El Coeficiente alfa de Cronbach puede interpretarse como un coeficiente de estabilidad la media de los coeficientes obtenidos mediante el método test-retest un coeficiente de consistencia interna.
Cuando a un test se le añaden elementos paralelos a los que tenía disminuye la fiabilidad del test aumenta la variabilidad de la muestra varía el error típico de medida del test.
En una escala de Gutman que se ajusta al patrón ideal: no puede haber dos sujetos que tengan el mismo patrón de respuestas el coeficiente de reproductividad es igual a la unidad los ítems presentan un coeficiente de ambigüedad igual a la unidad.
El índice de fiabilidad es: la razón entre la desviación típica de las puntuaciones verdaderas y las empíricas la razón entre la varianza de las puntuaciones verdaderas y las empíricas la proporción de la varianza de las puntuaciones empíricas debida a la varianza de las puntuaciones error.
Si el coeficiente de fiabilidad de un test es igual a cero: el error típico de medida es igual a cero el error típico de estimación es igual a 1 El error típico de medida es igual a Sx.
Al añadir ítems paralelos a un test: disminuye la dispersión de la muestra varía el error típico del test disminuye la fiabilidad del test.
El coeficiente de validez de un test puede aumentar: al aumentar la longitud del test al disminuir la fiabilidad del criterio al aumentar la homogeneidad de la muestra.
La fiabilidad de un test tiende a: aumentar cuando se aplica a grupos más heterogéneos y/o se incrementa la longitud del test aumentar cuando se aplica a grupos más homogéneos y/o se incrementa la longitud del test disminuir cuando se aplica a grupos más homogéneos y/o se incrementa la longitud del test.
Los métodos basados en la división del test en dos mitades para el estudio de la fiabilidad de un test miden: la estabilidad de las medidas del test la equivalencia de las medidas del test la consistencia interna de un test.
Uno de los supuestos de la Teoría Clásica de los Tests establece que: las puntuaciones verdaderas de los sujetos no correlacionan con los errores de medida las puntuaciones verdaderas no correlacionan con las puntuaciones empíricas las puntuaciones empíricas no correlacionan con los errores de medida.
Si dos tests son paralelos y tienen la misma longitud: la puntuación empírica de un sujeto es la misma en ambos tests el error de medida de un sujeto es el mismo en ambos tests la puntuación verdadera de un sujeto es la misma en ambos tests.
El error de medida se define como la diferencia entre: la puntuación verdadera y la verdadera pronosticada de un sujeto las puntuaciones verdaderas obtenidas por un sujeto en dos tests paralelo la puntuación empírica y la verdadera de un sujeto.
El coeficiente beta de Raju aplicado a un test compuesto de varios subtest: coincide con el coeficiente alfa si los subtests presentan distinto número de ítems coincide con el coeficiente alfa si los subtests presentan el mismo número de ítems es un indicador de la estabilidad de la medida del tes.
¿Qué expresa la cantidad resultante de restarle a 1 el valor del coeficiente de fiabilidad de un test? la proporción de varianza verdadera que hay en la de error la proporción de varianza de error que hay en la empírica la proporción de varianza empírica que hay en la verdadera.
El coeficiente de fiabilidad se expresa como: la proporción de varianza de las puntuaciones empíricas que hay en las puntuaciones verdaderas la correlación entre las puntuaciones empíricas obtenidas en el mismo test por dos muestras de sujetos la correlación entre las puntuaciones obtenidas por una muestra de sujetos en dos formas paralelas del test.
El error típico de medida es: la desviación típica de los errores de medida la diferencia entre la puntuación empírica de un sujeto y su puntuación verdadera igual o mayor que la desviación típica de las puntuaciones empíricas.
Los errores de medida de un test tiene de media cero son errores sistemáticos Correlacionan positivamente con las puntuaciones verdaderas.
Las puntuaciones verdaderas de un test se pueden estimar a partir del coeficiente de validez disminuyen la precisión del test difieren aleatoriamente de las empíricas.
El coeficiente alfa de Cronbach: es una estimación del límite inferior del índice de fiabilidad de un test es igual que el coeficiente de fiabilidad cuando los ítems son paralelos tiende al índice de fiabilidad cuando la muestra tiende a infinito.
El error de sustitución se comete al sustituir las puntuaciones: De un test por otro test que mide lo mismo obtenidas en un test por las pronosticadas Obtenidas por un sujeto en un test por las obtenidas en un test paralelo
.
Cuando el coeficiente alfa de Cronbach es igual a Theta de Carmines y este igual que Omega de Heise y Bohrnsted ( = Ω) se verifica que los ítems son: paralelos de igual discriminación de igual varianza.
El error de medida es la diferencia entre la puntuación empírica obtenida por un sujeto y su puntuación verdadera la diferencia entre la media de las puntuaciones empíricas obtenidas por los sujetos y la media de sus puntuaciones verdaderas la diferencia entre la puntuación verdadera obtenida por un sujeto en un test y la obtenida en un criterio externo.
La correlación entre las puntuaciones empíricas obtenidas en dos tests paralelos es el índice de fiabilidad el coeficiente de fiabilidad el cociente entre la varianza de los errores y la de las puntuaciones empíricas.
Si la varianza de los errores de medida es igual a la varianza de las puntuaciones empíricas: rxx =0 rxx = 1 ambas varianzas no pueden ser iguales.
El cálculo del coeficiente de fiabilidad mediante el coeficiente alfa de Cronbach, se basa en: el método de las formas paralelas el método test-retest la covarianza de los ítems.
El error típico de medida es la diferencia entre la puntuación empírica obtenida por un sujeto en un test y su puntuación verdadera la desviación típica de los errores de medida la media cuadrática de los errores de medida.
El coeficiente alfa de Cronbach es un indicador de la consistencia interna del test estabilidad de las puntuaciones equivalencia de las medidas.
Si se duplica la longitud de un test con elementos paralelos: puede aumentar el coeficiente de fiabilidad se duplica su coeficiente de fiabilidad se duplica la varianza de las puntuaciones empíricas de los sujetos.
La ecuación de Spearman- Brown: está basada en la relación entre la longitud del test y el coeficiente de fiabilidad se utiliza para averiguar las intercorrelaciones entre los ítems es un indicador de la estabilidad temporal de las puntuaciones.
Según los supuestos del modelo lineal de Spearman la correlación entre las puntuaciones verdaderas y los errores es cero las puntuaciones empíricas y los errores es cero las puntuaciones verdaderas y las empíricas es cero.
El error de medida no puede ser negativo es la diferencia entre la puntuación empírica de un sujeto y su puntuación verdadera aumenta a medida que aumenta la puntuación verdadera de los sujetos.
El coeficiente de fiabilidad: equivale a la correlación entre las puntuaciones obtenidas por una muestra de sujetos en dos test paralelos es el cociente entre la desviación típica de las puntuaciones verdaderas y la de las empíricas oscila entre -1 y +1.
Según el modelo lineal de Spearman: la correlación entre las puntuaciones empíricas y los errores de medida es cero; la desviación típica de las puntuaciones empíricas es igual a la de las puntuaciones verdaderas más la de los errores la media de las puntuaciones empíricas es igual a la media de las puntuaciones verdaderas.
El coeficiente de fiabilidad varía entre -1 y +1 varía entre 0 y 1 es mayor que el índice de fiabilidad.
La varianza de las puntuaciones empíricas es igual que la de las verdaderas si el coeficiente de fiabilidad es la unidad es igual que la covarianza entre las empíricas y las verdaderas disminuye cuando aumenta la varianza errónea.
A medida que aumenta la homogeneidad de la muestra disminuye el error típico de medida disminuye el coeficiente de fiabilidad Aumenta el coeficiente de fiabilidad.
El coeficiente de fiabilidad se define como la correlación entre las puntuaciones empíricas obtenidas por: una muestra de sujetos en dos formas paralelas de un test dos muestras de sujetos en un test una muestra de sujetos en dos tests distintos.
Si la fiabilidad del test fuera perfecta, la varianza de las puntuaciones verdaderas sería: la unidad el 50% de la de las empíricas igual a la varianza de las puntuaciones empíricas.
El error de sustitución es: la diferencia entre la puntuación empírica obtenida por un sujeto y su puntuación verdadera la diferencia entre la media de las puntuaciones empíricas obtenidas por los sujetos y la media de sus puntuaciones verdaderas; la diferencia entre las puntuaciones obtenidas por un sujeto en un test y las obtenidas en un test paralelo.
El error de medida es: la diferencia entre la puntuación empírica de un sujeto y su puntuación verdadera menor que la puntuación empírica de un sujeto el mismo para los sujetos de una muestra.
El concepto de fiabilidad hace referencia a la precisión con que miden los tests si un test mide aquello para lo que se construyó las inferencias que se hagan a partir de las puntuaciones de los sujetos.
El índice de fiabilidad es: la correlación entre las puntuaciones de los sujetos en dos tests paralelos la correlación entre las puntuaciones verdaderas y las puntuaciones empíricas de los sujetos en un test la correlación entre las puntuaciones verdaderas en dos tests paralelos.
Si la fiabilidad del test fuera perfecta, la varianza de las puntuaciones verdaderas: sería la unidad sería el 50 % de la de las empíricas seria igual a la varianza de las puntuaciones empíricas.
A medida que aumenta la homogeneidad de la muestra: disminuya el error tipico de medida disminuye el coeficiente de fiabilidad Aumenta el coeficiente de fiabilidad.
La matriz multirasgo-multimetodo se emplea para el estudio de la validez de contenido la validez de constructo la validez predictiva.
Si deseamos reducir el número de ítems de un test, el valor n es Menor que uno Igual a cero Mayor que uno.
El modelo de Spearman supone que la puntuación empírica es la esperanza matemática de la puntuación verdadera no existe correlación entre los errores de medida que afectan a las puntuaciones en dos tests diferentes la correlación entre las puntuaciones verdaderas y los errores es positiva.
El coeficiente de fiabilidad se interpreta como la correlación entre las puntuaciones empíricas y las verdaderas la proporción de varianza empírica que hay en la varianza verdadera la parte de varianza de las puntuaciones obtenidas por los sujetos que se debe a la varianza de las puntuaciones verdaderas
.
El error de estimación de la puntuación verdadera es: la diferencia entre la puntuación empírica obtenida por un sujeto y su puntuación verdadera la diferencia entre la puntuación verdadera obtenida por un sujeto y su puntuación pronosticada el mismo para todos los sujetos de la muestra.
El coeficiente de fiabilidad puede aumentar si se aumenta la homogeneidad de la muestra cuando aumenta el número de sujetos de la muestra aumentando la longitud del test con elementos paralelos.
Al añadir elementos paralelos a un test disminuye la fiabilidad del test disminuye la dispersión de la muestra puede aumentar el índice de fiabilidad.
El error típico de medida de un test es: la desviación típica de los errores de medida la raíz cuadrada del índice de fiabilidad la desviación típica de los errores de estimación.
Los errores de medida de un test son errores sistemáticos tienen de media cero correlacionan positivamente con las puntuaciones verdaderas.
Corregir los efectos de atenuación quiere decir eliminar el influjo de la variabilidad de la muestra pronosticar la fiabilidad máxima de un test eliminar el influjo de los errores de medida.
A medida que aumenta la homogeneidad de la muestra: disminuye el error típico de medida disminuye el coeficiente de fiabilidad aumenta el coeficiente de fiabilidad.
A medida que aumenta la fiabilidad de un test, la amplitud del intervalo confidencial en el que estaría la puntuación verdadera de un sujeto en el test: aumenta disminuye permanece constante.
La correlación entre las puntuaciones obtenidas por una muestra de sujetos en dos tests paralelos equivale a: el coeficiente de fiabilidad el índice de fiabilidad el cuadrado del error típico de medida.
La ecuación de Speraman-Brown permite evaluar la relación entre la fiabilidad y la longitud del test siempre que los ítems que se añadan midan el mismo rasgo tengan la misma dificultad sean paralelos a los originales.
Para utilizar correctamente la fórmula de Rulon en la estimación de la fiabilidad: las dos mitades del test deben ser estrictamente paralelas las dos mitades pueden ser τ-equivalentes las varianzas error de las dos mitades han de ser iguales.
Uno de los supuestos del modelo de Spearman es que no existe correlación entre las puntuaciones verdaderas y los errores de medida los errores de medida no pueden ser negativos la varianza de las puntuaciones verdaderas es igual a la de las empíricas más la de los errores.
El error típico de medida es una medida individual del error es una medida grupal del error a veces puede tomar valores negativos.
Si se aumenta la homogeneidad del grupo, el coeficiente de fiabilidad tiende a aumentar disminuir mantenerse igual.
Según el modelo de la TCT, el cálculo de las variaciones del coeficiente de fiabilidad como consecuencia de la variabilidad de la muestra, asume la constancia de las varianzas: verdaderas empíricas de error.
Una de las condiciones de paralelismo en los tests es que: las puntuaciones empíricas de los sujetos en ambos tests sean iguales la correlación entre las puntuaciones obtenidas por los sujetos en ambos tests es igual a la unidad la varianza de los errores de medida es la misma en ambos tests.
El coeficiente de equivalencia hace referencia a: la correlación obtenida entre las puntuaciones al aplicar el mismo test en dos ocasiones distintas al coeficiente de fiabilidad obtenido mediante el método de las formas paralelas al coeficiente de fiabilidad obtenido mediante el método test-retest.
La aplicación correcta de la fórmula de Spearman-Brown para el cálculo del coeficiente de fiabilidad implica que: los ítems sean dicotómicos las mitades sean paralelas el test se haya aplicado dos veces.
El coeficiente alfa de Cronbach: requiere que los ítems sean dicotómicos implica que los ítems tengan la misma dificultad es un indicador de la consistencia interna del test.
El objetivo principal del análisis factorial es: definir tantos factores como variables reducir el número de variables originales conocer las intercorrelaciones entre las variables.
Cuál de los siguientes métodos para estimar la puntuación verdadera de los sujetos ofrece intervalos más pequeños: distribución normal de los errores método de regresión método de Chebichev.
El error típico de estimación: es la desviación típica de los errores de estimación es la varianza de los errores de estimación varía en cada sujeto de la muestra.
La ecuación de Spearman-Brown está basada en la relación entre la longitud del test y el coeficiente de fiabilidad variabilidad de la muestra y la fiabilidad del test correlación entre dos formas paralelas de un test.
El coeficiente alfa de Cronbach es: un indicador de la estabilidad de las puntuaciones un indicador de la consistencia interna del test mayor que la correlación obtenida entre las puntuaciones de dos formas paralelas del test.
La varianza residual viene dada por: el cuadrado del error típico de estimación la raíz cuadrada del coeficiente de validez la proporción de varianza común entre el test y el criterio.
El coeficiente alfa de Cronbach: está basado en la relación entre la fiabilidad y la longitud del test es un indicador de la estabilidad de las medidas se basa en la covariación entre los ítems del test.
El coeficiente de fiabilidad se define como: el cociente entre la desviación típica de las puntuaciones verdaderas y la de las empíricas la proporción de la varianza de las puntuaciones empíricas que se debe a la varianza verdadera del test la proporción de varianza verdadera que hay en la varianza empírica del test.
El error de medida es la diferencia entre la puntuación: empírica de un sujeto y su puntuación pronosticada empírica de un sujeto y su puntuación verdadera verdadera de un sujeto y su puntuación verdadera pronosticada.
El coeficiente beta de Raju es una medida de la equivalencia de las puntuaciones consistencia interna del test estabilidad de las puntuaciones.
El modelo lineal de Spearman asume que: la correlación entre las puntuaciones verdaderas y los errores de medida es positiva la puntuación verdadera de un sujeto es la esperanza matemática de su puntuación empírica la varianza de las puntuaciones empíricas es igual a la de las verdaderas.
A medida que aumenta la variabilidad de la muestra aumenta el coeficiente de fiabilidad disminuye el coeficiente de fiabilidad el coeficiente de fiabilidad permanece invariable.
El coeficiente de fiabilidad se puede interpretar como la proporción de: varianza verdadera que hay en la varianza empírica varianza empírica que hay en la varianza verdadera varianza errónea que hay en la varianza empírica.
A medida que el test tenga más ítems representativos del rasgo que se quiere medir, tiende a aumentar: la variabilidad de la muestra la homogeneidad del test la fiabilidad del test.
La fórmula de Kuder-Richardson 20 es la expresión del coeficiente alfa de Cronbach cuando los ítems son dicotómicos es un indicador de la equivalencia de las puntuaciones se utiliza para calcular la fiabilidad por el método test-retest.
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