Medidas científicas: fiabilidad y validez

Confiabilidad de las medidas

La confiabilidad se refiere a la consistencia y estabilidad de un instrumento. En general, cuanto más estable y coherente sea, más fiable será el resultado.

• Consistencia interna: grado en que los ítems de una escala evalúan de forma coherente el mismo constructo.
• Estabilidad temporal (fiabilidad test-retest): consistencia de las puntuaciones al administrar el mismo test en dos momentos distintos.
• Fiabilidad entre evaluadores (interrater): grado de acuerdo entre observadores o calificadores.

La consistencia interna se suele estimar con el alfa de Cronbach. Un valor de 0,70 o superior se considera aceptable; 0,80 o superior es preferible. Es importante contextualizar el puntaje según el dominio y la población.

La fiabilidad temporal se evalúa mediante la correlación entre las puntuaciones obtenidas en dos administraciones del mismo test. En la mayoría de contextos, una correlación de al menos 0,70 se considera aceptable; sin embargo, se trata de una guía general y no de una prueba estadística definitiva.

La fiabilidad entre evaluadores se basa en el grado de consistencia entre las calificaciones de dos o más evaluadores. Cuando los evaluadores son fiables, el porcentaje de acuerdo debe ser alto.

Validez de las medidas

La validez es un juicio basado en datos recogidos, no una prueba estadística, sobre si una medida efectivamente mide aquello que pretende medir.

Medidas existentes

Las “medidas existentes” evalúan si la nueva medida se correlaciona con medidas ya establecidas y válidas que miden constructos semejantes. Si la nueva medida se comporta de forma similar a las ya validadas, su validez se apoya.

Diferencias entre grupos conocidos

Las diferencias entre grupos conocidos evalúan si la nueva medida distingue entre grupos para los que se espera diferencias. Por ejemplo, si se administra a Demócratas y Republicanos una prueba que evalúa ciertas creencias políticas, se espera que puntúen de manera distinta. Si los grupos muestran diferencias en la dirección esperada, se apoya la validez de la medida.

Diseñar instrumentos nuevos requiere considerar su fiabilidad y validez. Es posible que una medida sea fiable pero no válida; sin embargo, una medida válida es siempre fiable.