1. ESCUELA DE
POSTGRADO
PROCESO DE
CONFIABILIDAD
ÁREA DE INVESTIGACIÓN
FUENTE: WALTER IVÁN ABANTO VÉLEZ
http://www.investigacionpostgradoucv.bligoo.pe/

2. 1. Ingresar los datos obtenidos en la aplicación de
la prueba

3. 2. Para la columna PAR

7. 3. En la columna IMPAR

8. 4. Colocar el cursor en la celda libre

9. 5. Click en Insertar

10. 6. Seleccionar Función (fx)

11. 7. Seleccionar Estadística

12. 8. Opción Pearson

13. 9. Ingresar datos en matrices

14. 10. Matriz 1: Columna PAR

15. 11. Matriz dos: Columna IMPAR

16. 12. Clic para obtener resultado

17. 13. Fórmula de Spearman-Brown
r 2r
11 = ½½
1+ r
½½
Pearson r = -0. 1893885

18. 14. Mayor a 0.80: Prueba confiable

19. CONFIABILIDAD

20.  Es la cualidad, la que hace que una
misma prueba aplicada dos veces a la
misma persona en circunstancias
idénticas, proporcione similares
resultados.
 Se refiere al grado en que su aplicación
repetida al mismo sujeto u objeto produce
iguales resultados.
 Una técnica de muestreo es confiable
cuando varias muestras de una misma
población arrojan datos similares.

21.  Es la característica de precisión de los
instrumentos de medición , independiente de lo que
quiera medir.
 Es un indicador de calidad global de una prueba.
 Indica si los resultados que se obtienen con los
instrumentos de medición son consistentes en el tiempo
y entre formas de la prueba. El concepto surge del
hecho que las variables que se miden en Psicología
conllevan una importante carga de error.

22.  El puntaje que se obtiene para una persona a
partir de la aplicación de una prueba está
compuesto por el verdadero nivel de la
variable y por un componente error.
 Se define para la prueba global a partir del
concepto de varianza de puntajes, como la
proporción de varianza total de los resultados
de una prueba que se debe o que es
varianza verdadera.

23. 1. Obtención de la Confiabilidad.
Puede computarse por medio de métodos
correlacionales, aunque también por métodos no
correlacionales.
Los resultados de los cálculos constituyen el valor
numérico de la confiabilidad, y se denominan
Coeficientes de confiabilidad.
El cálculo de un Coeficiente de confiabilidad
(simbolizado con la sigla rtt ) es la manera precisa
de evaluar la confiabilidad del instrumento (lo que
implica determinar que nivel de error se está
cometiendo al estimar los puntajes).

24.  Este coeficiente entrega valores que
fluctúan entre 0 y 1.
 Un coeficiente igual a 1 indicará
confiabilidad perfecta, por el contrario,
un coeficiente igual a 0 señalará una
total falta de confiabilidad.
 Loserrores condicionan distintos tipos
de estimaciones de la confiabilidad.

25.  Existen diversos factores que afectan
el cálculo de un coeficiente de
confiabilidad; por ello, se han
determinado tres procedimientos
diferentes para calcularlo:
- Test–retest
- Formas paralelas
- Consistencia Interna.

26. 1.1.- Coeficiente Test–retest:
 Se basa en la aplicación del mismo instrumento,
a un único grupo de personas, en 2 momentos
distintos, y sirve para determinar si un
instrumento mide de forma consistente en
distintas ocasiones.
 Este procedimiento opera con la creencia de
que las características medidas son estables en
el tiempo.
 Es decir, el supuesto es que si efectivamente la
característica es estable en el tiempo, la
variación entre un momento y otro NO va a ser
estadísticamente significativa.

27.  Desde ésta perspectiva, la falta de
confiabilidad se podría entender como el
resultado de los errores que se producen
por “Estados internos temporales ” de
las personas que contestan o por
“Condiciones externas” .
 De esta manera, al calcular la
confiabilidad Test-retest es importante que
las condiciones de aplicación sean
equivalentes en ambos momentos (misma
hora, mismo lugar, mismo examinadores).

28.  En casos como las pruebas de
rendimiento o educacionales, No se
utiliza el procedimiento test-retest, ya que
puede existir aprendizaje entre los
momentos de rendición del test.
 La modalidad para establecer si han
existido modificaciones en los puntajes
entre un momento y otro es un coeficiente
de correlación, que en éste caso se
denomina Coeficiente de Estabilidad .

29.  El tiempo mínimo de aplicación para un
Test – Retest son 15 días, ya que dicho
período de tiempo sería el necesario para
que las personas olviden la mayor parte
de las respuestas que entregaron la
primera vez.
 De hecho, la magnitud de un coeficiente
de estabilidad tiende a ser mayor cuando
el intervalo entre la prueba inicial y la
segunda es breve, en lugar de
prolongado.

30. 1.2.- Pruebas Paralelas:
• Cuando el intervalo de tiempo entre la prueba inicial y la
segunda es breve, los sujetos pueden responder a la
segunda evaluación en función de lo que recuerdan
hicieron previamente (y no según el nivel de la variable
es ese momento).
• Para superar este defecto se generó una segunda
forma de calcular confiabilidad: se puede administrar
una Prueba Paralela , es decir, una prueba que
posee reactivos equivalentes a la prueba original pero
no iguales.

31.  Dos pruebas pueden ser consideradas paralelas
cuando miden las mismas variables, bajo los mismos
principios y de la misma forma.
 En la práctica, esto se determina cuando:
1. El promedio y las varianzas de ambos tests no difieren
significativamente
2. Los ítems presentan un similar grado de dificultad y
están distribuidos de manera similar.
3. Las correlaciones ítem – test son equivalentes.

32.  Es importante destacar que en psicología
casi no existen pruebas que posean una
versión paralela, por la dificultad que
implica cumplir cada uno de los criterios
estadísticos recién descritos.
 El supuesto que opera a la base de este
procedimiento es el siguiente: Al aplicar
una forma paralela después de un
tiempo, puede calcularse un
Coeficiente de Equivalencia , que
refleja los errores de medición debidos a
distintos reactivos y ocasiones diferentes
de aplicación.

33.  Para obtener dicho coeficiente
simplemente se ocupa algún
procedimiento correlacional.
 En algunos casos es posible combinar
las modalidades test–retest y formas
paralelas, a lo que se llama: Formas
paralelas con intervalo de tiempo. El
coeficiente que se obtiene pasa a
denominarse “de estabilidad y
equivalencia”.

34. 3.3.- Consistencia
(Homogeneidad) Interna
 Como ya se señaló, la creación de pruebas paralelas es
costosa y difícil (especialmente en pruebas de
capacidad). Por ello se desarrolla un método menos
directo que tome en cuenta los diversos fenómenos que
afectan a la confiabilidad
 Este método se denomina Consistencia Interna.
 Permite conocer si los resultados son consistentes entre
dos mitades que comparo (de la misma prueba)

35.  En otras palabras, responde a la pregunta :
¿Son consistentes los resultados en el
tiempo entre dos mitades del mismo
instrumento?
 Existen diversas formas de calcularlo
(y no todas son correlaciones):
1. Método de Equivalencia Racional o bipartición del
test.
2. Método Kuder – Richardson (Fórmulas 20 y 21).
3. Alfa de Cronbach.

36. 1) Método de Equivalencia racional de un
test. (Bipartición o Split – half)
 Consiste en un método para estimar
directamente un coeficiente de
confiabilidad sin tener que calcular antes
una correlación, a partir de la varianza de
los puntajes de las mitades de prueba.
 Es un método fácil y expedito de cálculo.
 Puede ser conveniente conceptualizar una
sola prueba como si consistiera en dos
partes (“paralelas”), cada una de las
cuales mide lo mismo.

37. • En otras palabras, se aplica el instrumento y se
califican a cada sujeto con dos puntuaciones
separadas, pero provenientes de aquella única
evaluación.
• Se puede realizar la bipartición de diversas maneras:
1. Si el test evalúa sólo una variable, se puede dividir el
test en reactivos pares e impares.
2. Por el número de variables que posee la prueba
(Según Tabla de especificaciones)

38.  El primer método fue desarrollado por Rulon (1939).
 Posteriormente, Guttman (quien fue colaborador de
Rulon) desarrolla una nueva fórmula para determinar la
confiabilidad.
 Una única prueba aplicada en una oportunidad se puede
dividir en sus resultados, en al menos dos partes.
 Lo usual es usar bipartición par – impar , aunque
pueden hacerse otros tipos de partición.
 La fórmula se basa en el establecimiento de la varianza
de cada una de las dos mitades del test, relacionándolas
con la varianza total del test.

39.  Spearman – Brown trabajan con el
método de bipartición par – impar.
 Se supone que ambas mitades son
equivalentes, con medias y varianzas
iguales.
 Es decir, los autores exigen que las dos
mitades resulten estrictamente
paralelas (lo cual no es enunciado por
ninguno de los autores revisados hasta
aquí).

40. 2) Método derivado de los datos del
análisis de ítems: Fórmulas de
Kuder – Richardson.
 Se aprovechan los resultados del análisis de
ítems, en que se intentaba calcular el grado de
consistencia interna de cada reactivo, uniendo
estos resultados para calcular el grado de
homogeneidad de todo el instrumento.
 Los métodos más usados son las de Kuder –
Richardson 20 y 21.
 Suele aplicarse cuando los resultados a un ítem
sólo pueden ser calificados con valores 0 y 1.

41. 3) Alfa de Cronbach
 Cronbach adapta la fórmula propuesta por
Guttman para establecer la confiabilidad
en test que tuvieran más de dos “partes”.
 Ejemplo: Instrumentos que evalúan dos o
más variables simultáneamente.
 También es posible de obtener mediante
el uso de una Matriz de correlaciones.

42. Confiabilidad
Consistencia u obtención de los
mismos resultados

43. Confiabilidad de la medición

44. Medidas de confiabilidad y
validez el sistema de
Confiabilidad de un Utilizar
sistema de evaluación  2 o más evaluadores
Correlación Alta = sistema confiable
“Si una prueba es confiable, un sujeto recibirá aproximadamente
la misma puntuación cada vez que resuelva dicha prueba o una
equivalente de ésta”
Puntuación alcanzada Correlaciona con medidas posteriores
de conducta

45. Efectos de la dispersión sobre la
confiabilidad

46. Confiabilidad
Varía según dispersión de los puntajes
No altera el significado directo del coeficiente de Confiabilidad
Proporción entre la
Proporción pequeña varianza de los
puntajes verdaderos
y puntajes obtenidos
Atenuará la
correlación con
otras variables