Universidad YacambuCoordinación de Estudios A distancia

Maestría de las Finanzas y los Negocios

Diseños Cuantitativos de Investigación

Autor:Darío Medina V-16.221.116

De a cuerdo con la definición clásica del termino, ampliamente difundida, Medir significa “asignar números, símbolos o valores a las propiedades de objetos o eventos de acuerdo con reglas” (Stevens, 1951). Desde luego , no se asignan a objetos , sino a sus propiedades (Bostwick y Kyte, 2005). Sin embargo, señalan Carmines y Zeller (1991), esta definición es mas apropiada para las ciencias físicas que para las ciencias sociales, ya que varios de los fenómenos que son medidos en estas no pueden caracterizarse como objetos o eventos, ya que son demasiados abstractos para ello.

• Es el proceso de vincular conceptos abstractos con indicadores empíricos, el cual se realiza mediante un plan explicito y organizado para clasificar (y con frecuencia cuantificar) los datos disponibles (los indicadores), en términos del concepto que el investigador tiene en mente (Carmines y Zeller, 1991). En este proceso, el instrumento de medición o de recolección de datos tiene un papel central. Sin el, no hay observaciones clasificadas.

• La definición sugerida incluye dos consideraciones: la primera es desde el punto de vista empírico y se resume en que el centro de atención es la respuesta observable ( sea una alternativa de respuesta marcada en un cuestionario, una conducta grabada vía observación o una respuesta dada a un entrevistador). La segunda es desde una perspectiva teórica y se refiere a que el interés se sitúa en el concepto subyacente no observable que se representa por medio de la respuesta.

• En términos generales, se refiere al grado en que un instrumento realmente mide la variable que pretende medir. Por ejemplo, un instrumento valido para medir la inteligencia, debe medir la inteligencia y no la memoria. Un método para medir el rendimiento bursátil tiene que medir precisamente esto y no la imagen de una empresa.

• La validez es una cuestión mas compleja que debe alcanzarse en todo instrumento de medición que se aplica. Kerlinger (1979, p.138) plantea la siguiente pregunta respecto a la validez: ¿ esta midiendo lo que cree que esta midiendo? Si es así su medida es valida; si no, evidentemente carece de validez.

• Validez de Contenido: se refiere al grado en que un instrumento refleja un dominio especifico de contenido de lo que se mide. Es el grado en que la medición representa al concepto o variable medida. Por ejemplo, una prueba de operaciones aritméticas no tendrá validez de contenido si incluyera solo problemas de resta y excluyera problemas de suma, multiplicación o división.

El dominio de contenido de una variable normalmente esta definido o establecido por la literatura (teorías y estudios antecedentes). En estudios exploratorios donde las fuentes previas son escasas, el investigador comienza a adentrarse en el problema de la investigación y a sugerir cómo puede estar constituido tal dominio.

• La validez de criterio, establece la validez de un instrumento de medición al comparar sus resultados con los de algún criterio externo que pretende medir lo mismo. Supongamos que Fernando trata de medir en grado en que es aceptado por Laura. Entonces decide que va tomarla de la mano y observara su reacción. Supuestamente si ella no retira la mano, esto indicaría cierta aceptación. Pero para asegurarse que su medición es valida, decide utilizar otra forma de medición adicional, por ejemplo, mirarla fijamente sin apartar la vista de sus ojos.

Este criterio es un estándar con el que se juzga la validez del instrumento. Cuanto mas se relacionen los resultados del instrumentos de medición con el criterio, la validez de criterio será mayor. Por ejemplo, un investigador valida un examen sobre el manejo de aviones al mostrar la exactitud con la que el examen predice qué tan bien un grupo de pilotos es capaz de operar un aeroplano.

• Si el criterio se fija en el presente de manera paralela, se habla de validez concurrente ( los resultados de los instrumentos se correlacionan con el criterio en el mismo momento o punto de tiempo).

• Si el criterio se fija en el futuro, se habla de validez predictiva. Por ejemplo, una prueba para determinar la capacidad gerencial de candidatos a ocupar altos puesto ejecutivos se validaría comparando sus resultados con el desempeño posterior de los ejecutivos, en un trabajo regular.

• La validez de constructo es probablemente la mas importante, sobre todo desde una perspectiva científica, y se refiere a qué tan exitosamente un instrumento representa y mide un concepto teórico. A esta validez le concierne en particular el significado del instrumento, esto es, que esta midiendo y como opera para medirlo. Integra la evidencia que soporta a interpretación del sentido que poseen las puntuaciones del instrumento.

• Parte del grado en que las mediciones del concepto proporcionadas por el instrumento se relacionan de manera consistente con otras mediciones de otros conceptos, de acuerdo con modelos e hipótesis derivadas teóricamente (que conciernen a los conceptos que se están midiendo). A tales conceptos se les denomina constructos. Un constructo es una variable medida y que tiene lugar dentro de una hipótesis, teoría o un esquema teórico. Es un atributo que no existe aislado sino en relación con otros. No se puede ver, sentir, tocar o escuchar; pero debe ser inferido de la evidencia de la evidencia que tenemos en nuestras manos y que proviene de las puntuaciones del instrumento que se utiliza.

La validez del constructo incluye tres etapas (Carmines y Zeller, 1991):1.Se establece y especifica la relación teórica entre los conceptos (sobre la revisión de la literatura).2.Se correlacionan los conceptos y se analiza cuidadosamente la correlación.3.Se interpreta la evidencia empírica de acuerdo con el nivel en el que clarifica la validez del constructo de una medición en particular.

• La confiabilidad de un instrumento de medición se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo individuo u objeto produce resultados iguales.

• La confiabilidad se refiere al nivel de exactitud y consistencia de los resultados obtenidos al aplicar el instrumento por segunda vez en condiciones tan parecida como sea posible. Bernal (2000:218) afirma que la pregunta clave para determinar la confiabilidad de un instrumento de medición es:

• Si se miden fenómenos o eventos una y otra vez con el mismo instrumento de medición, ¿Se obtienen los mismos resultados u otros muy similares? Si la respuesta es afirmativa, se puede decir que el instrumento es confiable.

Es importante lograr la elaboración de un instrumento que sea confiable. Para ello, existen muchas vías para lograrlo.

Aplicado en ítems del test sean dicotómicos

• Medida de EstabilidadTest-retest

En este procedimiento un mismo instrumento de medición (o ítems o indicadores) es aplicado dos o más veces a un mismo grupo de personas, después de un periodo de tiempo. Si la correlación entre los resultados de las diferentes aplicaciones es altamente positiva, el instrumento se considera confiable. Se trata de una especie de diseño panel. Desde luego, el periodo de tiempo entre las mediciones es un factor a considerar. Si el periodo es largo y la variable susceptible de cambios, ello puede confundir la interpretación del coeficiente de confiabilidad obtenido por este procedimiento. Y si el periodo es corto las personas pueden recordar cómo contestaron en la primera aplicación del instrumento, para aparecer como más consistentes de lo que son en realidad (Bohrnstedt, 1976).

• Instrumento ParaleloFormas paralelas

En este procedimiento no se administra el mismo instrumento de medición, sino dos o más versiones equi valentes de éste. Las versiones son similares en contenido, instrucciones, duración y otras características. Las versiones —generalmente dos— son admi nistradas a un mismo grupo de personas dentro de un periodo de tiempo relativamente corto. El instrumento es confiable si la correlación entre los resultados de ambas administraciones es significativamente positiva. Los patrones de respuesta deben variar poco entre las aplicaciones. s.

• Método de mitades PartidasSplit-halves

Los procedimientos anteriores (me dida de estabilidad y método de formas alternas), requieren cuando menos dos administraciones de la medición en el mismo grupo de individuos. En cambio, el método de mitades-partidas requiere sólo una aplicación de la medición. Específicamente, el conjunto total de ítems (o componentes) es dividido en dos mitades y las puntuaciones o resultados de ambas son comparados. Si el instrumento es confiable, las puntuaciones de ambas mitades deben estar fuertemente correlacionadas. Un individuo con baja puntuación en una mitad, tenderá a tener también una baja puntuación en la otra mitad. El procedimiento se diagrama a continuación:

• Basado en su grado de consistencia interna

Coeficiente Alfa de Cronbach

El alfa de Cronbach no deja de ser una media ponderada de las correlaciones entre las variables (o ítems) que forman parte de la escala. Puede calcularse de dos formas: a partir de las varianzas (alpha de Cronbach) o de las correlaciones de los ítems (Alpha de Cronbach estandarizado). Hay que advertir que ambas fórmulas son versiones de la misma y que pueden deducirse la una de la otra. El alpha de Cronbach y el alpha de Cronbach estandarizados, coinciden cuando se estandarizan las variables originales (items).

A partir de las varianzasA partir de las varianzas, el alfa de Cronbach se calcula así:

donde

•    es la varianza del ítem i,•    es la varianza de los valores totales observados y•   es el número de preguntas o ítems.

A partir de las correlaciones entre los ítemsA partir de las correlaciones entre los ítems, el alfa de Cronbach estandarizado se calcula así:

dondeK es el número de itemsP es el promedio de las correlaciones lineales entre cada uno de los ítems(se tendrán

pares de correlaciones).

Coeficiente KR-20 Aplicado en ítems del test sean dicotómicos

Se trata de dos fórmulas aplicables a sendos casos particulares de alfa. KR20 se aplica en el caso en que los ítems del test sean dicotómicos, y KR21, en el caso de que además de ser dicotómicos, tengan la misma dificultad.

Se utiliza para pruebas dicotómicas, es similar al coeficiente de Cronbach. Por ejemplo:Si = 1No = 0

2

111 x

k

iii

S

qp

k

kdadConfiabili

Fórmula:

• Se considera que el coeficiente de confiabilidad es bueno cuando se aproxima a 1.

• Expresado en porcentaje:1. mayor a 60% (confiabilidad alta)2. mayor a 70% (es más confiable)

KR20

Hernández, Fernández y Baptista, (2010) Metodología de la Investigación. Quinta Edición . México. Mc Graw Hill

http://yamilesmith.blogspot.com/2012/06/confiabilidad-y-validez-de-los.html [documento en línea] Consulta: Marzo 2014

http://www.une.edu.pe/Titulacion/2013/exposicion/SESION-4-Confiabilidad%20y%20Validez%20de%20Instrumentos%20de%20investigacion.pdf[documento en línea] Consulta: Marzo 2014