Hoja1Tipos de confiabilidadFuentes de errorDescripcinMtodoFrmulaCaractersticasCuando se usaCuando no se usaVentajaDesventajaEstabilidadEstabilidad temporalSe aplica la prueba, transcurre cierto periodo de tiempo, y se aplica nuevamente. Se calcula la correlacin entre las calificaciones en la prueba y la reaplicacinTest retestCoeficiente de correlacin de PearsonRequiere de rasgos establesCuando se supone que no existe un efecto diferencial de olvido o prctica despus de transcurrido un corto periodo de tiempo.Cuando no se tiene una adecuada comprensin de la estabilidad de rasgo.Asegura un mximo de equivalencia entre los dos procedimientosRequiere convocar a las personas dos veces o msGrado de acuerdo entre medidas hechas en diferentes ocasionesFuentes de error que afectan las calificaciones con el paso del tiempoPeriodos largos de aplicacin cuando los tems se pueden memorizar con facilidadPruebas de inteligencia general, aptitudes, personalidad.Cuando el rasgo no es estable en el tiempo ej. Algunos tipos de intereses, valores, motivaciones.No se puede utilizar para todo tipo de pruebaDebe controlarse el efecto del aprendizajeCuando no se han podido controlar en el evaluado factores como la maduracin, contexto, edad y circunstancias personales que influyen en la ejecucin de una aplicacin a otra.Puede llegar a ser costoso en trminos de recursosSe debe tener en cuenta que el tiempo es directamente proporcional con factores de tipo madurativo.Cuando no se han podido controlar en el evaluador factores como su capacidad para dar las instrucciones, errores en el registro de tiempo en pruebas de velocidad, interrupciones en la sesin de aplicacin, etc.En la reaplicacin de la prueba algunas personas pueden recordar sus respuestas o aprender algo sobre la tcnica de pasar una pruebaDifcil de determinar el tiempo ptimo entre ambas aplicaciones.EquivalenciaDiferencias en el muestreo de los reactivosSe construyen dos instrumentos paralelos, se aplican a una misma muestra de personas, se correlacionan las medidas obtenidas en las dos aplicaciones.Formas paralelasCoeficiente de correlacin de PearsonAsegurar que las pruebas sean iguales en contenido (reactivos paralelos), longitud, dificultad y formato.Cuando se desea identificar como principal fuente de varianza, las diferencias que generan los reactivos de las dos formas de prueba.Cuando no se puede asegurar el paralelismo de las pruebasEs aplicable a casi cualquier tipo de pruebaEl paralelismo estadistico se asegura despus de aplicadas las dos muestras de reactivosGrado de acuerdo entre dos medidas tomadas con dos instrumentos diferentes pero paralelosA la mitad del grupo se le aplica la forma A seguida de la forma B y a la otra mitad del grupo la forma B seguida de la forma A.Asegurar mediante inferencia estadstica que las formas son paralelasCuando se requiere en un trabajo experimental de dos aplicaciones sucesivas del test y el recuerdo es un factor a controlarNo se necesita sino una convocatoria de personasEl manejo de fatiga en la ejecucinPara asegurar el pralelismo antes de la aplicacin, debe someterse los cuestionarios a validacin por jueces sobre dicho paralelismoEl efecto que tiene el primer test sobre el segundoEl hecho de tener que construir dos testEs imposible controlar del todo aspectos como la motivacin, estados de nimo, diferencias en la aplicacin de las dos formas, y otras condiciones que a corto plazo afectan las calificaciones.Consistencia internaMuestreo de los reactivosSe aplica el test a una muestra de sujetos, se divide la prueba en dos mitades iguales, se correlacionan las puntuaciones obtenidas en las dos mitades, y finalmente ajustar con la formula el haber dividido la prueba en dos. O , sacar las varianzas de las dos mitades y usar la formula de Guttman.Divisin por mitadesPearson y/o Spearman-Brown - GuttmanDividir la prueba en dos mitades equivalentesCuando no se puede construir otra prueba y se necesita tener informacin sobre la calidad del muestreo de reactivos, o cuando se requiere establecer una confiabilidad comparada.Cuando es posible estimar otras medidas mejores como alfa de cronbachEconmicoHay tantas posibles divisiones por mitades como tems en el test por tanto hay varios coeficientes correspondientes a cada divisinEs una medida de la homogeneidad y unidimensionalidad del testLa formula de Guttman no requiere suponer que las dos mitades de la prueba tienen varianzas iguales.Fusionar dos pruebas paralelas y aplicarlas simultneamenteMejor control a los efectos que produzca la longitud de la pruebaGrado en que diferentes subconjuntos de tems miden el mismo atributo.Se aplica al prueba y las puntuaciones totales y de los tems se someten a un anlisis estadstico que evidencie las intercorrelaciones entre los temsAlfa - Kuder-Richardson20Coeficiente para el mtodoConocer la estructura y tener clmenle definido como se agrupan los tems cuando hay ms de una variable medidaCuando se quiere comprobar si un subconjunto de tems miden un rasgo unitario.Cuando los tems no son paralelos.EconmicoNo hay acuerdo en la definicin exacta de homogeneidadBetaEn pruebas con variables interrelacionadas y de diferente longitud existe un procedimiento especficoEs aplicable a casi todos los casos de pruebaNo hay acuerdo en cual es el mejor ndice para estimarlaAnlisis factorialAporta con informacin que permite el desarrollo de teoras psicolgicasEs usual que sea necesario complementar su interpretacin con el uso de otras tcnicas estadsticas (ej. El anlisis factorial)Suministra informacin sobre la validez del testRequiere de una sola aplicacin de la prueba

Hoja2

Hoja3