Validez y Confiabilidad de los Instrumentos
de Recolección de Datos.
De acuerdo con Hernández, Fernández y Baptista (1998),”la validez
en términos generales, se refiere al grado en que un instrumento realmente mide
la variable que pretende medir” (pág.243).
Tamayo y Tamayo (1998) considera que validar es “determinar
cualitativa y/o cuantitativamente un dato” (224). Esta investigación requirió
de un tratamiento científico con el fin de obtener un resultado que pudiera ser
apreciado por la comunidad científica como tal.
La validez del instrumento de recolección de datos de la presente
investigación, se realizó a través de la validez de contenido, es decir, se
determinó hasta donde los items que contiene el instrumento fueron
representativos del dominio o del universo contenido en lo que se desea medir.
Al respecto, Balestrini (1997),(pág.140) plantea: “ Una vez que se
ha definido y diseñado los instrumentos y Procedimientos de recolección de
datos, atendiendo al tipo de estudio de que se trate, antes de aplicarlos de
manera definitiva en la muestra seleccionada, es conveniente someterlos a
prueba, con el propósito de establecer la validez de éstos, en relación al
problema investigado.”
Según Balestrini (1997), toda investigación en la medida que sea
posible debe permitir ser sometida a ciertos correctivos a fin de refinarlos y
validarlos (pág.147)
Según Rusque M (2003) “la validez representa la posibilidad de que
un método de investigación sea capaz de responder a las interrogantes
formuladas. La fiabilidad designa la capacidad de obtener los mismos resultados
de diferentes situaciones. La fiabilidad no se refiere directamente a los
datos, sino a las técnicas de instrumentos de medida y observación, es decir,
al grado en que las respuestas son independientes de las circunstancias
accidentales de la investigación. (Pág 134)
¿Qué se entiende
por validez en los IRD?
Para Hernández, Fernández y
Baptista (1.998) “la validez en términos generales, se refiere al grado en que
un instrumento realmente mide la variable que quiere medir” (p.243).
Tamayo y Tamayo (1998)
considera que validar es “determinar cualitativa y/o cuantitativamente un dato”
(224).
La Validez: se refiere al grado en que
un instrumento de recolección de datos mide lo que pretende medir.
Hernández y otros (2000), señala que la validez, se determina antes de aplicar
el instrumento.
El procedimiento que se
utiliza se denomina Juicio de experto con la aplicabilidad del Coeficiente de
Proporción de Rango (CPR). El mismo requiere un mínimo de tres (3) expertos
(profesionales), el cual se les debe entregar un instrumento que contenga:
a.) El título de la
Investigación
b.) El objetivo General
c.) El cuadro de
operacionalización de Variables
d.) La matriz para la
validación
¿Cuáles son los tipos de validez?
La validez de la investigación está
relacionada con la veracidad de sus resultados. Depende de:
‐ La estrategia de investigación.
‐ La planificación de la investigación (cuidado y rigurosidad).
Cuanta más validez tenga una
investigación, mayor fuerza tendrán sus conclusiones y mayor poder de
Generalización (a población, situación y/o tiempo).
VALIDEZ: Grado de confianza que puede adoptarse
respecto a la veracidad o falsedad de una determinada investigación (Ato y
Rabadán, 1991).
Validez Externa
La validez externa se relaciona
con la generalización: ¿hasta qué punto un efecto en la investigación puede
ser generalizado a
poblaciones, configuraciones, variables de tratamiento y variables de medición?
La validez
externa se divide generalmente en dos tipos: la validez de población y la validez ecológica. Ambas
constituyen elementos esenciales para juzgar la fuerza de un diseño experimental.
Validez Interna
La validez interna es una
medida que asegura que el diseño de un experimento de un investigador es
bastante fiel al principio de causa y efecto.
"¿Puede existir otra causa, o causas, que expliquen mis
observaciones y resultados?"
Validez de la Prueba
La validez de la prueba es un
indicador de cuánto significado se puede atribuir a un conjunto de resultados
de la prueba.
Validez de Criterio
·
La validez concurrente mide la
prueba respecto de una prueba de referencia. Una correlación alta indica que la
prueba tiene una validez de criterio fuerte.
·
La validez predictiva es una medida
que determina qué tan bien predice habilidades una prueba. Se trata de probar
un grupo de sujetos para una construcción determinada y luego compararlos con
los resultados obtenidos en algún momento del futuro.
Validez de Contenido
La validez de contenido es el
cálculo de cuánto representa cada elemento de una construcción una medida.
Validez de Construcción
La validez de construcción define
si una prueba o un experimento resultó como se esperaba. Una prueba diseñada
para medir la depresión sólo debe medir esa construcción, no ideales
estrechamente relacionados, tales como la ansiedad o el estrés.
·
Validez Convergente. Se asegura de que las construcciones que se espera que estén
relacionadas realmente lo estén.
·
Validez Discriminante. Se asegura de
que las construcciones que no deben tener ninguna relación realmente no la
tengan (también se denomina validez divergente).
Validez Aparente
La validez aparente mide el
grado de representatividad de un proyecto "en apariencia" y si parece
ser un buen proyecto.
EJEMPLOS DE VALIDEZ
ü Ejemplo de la validez de criterio en acción
Una empresa de encuestas
desarrolla una prueba que cree que ubica a la gente en la escala política, en
base a una serie de preguntas que establecen si la persona se inclina hacia la
derecha o hacia la izquierda.
Con esta prueba, esperan predecir cómo va a
votar la gente. Para evaluar la validez de criterio
de la prueba, realizan un estudio piloto y eligen sólo miembros de los partidos políticos de izquierda y de derecha.
de la prueba, realizan un estudio piloto y eligen sólo miembros de los partidos políticos de izquierda y de derecha.
Si la prueba tiene una validez cocurrente alta, los miembros del partido de
izquierda deberían recibir puntuaciones que reflejen su ideología de izquierda.
Del mismo modo, los miembros del partido de derecha deben recibir puntuaciones
que indiquen que se encuentran a la derecha.
Si esto no sucede, entonces
la prueba es defectuosa y necesita ser rediseñada. Si funciona, los
investigadores pueden asumir que su prueba tiene una base sólida y que la
validez de criterio es alta.
La mayoría de los encuestadores no se
detiene allí y en unos pocos meses, cuando se cuenten los votos de las
elecciones, les preguntarán a los sujetos cómo votaron realmente.
Esta validez predictiva les permite verificar dos veces su prueba, con una alta correlación que indique
nuevamente que han desarrollado una prueba sólida de la ideología política.
ü Validez de criterio en la vida real: la pregunta del millón
Esta prueba política constituye una
relación lineal muy simple y la validez de criterio es fácil de juzgar. En el
caso de construcciones complejas, con muchos elementos relacionados entre sí,
evaluar la validez relacionada con el criterio puede ser un proceso mucho más
difícil.
Las compañías de seguros tienen que
medir un constructo denominado "salud general" compuesto por factores
de estilo de vida, antecedentes socioeconómicos, edad, predisposición genética
y toda una serie de otros factores.
Mantener elevada una validez
relacionada con el criterio es difícil teniendo en cuenta todos estos factores,
pero hacerlo mal puede arruinar el negocio.
¿Qué se entiende
por confiabilidad de los IRD?
La confiabilidad y la validez son
cualidades esenciales que deben estar presentes en todos los instrumentos de
carácter científico para la recogida de datos. En palabras de Pérez (1998:71),
si el instrumento o instrumentos reúnen estos requisitos habrá cierta garantía
de los resultados obtenidos en un determinado estudio y, por lo tanto, las
conclusiones pueden ser creíbles y merecedoras de una mayor confianza.
Por ejemplo, si se
midiera en este momento la temperatura ambiental usando un termómetro y éste
indicara que hay 22°C, y un minuto más tarde se consultara otra vez y señalara
5°C, tres minutos después se observara nuevamente y éste indicara 40°C, dicho
termómetro no sería confiable, ya que su aplicación repetida produce resultados
distintos. Asimismo, si una prueba de inteligencia (Intelligence Quotient, IQ)
se aplica hoy a un grupo de personas y da ciertos valores de inteligencia, se
aplica un mes después y proporciona valores diferentes, al igual que en
subsecuentes mediciones, tal prueba no sería confiable Los resultados no son coherentes, pues no se puede “confiar” en ellos.
Uno de los mayores
problemas que se debe evitar, es que la información obtenida no le
permita responder a los objetivos de la investigación. Si los instrumentos no
son validados, podrá encontrar una variada información pero sin ninguna
articulación con los propósitos y compromisos asumidos en la investigación.
Expertos (Fendel, Kurt,
Taylomir, Wintther) aseguran que la información insuficiente obtenida en
las investigaciones está vinculada a la elaboración incoherente e inconsistente
de los instrumentos de recopilación de datos. Muy probablemente, no fueron
diseñados con agudeza y pensando en todo momento en los objetivos y propósitos
de la investigación
Ante tal situación,
deberá realizar nuevos instrumentos de recolección de datos que responda a sus
objetivos, y la información que ya tiene de su primer esfuerzo no se pierde y
con seguridad serán un apoyo o refuerzo.
Un buen instrumento de
recolección de datos o medición debe tener las siguientes cualidades:
confiabilidad y validez.
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.
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