PSM

La puntuación verdadera de una persona en un atributo. Es siempre inferior al error cometido. Se puede medir directamente. Se estima a partir de la puntuación en el test.

La TCT refleja: Que la relación entre la puntuación verdadera y el error sea constante. Una medida libre de error. Cómo tratar el error de medida.

La diferencia entre la TCT y la TRI estriba en que. En la TRI se contempla la invarianza de grupo de referencia y de instrumento de medida. La TCT ha sido sustituida por los modelos matemáticos de la TRI. En la TCT, se delimitan las fuentes de error, mientras que en la TRI los errores son comunes para todos los evaluados.

Entre las variables que constituyen fuentes de error en la puntuación empírica obtenida en un test encontramos. X y el error posible. El conocimiento previo que tenga el evaluado sobre el test. Cómo se encuentra la persona, el tipo de preguntas y la situación del test.

El error de medida en un test es. La suma entre la puntuación del test y la puntuación verdadera. La diferencia entre la puntuación del test y la puntuación verdadera. La raíz cuadrada de la puntuación verdadera.

La relación entre los errores. Y las puntuaciones verdaderas es cero. Y la puntuación empírica es cero. Y los errores en otros tests son siempre positivas.

El primer supuesto de la TCT afirma que. La puntuación empírica corresponde a la esperanza matemática de las muestras de puntuaciones. El error corresponde a la esperanza matemática de las muestras de puntuaciones. La puntuación verdadera corresponde a la esperanza matemática de las muestras de puntuaciones.

En esencia, la TCT consiste en. Elegir el grupo adecuado de referencia del test. La forma de tratar el error de medida. En eliminar el error de medida.

Entendemos por V. El valor estimado que obtiene una persona en un atributo. El valor verdadero que tiene una persona en un atributo. La puntuación que obtiene una persona en el atributo que mide el test.

La puntuación verdadera que una persona tiene en un atributo. Se obtiene una estimación de la misma mediante la puntuación empírica. Es el equivalente a un indicador del constructo. Se puede determinar directamente.

Dos tests son paralelos. Si las dos varianzas obtenidas son significativamente iguales. Si las dos medias obtenidas son significativamente iguales. Si tienen la misma media y la misma varianza.

La fórmula general de Spearman-Brown sirve para. Determinar la fiabilidad por consistencia interna. Para calcular la correlación entre las puntuaciones de los dos tests. Determinar el número de veces que hay que incrementar el tests con ítems paralelos para incrementar la fiabilidad.

En el cálculo de la fiabilidad por el procedimiento de tests paralelos uno de los problemas que se plantean es. Hay que aplicar la fórmula de Spearman-Brown. Exige crear dos tests del mismo atributo. Hay que garantizar que los dos tests tengan, al menos, la misma media poblacional.

La fiabilidad mediante el procedimiento de tests paralelos se calcula. Calculando el contraste para determinar si las medias son iguales. Calculando la correlación entre las puntuaciones de los dos tests. Calculando la raíz cuadrada del índice de fiabilidad.

La fiabilidad por el procedimiento de test paralelos se calcula. Determinando que las medias de las dos versiones del test sean significativamente distintas. Determinando que no se pueda rechazar que las medias son iguales. Correlacionando con r de Pearson las puntuaciones dadas por los evaluados en las dos versiones del test.

Si rechazamos que las medias obtenidas en dos versiones del test son iguales, eso supone. Que hay que calcular la correlación de Pearson para confirmar que son dos tests paralelos. Que los tests son paralelos. Que los tests no son paralelos.

¿Como se interpreta el coeficiente de fiabilidad obtenido mediante formas paralelas del test?. Que el valor obtenido corresponde al porcentaje en que el error aleatorio se debe a diferencias en el nivel de rasgo. Que el valor obtenido corresponde al porcentaje en que la varianza verdadera se debe a diferencias en el nivel de rasgo. Que el valor obtenido corresponde al porcentaje en que la varianza empírica se debe a diferencias en el nivel de rasgo.

N (o K) en la fórmula de Spearman-Brown corresponde a. El número de evaluados que hay que incluir para lograr una buena fiabilidad. El número de veces que se alarga el test. El número de ítems que se suman al test original.

Si una vez determinado mediante el contraste estadístico correspondiente que dos mitades de un tests supuestamente paralelas no tienen la misma media. Se concluye que las dos mitades del test no son paralelas. Se calcula la fiabilidad correlacionando ambas mitades del test. Se analiza si tienen la misma varianza para corroborar el dato anterior.

Para asegurar que dos tests son paralelos. Basta con obtener una alta correlación de Pearson. Basta con demostrar que las medias son significativamente iguales. Es preciso que medias y desviaciones típicas caigan en la zona de aceptación de la hipótesis nula.