Confiabilidad y validez de las pruebas de software: una revisión

La metodología se refiere a la estrategia general y la justificación de su proyecto de investigación. Implica estudiar los métodos utilizados en su campo y las teorías o principios detrás de ellos, para desarrollar un enfoque que coincida con sus objetivos.

Los métodos son las herramientas y procedimientos específicos que utiliza para recopilar y analizar datos (por ejemplo, experimentos, encuestas y pruebas estadísticas).

En documentos científicos más cortos, donde el objetivo es informar los hallazgos de un estudio específico, simplemente puede describir lo que hizo en una sección de métodos.

Una muestra es un subconjunto de individuos de una población más grande. El muestreo significa seleccionar el grupo del que realmente recopilará datos en su investigación. Por ejemplo, si está investigando las opiniones de los estudiantes en su universidad, podría encuestar una muestra de 100 estudiantes.

En estadísticas, el muestreo le permite probar una hipótesis sobre las características de una población.

Las variables cuantitativas son cualquier variable donde los datos representan cantidades (por ejemplo, altura, peso o edad).

Las variables categóricas son variables donde los datos representan grupos. Esto incluye clasificaciones (por ejemplo, lugares de acabado en una carrera), clasificaciones (por ejemplo, marcas de cereales) y resultados binarios (por ejemplo, Flips de monedas).

Debe saber con qué tipo de variables está trabajando para elegir la prueba estadística correcta para sus datos e interpretar sus resultados.

Una variable de confusión, también llamada factor de confusión o confusión, es una tercera variable en un estudio que examina una posible relación de causa y efecto.

¿Que el la confiabilidad?

Algunas variables son sencillas de medir sin error: presión arterial, número de arrestos, si alguien conocía una palabra en un segundo idioma.

Pero muchos, quizás la mayoría, no lo son. Cada vez que una medición tiene el potencial de error, un criterio clave para la solidez de esa medición es la confiabilidad.

Piense en la confiabilidad como consistencia o repetibilidad en las mediciones.

No solo desea que sus mediciones sean precisas (es decir, válidas), sino que desea obtener la misma respuesta cada vez que usa un instrumento para medir una variable.

Ese instrumento podría ser una herramienta de diagnóstico de escala, prueba, ya que la confiabilidad se aplica a una amplia gama de dispositivos y situaciones.

¿Entonces, por qué nos preocupa? ¿Por qué hacer un gran problema sobre la confiabilidad?

Bueno, los investigadores tendrían dificultades para probar hipótesis y comparar datos entre grupos o estudios si cada vez midiéramos la misma variable en el mismo individuo, obtenemos diferentes respuestas. Esto hace que la confiabilidad sea muy importante tanto para las ciencias sociales como para las ciencias físicas.

Piénselo: un principio básico de la ciencia es la replicación, por lo que sin confiabilidad, ¿cómo podemos estar seguros de que un estudio no se replicó únicamente debido a un error de medición?

Por ejemplo, digamos que estábamos probando un nuevo medicamento antidepresivo sobre los síntomas de depresión, con el resultado evaluado a través de una serie de preguntas que miden la depresión.

Queremos que la escala sea una medida confiable de los síntomas depresivos.

Esta confiabilidad toma varios formularios. Aquí están algunos ejemplos.

¿Qué determina la confiabilidad?

Cuando conocemos a alguien, tendemos a evaluarlo en dos niveles emocionales diferentes, el de las habilidades y la amabilidad…

Cuando conocemos a alguien, a primera vista, nos hacemos estas dos preguntas: «¿Puedo confiar en esta persona?» Y «¿Es esta persona digna de mi respeto?». Por lo general, de hecho, tendemos a mirar la nueva reunión, trabajo o personal, como una persona muy competente o muy positiva, nunca ambos. Según los expertos de psicología y entrenador de vida de Thrive Global, «nos gusta que nuestras distinciones sean claras: es un prejuicio humano». Por lo tanto, tendemos a clasificar nuestro conocimiento en dos tipos: seres queridos y un poco «sin sentido» o competentes pero no muy agradables como empresa. Pero no evaluamos las dos características de la misma manera: primero juzgamos la calidez y la confiabilidad, que consideramos los factores más importantes para una relación. Esto sucede porque, al observar los estudios realizados por el Dr. Oscar Ybarra, psicólogo, el cerebro procesa las características relacionadas con la personalidad más rápido que el trabajo o las habilidades creativas.

¿Por qué damos prioridad al calor humano en la competencia? «Porque desde una perspectiva evolutiva, es más crucial que nuestra supervivencia sepa si una persona merece nuestra confianza, en lugar de respeto», afirma el autor de la investigación. «Mejoramos a las personas que son capaces en su profesionalismo, especialmente en las circunstancias en que esas características son necesarias, pero lo notamos solo después de evaluar su confiabilidad.

¿Qué es confiabilidad y su importancia?

La confiabilidad se define como la probabilidad de que un producto, sistema o servicio realice su función prevista adecuadamente durante un período de tiempo específico, o opere en un entorno definido sin falla.

Los componentes más importantes de esta definición deben entenderse claramente para saber completamente cómo se establece la confiabilidad en un producto o servicio:

Probabilidad: la probabilidad de éxito de la misión
Función prevista: por ejemplo, para encender, cortar, rotar o calentar
Satisfactorio: realizar de acuerdo con una especificación, con un grado aceptable de cumplimiento
Período específico de tiempo: minutos, días, meses o número de ciclos
Condiciones especificadas: por ejemplo, temperatura, velocidad o presión
Probabilidad de éxito
Durabilidad
Confianza
Calidad con el tiempo
Disponibilidad para realizar una función

Ejemplos comunes de declaraciones o garantías de confiabilidad del producto incluyen:

Probabilidad: la probabilidad de éxito de la misión
Función prevista: por ejemplo, para encender, cortar, rotar o calentar
Satisfactorio: realizar de acuerdo con una especificación, con un grado aceptable de cumplimiento
Período específico de tiempo: minutos, días, meses o número de ciclos
Condiciones especificadas: por ejemplo, temperatura, velocidad o presión
Probabilidad de éxito
Durabilidad
Confianza
Calidad con el tiempo
Disponibilidad para realizar una función

«Este automóvil está en garantía durante 40,000 millas o 3 años, lo que ocurra primero».

«Este cortacésped tiene una garantía de por vida».

La confiabilidad a veces se ha clasificado como «cómo cambia la calidad con el tiempo». La diferencia entre calidad y confiabilidad es que la calidad muestra qué tan bien un objeto realiza su función adecuada, mientras que la confiabilidad muestra qué tan bien este objeto mantiene su nivel original de calidad con el tiempo, a través de diversas condiciones.

Por ejemplo, un vehículo de calidad seguro, eficiente en combustible y fácil de operar puede considerarse de alta calidad. Si este automóvil continúa cumpliendo este criterio durante varios años, y funciona bien y sigue siendo seguro incluso cuando se conduce en mal tiempo, puede considerarse confiable.

¿Cómo se realiza la validez y la confiabilidad de un instrumento?

Las propiedades psicométricas de los instrumentos autoadministrados para medir la satisfacción del paciente con las dentaduras postizas removibles deben probarse antes de invitar a los pacientes a expresar sus opiniones. Este estudio tuvo como objetivo evaluar la validez y confiabilidad de los nuevos instrumentos en el idioma árabe que miden la satisfacción del paciente con todos los tipos de dentaduras postizas extraíbles.

Se utilizó una metodología de tres pasos para traducir y probar los instrumentos. En el primer paso, los instrumentos fueron traducidos de instrumentos alemanes probados para desarrollar los cuestionarios piloto. En el paso dos, la validez aparente de los cuestionarios piloto se probó a través de tres rondas de entrevistas. Hubo 15, 13 y 15 participantes por ronda, respectivamente. Al final de cada ronda, los resultados de las entrevistas se discutieron con un panel de expertos. El panel de expertos confirmó el formulario y el tipo de ajustes de cuestionarios antes de que comenzara una nueva ronda de entrevistas. Al final del paso dos, se llegó a la forma final de los cuestionarios. En el paso tres, se distribuyeron 235 cuestionarios a 133 participantes para estimar la validez de constructo de la mandíbula superior y los cuestionarios de la mandíbula inferior. Después de una semana, se les pidió a los participantes que volvieran a completar los cuestionarios. Un total de 102 cuestionarios fueron devueltos y utilizados para evaluar la confiabilidad de los instrumentos. El análisis factorial se utilizó para evaluar la validez de constructo. El coeficiente de correlación intraclase y el alfa de Cronbach se usaron para estimar la confiabilidad y la idoneidad de los elementos en los índices.

El resultado del primer paso fue dos cuestionarios piloto. Los cuestionarios piloto se ajustaron en el paso dos. Al final del paso dos, los cuestionarios demostraron tener una buena validez aparente. Los análisis factoriales en el paso tres revelaron que solo se podía retener un factor. El modelo de un factor explicó 60.95% y 63.06 de la varianza total de los cuestionarios de la mandíbula superior y la mandíbula inferior, respectivamente. Los elementos en cada cuestionario compartían el mismo clúster y podrían sumarse para formar un índice de mandíbula superior y un índice de mandíbula inferior que reflejaba la satisfacción del paciente con las dentaduras postizas extraíbles. Los valores alfa de Cronbach indicaron una excelente consistencia interna y confiabilidad para el cuestionario de la mandíbula superior (α = 0.91) y el cuestionario de la mandíbula inferior (α = 0.92). Los valores del coeficiente de correlación intraclase variaron de 0.72 a 0.95, lo que puede considerarse «moderado» a «excelente».

¿Cómo se realiza la validez de un instrumento?

Un indicador es una medida variable o empírica que indica la construcción no observable a través de una regla de correspondencia.

Se dice que un indicador es formativo si el indicador en sí mismo contribuye, o incluso causa, la construcción en sí es confiable y válida, entonces la construcción se mide bien.

Confiabilidad El grado de acuerdo entre mediciones independientes de la misma construcción

– Estabilidad = grado de correlación entre las mediciones que tuvieron lugar en diferentes momentos de la misma construcción

– Precisión = grado de correspondencia entre la construcción medida y la realidad

– Precisión = grado de sistemático o consistencia con el que realizamos la medición, es decir, la consistencia con la que los eventos u objetos están asociados con la determinación de categorías de teoría clásica de referencia de los fines de la puntuación x dado por el puntaje verdadero V. + el error E E

La confiabilidad de un instrumento es la proporción de la varianza verdadera en comparación con la varianza total producida por la herramienta de medición, por lo tanto, es un coeficiente de determinación.

La confiabilidad se considera la base de la validez.

Diferentes aplicaciones: confiabilidad test-retest (estabilidad a lo largo del tiempo), las formas paralelas de un instrumento, la consistencia interna y la «mitad dividida» de una escala, la consistencia interna de dos o más observadores (para medir el acuerdo).

El Cronbach Alfa es uno de los índices más utilizados dentro de la psicología social se define como el promedio de las intercorces entre todas las divisiones posibles en el medio de la prueba

¿Qué es la confiabilidad ejemplo?

La fiabilidad es una medida de la estabilidad o consistencia de los puntajes de las pruebas. También puede pensar que es la capacidad de una prueba o los resultados de la investigación para ser repetibles. Por ejemplo, un termómetro médico es una herramienta confiable que mediría la temperatura correcta cada vez que se usa. De la misma manera, una prueba de matemáticas confiable medirá con precisión el conocimiento matemático para cada estudiante que lo tome y los resultados de investigación confiables se pueden replicar una y otra vez.

Por supuesto, no es tan simple como decir que crees que una prueba es confiable. Hay muchas herramientas estadísticas que puede usar para medir la confiabilidad. Por ejemplo:

Kuder-Richardson 20: Una medida de confiabilidad interna para una prueba binaria (es decir, una con respuestas correctas o incorrectas).

La confiabilidad interna, o la consistencia interna, es una medida de qué tan bien su prueba está realmente midiendo lo que desea que mida. La confiabilidad externa significa que su prueba o medida se puede generalizar más allá de lo que está utilizando. Por ejemplo, una afirmación de que la tutoría individual mejora los puntajes de las pruebas debe aplicarse a más de una materia (por ejemplo, tanto al inglés como a las matemáticas). Una prueba de depresión debería poder detectar depresión en diferentes grupos de edad, para personas en diferentes estados socioeconómicos o introvertidos.

¿Cómo definir la confiabilidad?

En las últimas semanas, hemos tenido un diálogo en ejecución sobre fallas y temas relacionados. Quizás es hora de abordar la fiabilidad.

Si le pidió a cien personas que definieran la confiabilidad, noventa y nueve respondería con algo como, «la capacidad de un elemento para realizar una función requerida en condiciones declaradas durante un período de tiempo específico». Esta definición puede ser fuentes del diccionario de términos militares y asociados, publicada por el Departamento de Defensa en 2005. Desde entonces, se ha transformado en la definición de referencia para cualquier discusión sobre la confiabilidad, pero ¿es esta la definición real de confiabilidad?

Si busca la palabra raíz de confiabilidad, la definición es «consistentemente buena en calidad o rendimiento; capaz de confiar. Una persona o cosa con cualidades confiables. También significa confiable, bien fundado, auténtico, válido, genuino, confiable, comprometido, inagotable, infalible y constante. Las definiciones son las mismas, pero cuando se interpretan tienen diferentes significados.

Dado que la mayoría de los lectores se centran en el capital o los activos tangibles, permítanme adaptar la verdadera confiabilidad de esta manera. Primero, estipularemos que sus activos estén perfectamente diseñados para la fiabilidad; han sido instalados y comisionados con absoluta adherencia a las mejores prácticas. Ahora, ¿qué debe hacer para mantener su confiabilidad y prolongar esa confiabilidad para su vida útil económica completa?

Estoy razonablemente seguro de que respondería con el funcionamiento y el mantenimiento adecuados son necesarios, pero ¿es eso suficiente? ¿Qué pasa con la decisión de planificación y programación de la producción de ejecutar un producto no estándar que causará daños significativos? o el departamento de ventas prometiendo una entrega corta que fuerzas, programación de producción para diferir las ventanas de mantenimiento; o la decisión de la adquisición de sustituir la no especificación. materiales o piezas; o la decisión del liderazgo ejecutivo de reducir los costos operativos y el personal.

¿Cómo se demuestra la confiabilidad?

La fiabilidad se refiere a la consistencia de una medida. Los psicólogos consideran tres tipos de consistencia: con el tiempo (confiabilidad test-retest), entre ítems (consistencia interna) y entre diferentes investigadores (confiabilidad entre evaluadores).

Cuando los investigadores miden una construcción que suponen que es consistente a lo largo del tiempo, los puntajes que obtienen también deben ser consistentes a lo largo del tiempo. La fiabilidad test-retest es la medida en que este es realmente el caso. Por ejemplo, se cree que la inteligencia es consistente a lo largo del tiempo. Una persona muy inteligente hoy será muy inteligente la próxima semana. Esto significa que cualquier buena medida de inteligencia debería producir aproximadamente los mismos puntajes para este individuo la próxima semana que hoy. Claramente, una medida que produce puntajes altamente inconsistentes con el tiempo no puede ser una muy buena medida de una construcción que se supone que es consistente.

Evaluar la confiabilidad Test-Retest requiere el uso de la medida en un grupo de personas a la vez, usándola nuevamente en el mismo grupo de personas en un momento posterior, y luego observando la correlación Test-Retest entre los dos conjuntos de puntajes. Esto generalmente se realiza gráficos gráficos en un diagrama de dispersión y calculando el r de Pearson. La Figura 5.2 muestra la correlación entre dos conjuntos de decenas de varios estudiantes universitarios en la escala de autoestima de Rosenberg, administrada dos veces, por semana de diferencia. La R de Pearson para estos datos es +.95. En general, se considera una correlación de prueba-retest de +.80 o más para indicar buena confiabilidad.

Una vez más, las correlaciones de alta prueba de prueba tienen sentido cuando se supone que la construcción que se mide es consistente con el tiempo, que es el caso de inteligencia, autoestima y las cinco dimensiones de la personalidad de los cinco grandes. Pero no se supone que otras construcciones sean estables con el tiempo. La naturaleza misma del estado de ánimo, por ejemplo, es que cambia. Por lo tanto, una medida de estado de ánimo que produjo una baja correlación de prueba-retratación durante un período de un mes no sería motivo de preocupación.

¿Qué es confiabilidad y validez en psicología?

Heather tiene una licenciatura en artes liberales, ciencias y humanidades; una licenciatura en psicología con honores; y una maestría en artes en educación con énfasis en el asesoramiento comunitario. Es miembro profesional de la Asociación Americana de Asesoramiento como consejera de salud mental con licencia y es miembro vitalicio de Psy Chi, la Sociedad Internacional de Honor en Psicología.

La fiabilidad y la validez son dos factores principales en estadísticas que afectan la investigación psicológica. Como rama de la ciencia, la investigación psicológica debe verificar sus suposiciones y probarlas para garantizar que esos supuestos o hipótesis sean válidos. Los psicólogos deben realizar investigaciones científicas para probar sus hipótesis con herramientas precisas para medir sus resultados. Si una prueba no mide lo que está diseñado para medir, entonces esa prueba no es un instrumento válido de medición. Si una prueba es válida pero no es replicable, entonces esa prueba no es confiable y, por lo tanto, no es científica. La fiabilidad versus la psicología de la validez define los conceptos de confiabilidad y validez de la siguiente manera. Una medición, o prueba, demuestra confiabilidad si es consistente en la medición a través del tiempo y las administraciones. En otras palabras, una medida debe ser repetible y consistente. El concepto de validez se define como si una prueba es efectiva para medir la construcción que se establece para medir. Si se diseñara un instrumento de prueba para medir la altura, pero en su lugar se midió de peso, entonces ese instrumento no sería válido. Cuando los psicólogos no pueden demostrar tanto confiabilidad como validez en una herramienta, dejan de usar ese instrumento y buscan medidas alternativas.

Determinar la fiabilidad de una prueba frente a la validez rara vez es una materia en blanco y negro. Los científicos no demuestran simplemente si una prueba o medida es confiable y válida en una escala binomial. En cambio, miden en términos de grado. Como tal, la fiabilidad y la validez se miden utilizando estadísticas de probabilidad. Hay tres formas principales en que se demuestra que la confiabilidad es consistente: a lo largo del tiempo a través de la confiabilidad de prueba-retratación, a través de ítems a través de la consistencia interna y entre los investigadores por confiabilidad entre evaluadores. Hay cuatro tipos principales de validez en la investigación psicológica. Son validez aparente, validez de contenido, validez de constructo y validez de criterio.

Si el termómetro es confiable, le dará el mismo resultado cada vez que la temperatura se tome dentro de un margen de error predeterminado, como más o menos 1 grado. Si una persona está sana y toma su temperatura a las 8 am del lunes y registra 98.6 grados Fahrenheit, entonces su temperatura también debe ser 98.6 grados Fahrenheit, más o menos 1 grado, a las 8 am del martes si su termómetro es confiable. Si el termómetro no es confiable, entonces obtendrían una temperatura diferente cada día que no está dentro de un margen de error predeterminado, como 100.1 grados o 94.5 grados. Resultados como este punto a un instrumento poco confiable que mide la temperatura. Si su termómetro no midió la temperatura en absoluto, sino que medía el peso, entonces sería una medida de calor no válida. Debería encontrar un termómetro válido para tomar su temperatura si eligió el peso medido en lugar de el calor.

Supongamos que la persona tiene un conjunto de termómetros que siempre proporcionan el mismo resultado cada vez, pero en lugar de medir el calor, determinan la presión barométrica. En este caso, tendrían un conjunto de herramientas confiables que no son válidas para su propósito previsto. Cualquier resultado basado en estas mediciones estaría sujeto a errores, a pesar de que las herramientas son confiables. Esto se debe a que puede haber confiabilidad sin validez. Un instrumento no necesita ser correcto para ser confiable. Sin embargo, para realizar investigaciones científicas deben tener tanto validez como confiabilidad. Un instrumento puede ser confiable pero no válido, sin embargo, lo contrario no es cierto. La fiabilidad es un componente de la validez.

¿Qué es confiabilidad y validez en psicologia?

La definición de psicología de la confiabilidad se refiere a la capacidad de los estudios de investigación para proporcionar los mismos resultados después de llevarse a cabo en más de una ocasión. En otras palabras, si los resultados del último estudio demuestran ser los mismos de vez en cuando o cierre, se consideran confiables. Si se ofreciera la misma prueba al mismo participante en varias ocasiones y los resultados fueran diferentes, uno no podría confiar en esta prueba, lo que se declararía poco confiable.

Por supuesto, cada estudio es diferente porque involucra a personas, situaciones y sujetos que son diferentes de manera individual, pero si los resultados están cerca, la prueba es confiable.

Por ejemplo, si se revela que un síntoma común entre 500 participantes en un estudio de búsqueda sobre fobias es la ansiedad de los frijoles, se puede concluir de manera confiable que existe una fuerte correlación entre las fobias y la ansiedad. Tal vez en esas 500 personas, 470 informan ansiedad pero 30 no. Hay suficientes casos de ansiedad entre la mayoría de los sujetos de prueba porque el estudio ha producido un resultado confiable.

Sin embargo, dado que la prueba es confiable, esto no garantiza que sea efectivo para medir lo que debería medir. Las pruebas pueden ser útiles para demostrar que se continúan administrando calidad, porque los resultados que los investigadores no están buscando. En este caso, los investigadores saben que tienen que trabajar en la tabla de dibujo y encontrar diferentes aspectos para probar, o diferentes formas de probar los mismos aspectos.

¿Qué es la confiabilidad en psicología?

La fiabilidad significa consistencia. Los resultados de un estudio de investigación son confiables si, cuando se replica el estudio, los mismos resultados se encuentran consistentemente.

Esta replicación implica repetir un estudio de investigación bajo exactamente las samecondiciones, utilizando exactamente los mismos participantes.

Tenga en cuenta: los resultados de una investigación pueden ser confiables, pero eso no significa que sean válidos. Un estudio puede ser inválido de manera confiable (es decir, producir consistentemente resultados inexactos).

Los psicólogos deben medir las variables de manera consistente. Este aspecto de la investigación se conoce como confiabilidad. Si es un estudiante confiable, presenta regularmente sus lecciones y siempre entrega el trabajo a tiempo. Una investigación confiable siempre debe producir los mismos resultados o similares cuando se replican exactamente en las mismas condiciones con los mismos participantes. La fiabilidad se utiliza para evaluar tanto los procedimientos experimentales como las «herramientas», como pruebas, cuestionarios, entrevistas y categorías de comportamiento en las observaciones.

(1) confiabilidad interna (la consistencia de la medida dentro de sí misma)

La fiabilidad interna se refiere a la consistencia de una medida dentro de sí misma. La fiabilidad interna se refiere a la consistencia de una medida dentro de sí misma. Por ejemplo, los elementos en un cuestionario o preguntas en una entrevista deberían probar lo mismo.

(2) confiabilidad externa (la consistencia de un procedimiento de una ocasión a otra)

La fiabilidad externa se refiere a la consistencia de un procedimiento de una ocasión a otra. Por ejemplo, un experimento realizado en dos días diferentes, en diferentes laboratorios, o por diferentes investigadores aún debe producir resultados similares (por ejemplo, dos investigadores que usan el mismo formato de entrevista, equipo, programa de comportamiento o prueba deben obtener los mismos resultados).