reactivo i. Las p i se suman a lo largo de

todos los reactivos k. Las fórmulas 5.5 y 5.6 se conocen como fórmulas Kuder-

Richardson (K-R) 20 y 21, respectivamente. A diferencia de la fórmula 5.5, la 5.6 se

basa en la suposición de que todos los reactivos son de igual dificultad; esto también

conduce a una estimación más conservadora de la confiabilidad y es más fácil de

calcular que la fórmula 5.5.

Para demostrar la aplicación de la fórmula 5.6, suponga que una prueba que contiene

75 reactivos tiene una media de 50 y una varianza de 100. Entonces r,, = [75 - 50(75 -

50)/100]/74 = .84.

Coeficiente alfa. Las fórmulas 5.5 y 5.6 son casos especiales del coeficiente alfa más

general (Cronbach, 1951). El coeficiente alfa se define como:

Donde k es el número de reactivos, .s2i la varianza de las calificaciones en el reactivo

i, y s2t la varianza de las calificaciones totales de la prueba. Las fórmulas de Kuder-

Richardson sólo son aplicables cuando los reactivos de la prueba se califican con 0 o 1,

pero el coeficiente alfa es una fórmula general para estimar la confiabilidad de una

prueba que consta de reactivos en los cuales pueden asignarse calificaciones de distinto

peso a respuestas diferentes.

Todos los procedimientos de consistencia interna (división por mitades, Kuder-

Richard-son, coeficiente alfa) sobrestiman la confiabilidad de las pruebas de velocidad.

En consecuencia, deben modificarse para proporcionar estimaciones razonables de

confiabilidad cuando la mayoría de los examinados no termina la prueba en el tiempo

permitido. Para ello, una posibilidad consiste en aplicar las dos mitades de la prueba en

momentos diferentes, pero con límites de tiempo iguales. Se calcula entonces la

correlación entre las calificaciones de las dos mitades cronometradas por separado y los

coeficientes resultantes se corrigen con la fórmula 5.4. También pueden usarse los

procedimientos de test-retest y de formas paralelas para estimar las confiabilidades de

las pruebas de velocidad.

Confiabilidad entre calificadores

Salvo por errores administrativos, las calificaciones calculadas por dos calificadores

diferentes de una prueba objetiva presentada por un individuo deben ser idénticas. Sin

embargo, la calificación de las pruebas de ensayo y orales, además de otros juicios

evaluativos (calificaciones de personalidad, calificación de pruebas proyectivas) es un

proceso bastante subjetivo. Al evaluar las calificaciones que implican el juicio subjetivo

del calificador, es importante conocer el grado en que diferentes calificadores están de

acuerdo en las calificaciones y otros valores numéricos dados a las respuestas de

diferentes examinados y reactivos. El enfoque más común para determinar la

confiabilidad entre calificadores es hacer que dos personas califiquen las respuestas de

un número considerable de examinados y calcular luego la correlación entredós dos

conjuntos de calificaciones. Otro enfoque es hacer que muchas personas califiquen las

respuestas de un examinado o, mejor aún, que muchas personas califiquen las respuestas

de varios examinados. Esta última estrategia arroja un coeficiente intraclase o

coeficiente de concordancia, el cual es un coeficiente generalizado de confiabilidad

entre calificadores. En muchos libros de estadística se describen los procedimientos para

calcular estos coeficientes.

Las pruebas orales no se distinguen por tener una elevada confiabilidad, pero se

dispone de formas especiales que pueden mejorar la objetividad, y por ende la

confiabilidad, con la que se juzga el desempeño oral. Aunque los exámenes orales

tienen, por lo general, una confiabilidad menor que pruebas escritas comparables, la

atención cuidadosa al diseño de las preguntas orales, a la elaboración de las respuestas

modelo a las preguntas antes de aplicar la prueba, y al uso de calificadores múltiples,

puede mejorar la confiabilidad de las calificaciones en las pruebas orales. Dichos

procedimientos han dado por resultado coeficientes de confiabilidad entre calificadores

de .60 y .70 para las pruebas orales aplicadas en ciertos cursos de licenciatura, posgrado

y de escuelas profesionales. Otras sugerencias para mejorar la confiabilidad de las

evaluaciones del desempeño oral incluyen alentar a los examinados a demorar la

respuesta hasta que hayan pensado por un momento en la pregunta, y registrar las

respuestas de manera electrónica para que más tarde sean reproducidas y reevaluadas

por los calificadores.

II. VALIDEZ

De manera tradicional, la validez se ha definido como el grado en que una prueba

mide lo que está diseñada para medir. Una desventaja de esta definición es la

implicación de que una prueba sólo tiene una validez, la cual supuestamente es

establecida por un solo estudio para determinar si la prueba mide lo que se supone debe

medir. En realidad, una prueba puede tener muchas clases de validez, dependiendo de

los propósitos específicos para los cuales fue diseñada, la población objetivo, las

condiciones en que se aplica y el método para determinar la validez.

Los métodos por los cuales puede determinarse la validez incluyen (1) analizar el

contenido de la prueba, (2) calcular la correlación entre las calificaciones en la prueba y

las calificaciones en el criterio de interés y (3) investigarlas características psicológicas

particulares o constructos medidos por la prueba. Todos esos procedimientos son útiles

en la medida que mejoran la comprensión de lo que mide una prueba y proporcionan

información para tomar decisiones sobre la gente. También puede ser de interés evaluar

la validez creciente de una prueba, es decir, qué tanto añade la prueba a la predicción y

comprensión de los criterios que ya son anticipados por otras medidas.

A diferencia de la confiabilidad, la cual es influida sólo por los errores no

sistemáticos de medición, la validez de una prueba es afectada tanto por los errores no

sistemáticos como por los sistemáticos (constantes). Por esta razón, una prueba puede

ser confiable sin ser válida, pero no puede ser válida sin ser confiable. La confiabilidad

es una condición necesaria, pero no suficiente, para la validez.

Validez de contenido

La apariencia física de una prueba con respecto a sus propósitos particulares {validez

de facie) es ciertamente una consideración importante a tener en cuenta al

comercializarla. No obstante, el concepto de validez de contenido se refiere a algo más

que a la apariencia. La validez de contenido atañe a si éste produce un rango de

respuestas que son representativas del dominio entero o universo de habilidades,

entendimientos y otras conductas que supuestamente debe medir la prueba. Se supone

que las respuestas a la muestra de reactivos de una prueba bien diseñada son indicativas

de lo que serían las respuestas al universo entero de conductas de interés.

Un análisis de la validez de contenido ocurre más a menudo en conexión con las

pruebas de aprovechamiento, para las cuales por lo general no existe un criterio externo

especificado. La validez de contenido también es de interés en las medidas de aptitud,

interés y personalidad, aunque quizá menos que la validez de constructo o la relacionada

con un criterio. En una prueba de aprovechamiento se evalúa la validez de contenido

analizando la composición de la prueba para determinar el grado en que representa los

objetivos de la enseñanza. Una forma de lograr esto es comparar el contenido de la

prueba con un bosquejo o tabla de especificaciones concernientes a la materia que va a

ser cubierta por la prueba. Si expertos en la materia coinciden en que una prueba parece

y actúa como un instrumento diseñado para medir lo que se supone debe medir,

entonces se dice que posee validez de contenido.

Dichos juicios involucran no sólo la apariencia de los reactivos de la prueba, sino

también los procesos cognitivos implicados al responderlos. Es obvio que el proceso de

evaluar la validez de contenido no debería esperar hasta que se haya elaborado la

prueba. El juicio de los expertos en lo que se refiere a qué reactivos incluir es necesario

desde el principio del proceso de elaboración de la prueba. Al definir el universo del

contenido de la prueba y la muestra de ese universo que se va a incluir, los diseñadores

establecen las condiciones indispensables para lograr construir un instrumento con

validez de contenido.

Validez con relación a criterio

La validación de cualquier prueba de habilidad consiste en relacionar las

calificaciones en la prueba con el desempeño en medidas o estándares de criterio con los

cuales pueden compararse las calificaciones. Sin embargo, de manera tradicional, el

término validez con relación a criterio hace referencia a procedimientos en los cuales las

calificaciones en la prueba de un grupo de personas se comparan con las puntuaciones,

clasificaciones u otras medidas de desempeño. Algunos ejemplos de criterios contra los

cuales se validan las pruebas son las notas escolares, calificaciones de un supervisor y

número o cantidad de dólares en ventas. Siempre que se dispone de una medida de

criterio en el momento de la prueba puede determinarse la validez concurrente del

instrumento. Cuando las calificaciones en el criterio no están disponibles sino hasta

cierto tiempo después de que se aplicó la prueba, se enfatiza la validez predictiva de la

prueba.

Validez concurrente.

Los procedimientos de validación concurrente se emplean siempre que una prueba se

aplica a personas clasificadas en varias categorías, como grupos de diagnóstico clínico o

niveles socioeconómicos, con el propósito de determinar si las puntuaciones en la

prueba de las personas ubicadas en una categoría son significativamente diferentes de

las de los individuos que se hallan en otras categorías. Si la calificación promedio varía

de modo sustancial de una categoría a otra, entonces la prueba puede usarse como otra

forma, quizá más eficiente, de asignar a la gente a esas categorías. Por ejemplo, las

puntuaciones en el Inventario Multifásico de Personalidad de Minnesota (MMPI) han

sido útiles en la identificación de trastornos mentales específicos, porque se ha

encontrado que los pacientes a quienes los psiquiatras diagnostican trastornos

particulares tienden a diferir del resto de la población en las puntuaciones que obtienen

en ciertos grupos de reactivos (escalas).

Validez predictiva.

La validez predictiva atañe a la precisión con que las puntuaciones de una prueba

predicen puntuaciones de criterio, según lo indica la correlación entre la prueba

(predictor) y un criterio del desempeño futuro. La validez predictiva es de interés sobre

todo para las pruebas de aptitud o de inteligencia, ya que las puntuaciones en esos tipos

de instrumentos a menudo se correlacionan con las puntuaciones, notas de cursos,

calificaciones de pruebas de aprovechamiento y otros criterios de desempeño.

La magnitud de un coeficiente de validez predictiva está limitada por la confiabilidad

de las variables de predicción y de criterio; no puede ser mayor que la raíz cuadrada del

producto de esas dos confiabilidades. Por ésta y por otras razones, la correlación entre

un predictor y una variable de criterio, calculada mediante procedimientos descritos en

el apéndice A, varia con el criterio específico, pero rara vez es mayor a .60. Como la

proporción de la varianza en la variable de criterio que puede ser explicada por la

variación en la variable predictora es igual al cuadrado de la correlación entre las

variables predictora y de criterio, por lo general no puede predecirse más de 36% de la

variación en las puntuaciones de criterio a partir de las puntuaciones obtenidas en una

prueba u otro instrumento psicométrico. Esto deja sin explicar o predecir 64% de la

varianza de criterio. Considerando que la validez predictiva de la mayoría de las pruebas

es menor de .60, es comprensible por qué deben hacerse con cuidado las afirmaciones

concernientes a la posibilidad de predecir los criterios de desempeño a partir de las

puntuaciones obtenidas en las pruebas psicológicas.

Error estándar de estimación.

La sección sobre regresión y predicción en el apéndice A describe el procedimiento a

seguir para determinar una ecuación de regresión (ecuación de predicción) y pronosticar

las calificaciones de criterio de un grupo de personas a partir de sus puntuaciones en

pruebas o en otras variables. Sin embargo, ingresar la puntuación de una persona en una

prueba a una ecuación de regresión sólo produce un estimado de la calificación que la

persona obtendrá en realidad en la variable de criterio. Si la calificación de criterio que

se predice para una persona se considera como la media de una distribución normal de

las calificaciones de criterio obtenidas por un grupo de individuos que obtuvieron la

misma calificación que la persona en la variable predictora, entonces la desviación

estándar de esta distribución es un índice del error promedio en esas predicciones. Este

estadístico, conocido como errar estándar de estimación (Sest), es aproximadamente

igual a:

Donde s es la desviación estándar de la calificación de criterio y r es la correlación

producto-momento entre el predictor (prueba) y el criterio.

Factores que afectan la validez con relación a criterios

La validez con relación a criterios de una prueba puede ser influida por una serie de

factores, incluyendo las diferencias de grupo, la extensión de la prueba, la

contaminación del criterio y la tasa base. La validez creciente de una prueba, es decir, la

contribución de la prueba que excede a las contribuciones de otras variables, también

debería ser considerada al decidir si se va a utilizar la prueba con propósitos de

selección y ubicación.

Diferencias de grupo. Las características de un grupo de personas en quienes se

valida una prueba incluyen variables como sexo, edad y rasgos de personalidad. Esos

factores, que en este contexto se conocen como variables moderadoras, pueden afectar

la correlación entre una prueba y una medida de criterio.

La magnitud de un coeficiente de validez, como la de un coeficiente de confiabilidad,

también está influida por el grado de heterogeneidad del grupo de validación en lo que

mide la prueba. Los coeficientes de validez tienden a ser más pequeños en los grupos

más homogéneos, es decir, los grupos que tienen un rango más estrecho de

calificaciones. El tamaño de un coeficiente de correlación es una función de las

variables de predicción y de criterio, por lo que estrechar el rango de calificaciones en

cualquier variable tiende a disminuir el coeficiente de validez predictiva.

Como la magnitud de un coeficiente de validez varía con la naturaleza del grupo

probado, una prueba recién elaborada que resulte ser un predictor válido de una variable

de criterio particular en un grupo de gente debe tener una validación cruzada en un

segundo grupo. En la validación cruzada se aplica una prueba a una segunda muestra de

personas para determinar si conserva su validez entre muestras diferentes. Debido a la

operación de los factores del azar, la magnitud de un coeficiente de validez por lo

general se reduce en alguna medida en la validación cruzada. En consecuencia, en la

mayor parte de los casos se considera que la correlación entre las calificaciones de

predicción y de criterio en la validación cruzada es un mejor indicador de la validez

predictiva que la correlación original prueba-criterio.

La validación cruzada, que es una manera de determinar la generalización de la

validez de una prueba, es decir, si la prueba sigue siendo válida en situaciones

diferentes, también puede involucrar una muestra diferente (paralela) de reactivos. Con

diferentes muestras de examinados, diferentes muestras de reactivos de la prueba, o en

ambos casos, suele darse alguna reducción del coeficiente de validez en la validación

cruzada. Se han propuesto fórmulas para "corregir" dicha reducción, pero implican

ciertas suposiciones que no siempre se cumplen.

Extensión de la prueba.

Al igual que la confiabilidad, la validez varía directamente con la extensión de la

prueba y con la heterogeneidad del grupo de personas examinadas. Hasta cierto punto,

las puntuaciones en una prueba más larga y en una prueba administrada a un grupo de

individuos que varían de manera considerable en las características a medir tienen

varianzas más grandes y, en consecuencia, mayor validez predictiva que las

puntuaciones de pruebas más cortas o de pruebas aplicadas a grupos más homogéneos.

Se han propuesto fórmulas que corrigen los efectos que tienen en la validez la

restricción de rangos de calificación y la extensión acortada de la prueba, pero sólo son

apropiadas bajo ciertas circunstancias especiales.

Contaminación de criterios. La validez de una prueba está limitada no sólo por su

confiabilidad y el criterio, sino también por la validez del propio criterio como medida

de la variable de interés. En ocasiones el criterio se hace menos válido, o se contamina,

por el método particular de medir las calificaciones de criterio. Por ejemplo, un

psicólogo clínico enterado de que un grupo de pacientes ya ha sido diagnosticado como

psicótico puede percibir mal los signos psicóticos en las respuestas de esos pacientes a

las pruebas de personalidad. Entonces el método de comparación de grupos, en el cual

se comparan las calificaciones obtenidas por los psicóticos en la prueba con las

obtenidas por los normales, arrojará evidencia falsa a favor de la validez de la prueba.

Dicha contaminación del criterio (psicóticos contra normales) puede controlarse por

medio de un análisis ciego, esto es, haciendo que quien emite el diagnóstico no

disponga de información acerca de los examinados a excepción de sus puntuaciones en

la prueba. Sin embargo, muchos psicólogos clínicos sostienen que el análisis ciego no es

natural ya que no es la forma en que las pruebas se emplean en realidad en los

escenarios clínicos.

Validez creciente.

Cuando se intenta decidir si la aplicación de un instrumento particular de evaluación

con propósitos predictivos o de diagnóstico está justificada por su costo, también

debería considerarse la validez creciente. La validez creciente se refiere a la cuestión de

qué tanta precisión más tienen las predicciones y los diagnósticos cuando se incluye una

prueba particular en una batería de procedimientos de evaluación. Es posible que otros

métodos de evaluación menos costosos (observación, entrevista, inventario biográfico)

puedan satisfacer los propósitos de la evaluación igual de bien sin usar una prueba

adicional. La validez creciente se relaciona con el concepto de utilidad, tal como se

aplica en los contextos de selección de personal. La utilidad de una prueba se define

como un incremento medido en la calidad de los empleados que son contratados o

promovidos sobre la calidad de los empleados cuando no se usa una prueba u otro

procedimiento de evaluación (Cascio, 2000).

Validez de constructo

La validez predictiva es del mayor interés en la selección y ubicación en un contexto

ocupacional o educativo. Diferentes tipos de pruebas de habilidad, y en ocasiones

pruebas de personalidad y de interés, se utilizan con propósitos de selección y

ubicación. La validez de constructo es de un interés mayor aún con respecto a las

pruebas de personalidad. La validez de constructo de un instrumento de evaluación

psicológica se refiere al grado en que el instrumento mide un constructo particular, o

concepto psicológico como la ansiedad, la motivación para el logro, la extraversión-

introversión o el neuroticismo. La validez de constructo, que es el tipo más general de

validez, no se determina de una sola manera o por una investigación. Más bien

involucra una red de investigaciones y otros procedimientos diseñados para determinar

si un instrumento de evaluación que supuestamente mide una determinada variable de

personalidad en realidad lo hace.

Evidencia a favor de la validez de constructo.

Entre las fuentes de evidencia a favor de la validez de constructo de una prueba se

encuentran las siguientes:

1. Los juicios de expertos de que el contenido de la prueba corresponde al constructo

de interés.

2. Análisis de la consistencia interna de la prueba.

3. Estudios, tanto en grupos formados de manera experimental como en grupos que

se presentan de manera natural, de las relaciones entre las puntuaciones de la prueba y

otras variables en las cuales difieren los grupos.

4. Correlaciones de las puntuaciones en la prueba con las puntuaciones en otras

pruebas y variables con las cuales se espera que tengan cierta relación, seguidas por un

análisis factorial de esas correlaciones.

5. Interrogar con detalle a los examinados o a los calificadores acerca de sus

respuestas a una prueba o escala de calificación para revelar los procesos mentales

específicos implicados al dar respuesta a los reactivos.

Como lo revela esta lista, varios tipos de información contribuyen al establecimiento

de la validez de constructo de un instrumento psicométrico. La información puede

obtenerse de análisis racionales o estadísticos de las variables evaluadas por el

instrumento y por estudios de su capacidad para predecir la conducta en las situaciones

en que opera el constructo.

Las demostraciones experimentales como las usadas en la validación de constructo

de la Escala de Taylor de Ansiedad Manifiesta (TMAS) (Taylor, 1953) son

particularmente importantes en el establecimiento de la validez de constructo. De

acuerdo con la teoría hulliana del aprendizaje, la ansiedad es una pulsión y, por

consiguiente, la gente muy ansiosa debe condicionarse con mayor facilidad que la gente

menos ansiosa. Suponiendo que esta teoría es correcta, los individuos que tienen un alto

nivel de ansiedad deben adquirir —con más rapidez que quienes tienen un bajo nivel de

ansiedad— un parpadeo condicionado en una situación de condicionamiento clásico

donde estén presentes una luz, un soplo de aire y el parpadeo. Por lo tanto, si es una

medida válida del constructo de ansiedad, quienes obtienen puntuaciones altas en la

escala TMAS deberían condicionarse con mayor facilidad en esta situación que quienes

obtienen bajas puntuaciones. La verificación de esta predicción contribuyó de manera

significativa a aceptar la validez de constructo de la TMAS.

Validación convergente y discriminante.

Un instrumento con validez de constructo debe tener correlaciones altas con otras

medidas o métodos de medición del mismo constructo (validez convergente), pero

correlaciones bajas con las medidas de constructos diferentes (validez discriminante).

La evidencia a favor de estas validaciones de un instrumento psicométrico puede

obtenerse comparando las correlaciones entre las medidas de:

1. El mismo constructo usando el mismo método.

2. Diferentes constructos usando el mismo método.

3. El mismo constructo usando métodos diferentes.

4. Diferentes constructos usando métodos diferentes.

La validez de constructo de un instrumento psicométrico se confirma por este

planteamiento de características y métodos múltiples (Campbell y Fiske, 1959) cuando

las correlaciones entre el mismo constructo medidas por el mismo y por diferentes

métodos son significativamente mayores que las correlaciones entre diferentes

constructos medidas por los mismos o por diferentes métodos. Por desgracia, los

resultados de dichas comparaciones no siempre resultan de esta manera.

Ocasionalmente las correlaciones entre diferentes constructos medidas por el mismo

método son más altas que las correlaciones entre el mismo constructo medidas por

métodos diferentes. Esto significa que el método (inventario de lápiz y papel, técnica

proyectiva, escala de calificación, entrevista, etc.) es más importante que el constructo o

rasgo particular en la determinación de lo que está siendo medido que el constructo o

rasgo que supuestamente está siendo evaluado.

III. METODOLOGÍA

3.1 TIPO DE INVESTIGACION: Investigación descriptiva.

3.2 IDENTIFICACION DE VARIABLES:

3.2.1 Variables Independientes: Validación.

3.2.2 Variables Dependientes: Instrumentos de investigación.

3.3. MATRIZ DE DISPERSIÓN TEMATICA

VALIDEZ INSTRUMENTOS DE INVESTIGACIÓN

De manera tradicional, la validez se ha definido como el grado en que una prueba mide lo que está diseñada para medir.

Los métodos por los cuales puede determinarse la validez incluyen: (1) analizar el contenido de la prueba, (2) calcular la correlación entre las calificaciones en la prueba y las calificaciones en el criterio de interés y (3) investigarlas características psicológicas particulares o constructos medidos por la prueba..

Los tipos de validez son: Validez de contenido:

El concepto de validez de contenido se refiere a algo más que a la apariencia. La validez de contenido atañe a si éste produce un rango de respuestas que son representativas del dominio entero o universo de habilidades, entendimientos y otras conductas que supuestamente debe medir la prueba.

Validez con relación a criterio:La validación de cualquier prueba de habilidad consiste en relacionar las calificaciones en la prueba con el desempeño en medidas o estándares de criterio con los cuales pueden compararse las calificaciones.

El éxito de una investigación, además de la plena identificación de las variables, la correcta formulación de la hipótesis, la estrategia adecuada para probar dichas hipótesis, etc., depende de la calidad de los instrumentos de investigación de datos, de ahí que resulta muy importante que el investigador asuma esta tarea con la mayor responsabilidad posible.

Esto quiere decir que el investigador debe preocuparse en cuidar que los instrumentos que elabora para acopiar los datos, posean cualidades básicas y necesarias. Si un instrumento no posee las cualidades necesarias, la investigación puede adoptar un sesgo peligroso y se puede llegar a lo que los expertos denominan, resultados espurios o incorrectos en una investigación.

Los instrumentos de investigación de datos deben poseer estas cualidades que pongan en evidencia su bondad para recolectar los datos que requiere el

Validez concurrente:Los procedimientos de validación concurrente se emplean siempre que una prueba se aplica a personas clasificadas en varias categorías, como grupos de diagnóstico clínico o niveles socioeconómicos, con el propósito de determinar si las puntuaciones en la prueba de las personas ubicadas en una categoría son significativamente diferentes de las de los individuos que se hallan en otras categorías.

Validez predictiva: La validez predictiva atañe a la precisión con que las puntuaciones de una prueba predicen puntuaciones de criterio, según lo indica la correlación entre la prueba (predictor) y un criterio del desempeño futuro.

investigador. Muchas veces, el investigador fracasa en sus esfuerzos al recolectar los datos debido a que sus instrumentos no poseen las cualidades mínimas y le proporcionan datos falsos o equivocados. Un buen instrumento debe reunir ciertas cualidades que lo tipifiquen como tal.

Son muchas las cualidades que deben poseer los instrumentos de investigación de datos, pero las más importantes son las siguientes: validez, confiabilidad, objetividad, amplitud, practicabilidad y adecuación.

 

IV. SIGNIFICADO DE CIERTAS PALABRAS

Confiabilidad de instrumentos: se refiere al grado en que su aplicación repetida al

mismo sujeto u objeto produce resultados similares o consistentes con mediciones

previas.

Validez de un instrumento: se refiere al grado en que un instrumento de medición

realmente mide la variable que pretende medir. Por ejemplo: que un instrumento de

inteligencia mida inteligencia y no ausencia de memoria.

Métodos para evaluar la confiabilidad: medida de Estabilidad, también llamada

confiabilidad test - retest. Un mismo instrumento es administrado a un mismo grupo de

personas después de un período de tiempo. Se mide la confiabilidad a través de la

correlación entre ambos puntajes.

La confiabilidad y validez son más difíciles de lograr mientras más abstracto sea el

constructo que se desea medir (motivación, actitudes, inteligencia, valores, etc.)En este

sentido, toda medición está expuesta a un margen de error de medición, por lo que ésta

nunca es perfecta. La manera de controlar el error dela medición es calculando la

confiabilidad y validez de los instrumentos de medición.

Método de Forma paralelas o alternativas. Se Administran dos formas equivalentes,

por tanto no es el mismo instrumento. Las formas son equivalentes en contenidos,

preguntas, instrucciones, duración, etc. Las formas se administran a un mismo grupo

dentro de un período de tiempo corto. Se mide la confiabilidad a través de la correlación

entre ambos puntajes.

Método de las Mitades partidas (split -halves).Requiere una sola medición en un

mismo grupo de sujetos. Se divide la prueba en dos mitades y se comparan los

resultados en correlaciones.

Coeficiente de Cronbach. Este coeficiente requiere una sola medición y mide la

consistencia interna de los ítems encada escala y el instrumento como conjunto. Es decir

entrega un valor estadístico que nos indica en qué medida un conjunto de ítems apuntan

en la misma dirección.

Validez de contenido: Se refiere al grado en que un instrumento refleja un dominio

específico de contenido de lo que se mide. Es el grado en que la medición representa al

concepto medido.

Validez de Criterio: Se establece la validez comparándolo con algún criterio externo.

Es un criterio estándar con el que se juzga la validez de un instrumento.

Validez de Constructo: Se refiere al grado en que una medición se relaciona

consistentemente con otras mediciones de acuerdo con hipótesis derivadas teóricamente

y que conciernen a los conceptos (o constructos) que están siendo medidos. Cuando el

criterio se fija en el presente se llama validez concurrente. Cuando el criterio se fija en

el futuro se llama validez predictiva

CONCLUSIÓN

La confiabilidad se refiere a la libertad relativa que tienen las calificaciones de

prueba de los errores de medición. En la teoría clásica de las calificaciones de prueba, la

confiabilidad se define como la razón de la varianza de la calificación real en una

prueba con la varianza de su calificación observada. Dado que la varianza de la

calificación real no puede calcularse directamente, la confiabilidad debe estimarse

mediante uno de varios procedimientos que toman en consideración varias fuentes de

error de medición. Tres métodos tradicionales para estimar la confiabilidad de una

prueba u otro instrumento de evaluación son test-retest, formas paralelas y consistencia

interna.

El método de formas paralelas, que tiene en consideración los errores debidos a

diferentes momentos de aplicación, así como los debidos a diferentes muestras de los

reactivos de prueba, es el más satisfactorio. Debido a que la elaboración de las formas

paralelas es costosa y consume tiempo, los procedimientos de test-retest y de

consistencia interna son las fuentes más populares de evidencia de confiabilidad. Los

enfoques de consistencia interna, que son menos apropiados para las pruebas de

velocidad, comprenden la división por mitades, las fórmulas Kuder-Richardson y el

coeficiente alfa.

El error estándar de medición, que varía inversamente con la magnitud del

coeficiente de confiabilidad, se emplea al calcular intervalos de confianza para las

calificaciones reales en una prueba. Entre más grande sea el error estándar de medición,

más amplio es el rango de calificaciones que puede decirse, con un grado especificado

de confianza, contiene la calificación real de un examinado en la prueba.

La confiabilidad de una prueba varía directamente con el número de reactivos y la

heterogeneidad del grupo que la presenta. La confiabilidad también varía con el nivel de

dificultad de los reactivos que componen la prueba, siendo más alta con reactivos de

dificultad intermedia.

Se analizó de manera breve los procedimientos para determinar la consistencia entre

diferentes calificadores (confiabilidad entre calificadores) y la confiabilidad de las

pruebas referidas a criterio. También se prestó atención a la teoría de la generalización,

la cual conceptualiza la calificación de una prueba como la muestra de una población y.

por ende, como el estimado de una calificación real o valor universal.

La confiabilidad es una condición necesaria pero no suficiente para lograr la validez,

que es el grado en el cual una prueba mide lo que está diseñado para medir. La

información sobre la validez de una prueba puede obtenerse de varias maneras:

analizando el contenido de la prueba (validez de contenido), correlacionando las

calificaciones de la prueba con calificaciones en un criterio medidas al mismo tiempo

(validez concurrente), correlacionando las calificaciones de la prueba con calificaciones

en un criterio medidas en un momento posterior (validez predictiva), y por el estudio

sistemático de lo adecuado de la prueba para valorar un constructo psicológico

especificado (validez de constructo). En las pruebas de aprovechamiento, por lo regular,

se valida el contenido, mientras que la validez predictiva es de mayor interés con

respecto a las pruebas de aptitud. La validez concurrente y la de constructo son

importantes para las pruebas de personalidad.

La magnitud de un error cometido al predecir la calificación de criterio de una

persona a partir de su calificación en una prueba es calculada mediante el error estándar

de estimación, el cual varía inversamente con el tamaño del coeficiente de validez

relacionado con el criterio. Tanto el coeficiente de validez relacionado con el criterio

como el error estándar de estimación son afectados por varios factores que comprenden

las diferencias de grupo. la extensión de la prueba y la contaminación del criterio. Como

la magnitud de un coeficiente de validez puede ser afectada por factores aleatorios, las

pruebas usadas con propósitos predictivos deberían someterse a validación cruzada en

muestras separadas de personas. También es importante considerar cuánto contribuyen

las calificaciones de prueba al proceso de tomar buenas decisiones acerca de la gente

mucho más allá de las contribuciones de otras variables (validez creciente).

La información sobre la validez de constructo de una prueba como medida de una

variable o característica psicológica particular puede obtenerse de varias maneras. En

particular, es útil un análisis de correlación entre la prueba y otras medidas del mismo

constructo obtenidas por el mismo método o por métodos diferentes, así como medidas

de diferentes constructos obtenidas por el mismo método o por métodos diferentes

(matriz de rasgos y métodos múltiples).

Las pruebas psicológicas se aplican en escenarios ocupacionales con propósitos de

selección, clasificación, promoción y valoración periódica de empleados. Algunos de

los procedimientos estadísticos que se utilizan con esos propósitos son tablas de

expectativas, razones de selección y métodos de límites múltiples y regresión múltiple.

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