La fiabilidad se refiere a la consistencia o confiabilidad de una técnica de medición, y se refiere a la consistencia o estabilidad de la puntuación obtenida de una medición o evaluación a lo largo del tiempo y a través de la configuración o condiciones. Si la medición es confiable, entonces hay menos posibilidades de que la puntuación obtenida se deba a factores aleatorios y errores de medición.
Entonces, ¿cómo sabemos si un método de medición o un instrumento es confiable?
En su forma más simple, la confiabilidad se refiere a la relación entre la serie de puntajes derivados de forma independiente, como los puntajes en una herramienta de evaluación en dos ocasiones separadas. En consecuencia, la confiabilidad generalmente se expresa como un coeficiente de correlación, que es un análisis estadístico que nos dice algo sobre la relación entre dos series de puntajes o variables. La confiabilidad adecuada existe cuando el coeficiente de correlación es 0.80 o más.
Estas sugerencias deben considerarse durante la fase de diseño del estudio y deben centrarse en las estrategias de recopilación de datos y medición utilizadas para medir variables independientes y de empleados. Primero, la administración del instrumento o la estrategia de medición debe estandarizarse; Todas las mediciones deben realizarse de la manera más coherente posible. En otras palabras, la administración de estrategias de medición debe ser consistente para todos los participantes que participan en el estudio. En segundo lugar, los investigadores deben asegurarse de que los participantes comprendan las instrucciones y el contenido del instrumento o la estrategia de medición. Si los participantes tienen dificultades para comprender el propósito o las instrucciones de la medición, es posible que no respondan cuidadosamente, lo que podría distorsionar los datos. En tercer lugar, cada investigador involucrado en la recopilación de datos debe estar cuidadosamente capacitado para utilizar la estrategia de medición.
¿Qué es la validez y confiabilidad de un instrumento de recolección de datos?
La evaluación de la confiabilidad de un sistema que comienza desde sus componentes o desde la aparición de las fallas es una fase importante del análisis de la confiabilidad. Este aspecto asume tal importancia que se usa en las diversas unidades operativas de realidades comerciales dedicadas al modelado de los sistemas en la fase de desarrollo de acuerdo con diversos enfoques. En este artículo, trataremos principalmente con la introducción de «pronósticos confiables» del tema, para tratar de comprender el uso que se realiza de los datos recopilados en la vida de cualquier componente electrónico y no electrónico, finalmente conocer el software principal en el mercado para hacer estas predicciones.
Entre los enfoques para el análisis de la confiabilidad de un sistema se encuentran principalmente: la confiabilidad de diagrama de bloques (RBD), que implica la construcción de un sistema de componentes desde un punto de vista funcional, donde cada bloque representa un componente; Análisis Faultree (TLA), un método que divide la aparición de un evento importante no deseado (por ejemplo, la desglose del sistema) en eventos intermedios y de inicio (fallas), conectados entre sí por bocchi lógico; El análisis del árbol de eventos (ETA), un análisis que deriva secuencias cronológicas de un evento desencadenante no deseado (por ejemplo, una explosión) que conduce a las consecuencias finales, finalmente el modo de falla y el análisis de efectos (FMEA), un método que opera una descomposición constante del funcionamiento del sistema en modo de ruptura, en las causas relativas y en sus respectivas consecuencias. Todos estos enfoques diferentes descansan estructuralmente en los datos relacionados con la entrega predeterminada (tasa de quiebra) de cada componente individual en la base del sistema. Por lo tanto, nuestro propósito en este breve tratamiento es arrojar luz sobre las colecciones de datos que describen la tasa de fallas de los sistemas electrónicos, comprenden la gestión y la actualización de estos datos, finalmente continúan un breve análisis sobre las herramientas existentes en el mercado útil para simplificar y hacer que la tasa de bancarrota de todo el sistema sea más fácilmente computable o al menos establecer la disponibilidad, la confiabilidad y la evasión de un sistema electrónico. Existen varios propósitos de los pronósticos de confiabilidad en relación con el uso que está hecho de datos calculados, los más importantes son los siguientes:
»Verifique el logro de los objetivos del proyecto para un trabajo que proporciona la estimación de parámetros de placa confiables;
»Corrija los objetivos para las pruebas de confiabilidad y una referencia para los valores observados;
¿Por qué es importante la validez y confiabilidad de un instrumento?
La definición más básica de validez es que un instrumento es válido si mide lo que pretende medir. Es más fácil comprender esta definición mediante la observación de ejemplos de invalidez. Colin Foster, un experto en educación matemática en la Universidad de Nottingham, da el ejemplo de una prueba de lectura destinada a medir la alfabetización que se da en un tamaño de fuente muy pequeño. Un estudiante altamente alfabetizado con mala vista puede fallar la prueba porque no pueden leer físicamente los pasajes suministrados. Por lo tanto, dicha prueba no sería una medida válida de alfabetización (aunque puede ser una medida válida de vista). Tal ejemplo resalta el hecho de que la validez depende totalmente de el propósito detrás de una prueba. En términos más generales, en un estudio plagado de validez débil, «sería posible que alguien falle en la situación de prueba en lugar del sujeto de prueba previsto». La validez se puede dividir en varias categorías diferentes, algunas de las cuales se relacionan muy estrechamente entre sí. Discutiremos algunas de las categorías más relevantes en los siguientes párrafos.
La validez de constructo se refiere a la idea general de que la realización de una teoría debe estar alineada con la teoría misma. Si esto suena como la definición más amplia de validez, es porque los investigadores consideran que la validez de constructo es «un concepto unificador de validez» que abarca otras formas, en lugar de un tipo completamente separado.
No siempre se cita en la literatura, pero, como Drew Westen y Robert Rosenthal escriben en «cuantificar la validez de constructo: dos medidas simples», la validez de construcción «está en el corazón de cualquier estudio en el que los investigadores usen una medida como un índice de un índice de un variable que en sí misma no es directamente observable «.
La capacidad de aplicar medidas concretas a conceptos abstractos es obviamente importante para los investigadores que intentan medir conceptos como la inteligencia o la amabilidad. Sin embargo, también se aplica a las escuelas, cuyas metas y objetivos (y, por lo tanto, lo que pretenden medir) a menudo se describen utilizando términos generales como «liderazgo efectivo» o «instrucción desafiante».
¿Cómo se determina la validez y confiabilidad de un instrumento de recolección y medición para datos cuantitativos?
La medición es un proceso replicable y sistemático a través del cual un objeto o instrumento se cuantifica o clasifica como en el campo de las ciencias sociales que se ocupa de la cuantificación del comportamiento. En este caso, determinar la validez del instrumento de medición (cuestionario) tiene la máxima importancia (Drost 2011). En consecuencia, la medición de los comportamientos conduce al dilema de si medir lo que se pretende medir.
Por ejemplo, cuando un estudio tiene la intención de medir la participación de los empleados en una organización, la encuesta desarrollada para responder a los factores motivadores no se considera válida.
Aunque la cuestión de la validez no puede establecerse con una certeza completa, todavía se ve favorecido para mantener la validez del instrumento de medición. La razón detrás de la determinación de la validez radica en la gran cantidad de amenazas que enfrenta una investigación. Esto incluye historia, maduración, pruebas, instrumentación, selección, mortalidad, difusión de tratamiento e igualación compensatoria, rivalidad y desmoralización.
Tradicionalmente, el establecimiento de la validez del instrumento se limitaba a la esfera de la investigación cuantitativa. Sin embargo, el concepto de determinación de la credibilidad de la investigación es aplicable a los datos cualitativos. Arraigado en el enfoque positivista de la filosofía, la investigación cuantitativa trata principalmente de la culminación de las concepciones empíricas (Invierno 2000). Bajo este enfoque, la validez determina si la investigación realmente mide lo que tenía la intención de medir. Además, también mide la veracidad de los resultados de la investigación (Kothari 2012).
¿Cómo es la validez y confiabilidad de los instrumentos de investigación para la recolección de datos?
La fiabilidad se refiere a la consistencia o confiabilidad de una técnica de medición, y se refiere a la consistencia o estabilidad de la puntuación obtenida de una medición o evaluación en el tiempo y en diferentes entornos o condiciones. Si la medición es confiable, hay menos posibilidades de que la puntuación obtenida se deba a factores aleatorios y un error de medición.
Entonces, ¿cómo saber si un método o instrumento de medición es confiable?
En su forma más simple, la confiabilidad se refiere a la relación entre puntajes de derivados independientes, como las puntuaciones de un instrumento de evaluación en dos ocasiones distintas. En consecuencia, la confiabilidad generalmente se expresa en forma de coeficiente de correlación, que es un análisis estadístico que nos informa sobre la relación entre dos conjuntos de puntajes o variables. La confiabilidad adecuada existe cuando el coeficiente de correlación es de 0.80 o más.
Estas sugerencias deben tenerse en cuenta durante la fase de diseño del estudio y deben centrarse en las estrategias de recopilación de datos y medición utilizadas para medir variables independientes y dependientes. Primero, la administración del instrumento o la estrategia de medición debe estar estandarizada; Todas las mediciones deben llevarse a cabo de la manera más coherente posible. En otras palabras, la administración de estrategias de medición debe ser consistente para todos los participantes que participan en el estudio. En segundo lugar, los investigadores deben asegurarse de que los participantes incluyan las instrucciones y el contenido del instrumento. Si los participantes tienen dificultades para comprender el objetivo o las instrucciones para la medida, no pueden responder con precisión, lo que podría sesgar los datos. Tercero, cualquier investigador involucrado en la recopilación de datos debe ser capacitado en profundidad en el uso de la estrategia de medición.
¿Cómo se determina la confiabilidad cuantitativa?
En general, en estas técnicas, el cálculo de la confiabilidad y la disponibilidad debe hacerse primero en todos los componentes, que están interconectados entre sí, que forman el sistema. La fiabilidad y la disponibilidad pasan a través del análisis del tipo de interconexión que se encuentra entre los componentes, la calidad de los componentes mismos y de las políticas de mantenimiento, estas consideraciones deben llevarse a cabo hasta los componentes individuales del sistema, que ya no están desaparecidos .
En este tipo de enfoque no siempre es posible llevar a cabo un análisis con un solo modelo, por lo tanto, sucede que el estudio de la confiabilidad y la disponibilidad se realiza con una combinación de múltiples modelos. Entre las técnicas de modelado más utilizadas encontramos el análisis combinatorio y los procesos de Markov. Las técnicas combinatorias son las más simples e intuitivas, tanto en la construcción como en la de la solución del modelo. Por otro lado, tienen que son aplicables cuando tiene un conocimiento profundo del sistema, por lo tanto, a menudo se utilizarán en un proceso completo, no permiten representar sistemas reperables. En comparación con los negociables en técnicas combinatorias. Finalmente, le permiten tratar los casos en los que las fallas de los componentes, que componen el sistema, pueden tener lugar independientemente entre los componentes mismos.
En estos modelos, la confiabilidad se representa de manera matricial, esta representación permite, bajo ciertas hipótesis, estudiar su evolución temporal. En los modelos de Markov, la evaluación de la confiabilidad pasa a través de la representación gráfica del sistema gracias a los RBD, con esta técnica podemos ver cómo la falta de fiabilidad de un solo componente impacta el sistema. Un sistema que posee elementos tendrá configuraciones 2n, excluyendo mutuamente, que toman el nombre de los estados del sistema. Una de las principales ventajas de estos modelos es que le permiten representar eficientemente la situación de falla y reparación de un componente. Como de costumbre, la transición entre un estado a otro está representada por una transición.
¿Cómo se mide la validez y confiabilidad de un instrumento?
Objetivo:
Se revisan los problemas relacionados con la validez y confiabilidad de los instrumentos de medición utilizados en la investigación.
Resumen:
Los indicadores clave de la calidad de un instrumento de medición son la confiabilidad y validez de las medidas. El proceso de desarrollo y validación de un instrumento se centra en gran parte en reducir el error en el proceso de medición. Las estimaciones de confiabilidad evalúan la estabilidad de las medidas, la consistencia interna de los instrumentos de medición y la confiabilidad entre evaluadores de las puntuaciones de los instrumentos. La validez es la medida en que se justifican las interpretaciones de los resultados de una prueba, que depende del uso particular, la prueba está destinada a servir. La capacidad de respuesta de la medida para cambiar es de interés en muchas de las aplicaciones en la atención médica donde la mejora en los resultados como resultado del tratamiento es un objetivo principal de la investigación. Varios problemas pueden afectar la precisión de los datos recopilados, como los relacionados con el autoinforme y las fuentes de datos secundarias. Se requiere un autoinforme de pacientes o sujetos para muchas de las mediciones realizadas en la atención médica, pero los autoinformes de comportamiento están particularmente sujetos a problemas con los sesgos de deseabilidad social. Los datos que se recopilaban originalmente para un propósito diferente a menudo se utilizan para responder una pregunta de investigación, que puede afectar la aplicabilidad al estudio en cuestión.
Conclusión:
En la investigación de atención médica e ciencias sociales, muchas de las variables de interés y resultados que son importantes son conceptos abstractos conocidos como construcciones teóricas. El uso de pruebas o instrumentos que son válidos y confiables para medir tales construcciones es un componente crucial de la calidad de la investigación.
¿Cómo se mide la validez del instrumento?
A todo esto debe agregarse un tercer elemento para garantizar la calidad de un material: la cadena de trazabilidad.
La trazabilidad de la cadena es la posibilidad de rastrear los movimientos del producto en sus diferentes procesos hasta la producción. También ha sido definido en el estándar ISO 9001 por la Organización Internacional para la Estandarización.
El sistema de seguimiento de la cadena permite, tanto a los proveedores como a los clientes, monitorear la calidad y verificar la adherencia real de las herramientas utilizadas a los estándares de calidad solicitados por el mercado y su SGQ.
La cadena de trazabilidad garantiza que al pasar de una fase a otra, tanto para las herramientas como para los productos o servicios realizados, siempre se respetan los estándares de calidad presentes en un SGQ de trabajo adecuado. Esto significa mantener siempre los controles llevados a cabo bajo control, validándolos de acuerdo con los procedimientos de garantía de calidad rígida. De esta manera, el cliente está protegido exponencialmente en comparación con esas realidades donde todo se confía a la economía donde falta el control real de los procesos.
De hecho, cada vez más industrias deciden adoptar este sistema porque reduce los riesgos y garantiza una mejor gestión de control de calidad.
En conclusión, el sistema que realmente marca la diferencia consiste en herramientas precisas y calidad indiscutible, un monitoreo constante de la instrumentación y una cadena de trazabilidad que funciona en transparencia absoluta.
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