Verifique el manual del usuario para obtener evidencia del coeficiente de confiabilidad. Estos se miden entre cero y 1. Un coeficiente de 0.9 o más indica un alto grado de confiabilidad.
Los manuales de la herramienta de evaluación contienen pautas de administración integrales. Es esencial leer el manual a fondo antes de realizar la evaluación.
La evaluación educativa siempre debe tener un propósito claro, lo que hace que la validez sea el atributo más importante de una buena prueba.
La validez de una herramienta de evaluación es la medida en que mide lo que fue diseñado para medir, sin contaminación de otras características. Por ejemplo, una prueba de comprensión de lectura no debe requerir capacidad matemática.
- Validez facial: ¿los elementos de evaluación parecen ser apropiados?
- Validez de contenido: ¿el contenido de la evaluación cubre lo que desea evaluar?
- Validez relacionada con el criterio: ¿qué tan bien mide la prueba lo que quiere?
- Validez de construcción: ¿está midiendo lo que cree que está midiendo?
Una evaluación válida debe tener una buena cobertura de los criterios (conceptos, habilidades y conocimientos) relevantes para el propósito del examen.
- Validez facial: ¿los elementos de evaluación parecen ser apropiados?
- Validez de contenido: ¿el contenido de la evaluación cubre lo que desea evaluar?
- Validez relacionada con el criterio: ¿qué tan bien mide la prueba lo que quiere?
- Validez de construcción: ¿está midiendo lo que cree que está midiendo?
¿Cómo se comprueba la validez y confiabilidad de un instrumento de evaluación?
Ejemplo: al diseñar una rúbrica
Para la historia se podría evaluar el conocimiento de los estudiantes en toda la disciplina. Si el
la medida puede proporcionar información de que los estudiantes carecen de conocimiento en cierto
área, por ejemplo, el movimiento de derechos civiles, entonces esa herramienta de evaluación es
Proporcionar información significativa que se pueda utilizar para mejorar el curso o
Requisitos del programa.
5. Validez de muestreo (similar a
Validez de contenido) asegura que la medida cubra la amplia gama de áreas
Dentro del concepto en estudio. No todo se puede cubrir, por lo que los artículos deben
ser muestreado de todos los dominios. Es posible que deba completarse esto usando un panel
de «expertos» para garantizar que el área de contenido se muestree adecuadamente.
Además, un panel puede ayudar a limitar el sesgo «experto» (es decir, una prueba que refleja qué
Un individuo se siente personalmente son las áreas más importantes o relevantes).
Ejemplo: al diseñar un
Evaluación del aprendizaje en el departamento de teatro, no sería suficiente
Solo cubre cuestiones relacionadas con la actuación. Otras áreas de teatro como iluminación,
El sonido, las funciones de los gerentes de escena deben incluirse. La evaluacion
debe reflejar el área de contenido en su totalidad.
- Asegúrese de sus objetivos y objetivos
están claramente definidos y operativos. Las expectativas de los estudiantes deben ser
escrito. - Haga coincidir su medida de evaluación con
Tus metas y objetivos. Además, tenga la prueba revisada por la facultad
en otras escuelas para obtener comentarios de una parte externa que sea menos
invertido en el instrumento. - Involucrar a los estudiantes; tener el
Los estudiantes buscan la evaluación de una redacción problemática u otro
dificultades. - Si es posible, compare su medida
con otras medidas o datos que pueden estar disponibles.
Investigación educativa estadounidense
Asociación, Asociación Americana de Psicología, y
¿Cómo se evalua la validez de un instrumento?
Los instrumentos de evaluación (como encuestas, cuestionarios y protocolos de entrevistas) pueden pasar por su propia evaluación para evaluar si tienen o no evidencia de confiabilidad o validez. En la sección Filtros en la página de Instrumentos de Evaluación, puede encontrar una categoría llamada evaluada donde puede incluir instrumentos en su búsqueda que previamente se ha demostrado que tienen evidencia de confiabilidad y validez. Entonces, ¿qué significan estas medidas? Y, ¿cuál es la diferencia entre ellos?
Los instrumentos de evaluación a menudo están diseñados para medir el impacto de las actividades de divulgación, el plan de estudios y otras intervenciones en la educación informática. Pero, ¿cómo sabe si estos instrumentos de evaluación realmente miden lo que dicen que están midiendo? Ganamos confianza en estos instrumentos evaluando la evidencia de su fiabilidad y validez.
Los instrumentos con evidencia de confiabilidad producen los mismos resultados cada vez que se administran. Supongamos que creó un instrumento de evaluación en la investigación de la educación informática, y se lo dio al mismo grupo de estudiantes de secundaria cuatro veces al mismo tiempo. Si el instrumento fuera confiable, esperaría que los resultados de estas pruebas sean las mismas, estadísticamente hablando.
Los instrumentos con evidencia de validez son aquellos que han sido verificados en una o más formas de determinar si el instrumento mide o no lo que se supone que debe medir. Por lo tanto, si su instrumento está diseñado para medir si el apoyo de los padres de los estudiantes de secundaria que toman cursos de informática se correlacionan positivamente con sus calificaciones en estos cursos, se pueden tomar pruebas estadísticas y otros pasos para garantizar que el instrumento haga exactamente eso.
Esas siguen siendo definiciones muy amplias. Vamos a desglosar un poco más. Pero antes de hacerlo, hay una advertencia muy importante.
¿Cómo se evalua la confiabilidad?
La fiabilidad es la consistencia de un modelo mental cuando se aplica repetidamente en circunstancias similares. ¿Obtiene el mismo resultado cuando aplica este modelo mental repetidamente?
Roberta Heale y Alison Twycross comparten una buena ilustración para comprender la relación entre validez y confiabilidad: “Un ejemplo simple de validez y confiabilidad es un despertador que suena a las 7:00 cada mañana, pero está listo para las 6:30. Es muy confiable (suena constantemente al mismo tiempo cada día), pero no es válido (no sonando en el momento deseado) «.
Los científicos usan varios métodos para evaluar la confiabilidad de sus medidas, pero dos de ellos en particular son relevantes para evaluar la confiabilidad de los modelos mentales.
- El método Test-Retest. Consiste en medir la estabilidad de una prueba a lo largo del tiempo. Para los modelos mentales, deberá realizar un seguimiento del resultado de las decisiones tomadas utilizando un modelo mental específico. Cuanto más similares son los resultados con el tiempo, más confiable es el modelo mental. Esto es fácil de lograr agregando una sección a sus notas o diario diarios. Roam sería una gran herramienta para este caso de uso.
- El método entre observador. En la investigación científica, este método analiza en qué medida la medida produce el mismo resultado cuando se administra diferentes observadores en las mismas condiciones. Obviamente, esto es mucho más difícil de lograr en la vida real, pero es interesante cuando se trata de modelos mentales para discutir su experiencia con otras personas. ¿Han tenido los mismos resultados utilizando el mismo modelo mental en situaciones similares?
Más allá de la confiabilidad, tal vez usaron un modelo mental diferente que consideran más válido para esa situación específica, y que vale la pena discutirlo. Después de todo, un modelo mental puede ser confiable pero no válido (devolver consistentemente un resultado «malo»), o válido pero no confiable (devuelve inconsistentemente un resultado «bueno»).
¿Cuál es la validez de un instrumento de evaluación?
La validez de los instrumentos de evaluación requiere varias fuentes de evidencia para construir el caso de que el instrumento mide lo que se supone que debe medir. 9,10 determinar la validez puede verse como construir un argumento basado en evidencia sobre qué tan bien una herramienta mide lo que se supone que se supone que se supone que hacer. Se puede ensamblar evidencia para apoyar o no apoyar un uso específico de la herramienta de evaluación. Se puede encontrar evidencia en el contenido, el proceso de respuesta, las relaciones con otras variables y las consecuencias.
El contenido incluye una descripción de los pasos utilizados para desarrollar el instrumento. Proporcione información como quién creó el instrumento (los expertos nacionales confiarían una mayor validez que los expertos locales, que a su vez tendría más validez que los no expertos) y otros pasos que respaldan el instrumento tienen el contenido apropiado.
El proceso de respuesta incluye información sobre si las acciones o pensamientos de los sujetos realmente coinciden con la prueba y también la información sobre la capacitación para los evaluadores/observadores, las instrucciones para los examinados, las instrucciones para la puntuación y la claridad de estos materiales.
La relación con otras variables incluye la correlación de los nuevos resultados del instrumento de evaluación con otros resultados de rendimiento que probablemente serían los mismos. Si hay un «estándar de oro» de medición previamente aceptado, correlacione los resultados del instrumento con el rendimiento del sujeto en el «estándar de oro». En muchos casos, no existe un «estándar de oro» y se realiza una comparación con otras evaluaciones que parecen razonables (por ejemplo, exámenes en entrenamiento, exámenes clínicos estructurados objetivos, «grados» de rotación, encuestas similares).
¿Qué es la validez de un instrumento de evaluación?
En los instrumentos de evaluación, el concepto de validez se relaciona con qué tan bien una prueba mide lo que pretende medir. La validez puede referirse a los elementos de prueba, las interpretaciones de los puntajes derivados de la evaluación o la aplicación de los resultados de la prueba a las decisiones educativas. La medición de la validez de un instrumento a menudo es subjetiva, en función de la experiencia y la observación.
Si una evaluación tiene validez aparente, esto significa que el instrumento parece medir lo que se supone que debe medir. La validez aparente es estrictamente una indicación de la aparición de validez de una evaluación. Un instrumento sería rechazado por usuarios potenciales si al menos no poseía validez aparente. Ningún instrumento de evaluación profesional pasaría la etapa de investigación y diseño sin tener validez aparente. Sin embargo, las herramientas de evaluación informales pueden carecer de validez aparente. Por ejemplo, las encuestas en línea que obviamente están destinadas a vender algo en lugar de provocar datos del consumidor no tienen validez aparente. Esto es obvio al observar la encuesta que su intención no es la misma que su propósito declarado. Además, esta falta de validez aparente probablemente reduciría el número de sujetos dispuestos a participar en la encuesta.
La validez del contenido se refiere a si el contenido evaluado por un instrumento es representativo del área de contenido en sí. Por ejemplo, una evaluación matemática diseñada para probar habilidades de álgebra contendría elementos de prueba relevantes para álgebra en lugar de trigonometría. La validez del contenido generalmente es determinada por los expertos en el área de contenido a evaluar.
La validez de constructo se refiere a si el método de evaluación realmente provocará la respuesta deseada de un sujeto. Dos tipos de validez de construcción son convergentes y discriminantes. Si una evaluación produce resultados similares a otra evaluación destinada a medir la misma habilidad, la evaluación tiene validez convergente. Si una evaluación produce resultados diferentes en comparación con una evaluación a la que debería ser diferente, se dice que tiene validez discriminante. La validez discriminante es la medida en que una prueba no mide lo que no debe.
¿Cuando un instrumento tiene validez?
Los instrumentos que explican poca variación en el regresor endógeno (x ) se llaman instrumentos débiles. Los instrumentos débiles proporcionan poca información sobre la variación en (x ) que es explotada por la regresión IV para estimar el efecto de interés: la estimación del coeficiente en el regresor endógeno se estima inexordamente. Además, los instrumentos débiles hacen que la distribución del estimador se desvíe considerablemente de una distribución normal, incluso en muestras grandes, de modo que los métodos habituales para obtener inferencia sobre el coeficiente verdadero en (x ) puedan producir resultados incorrectos. Consulte el Capítulo 12.3 y el Apéndice 12.4 del libro para obtener un argumento más detallado sobre las consecuencias indeseables de usar instrumentos débiles en la regresión IV.
Considere el caso de un solo regresor endógeno (x ) y (m ) instrumentos (z_1, dots, z_m ). Si los coeficientes en todos los instrumentos en la regresión de la primera etapa de la población de una estimación de TSLS son cero, los instrumentos no explican ninguna de las variaciones en el (x ) que claramente viola la suposición 1 del concepto clave 12.2. Aunque es poco probable que este último caso se encuentre en la práctica, debemos preguntarnos «en qué medida» se debe cumplir la suposición de relevancia del instrumento.
Si bien esto es difícil de responder para la regresión IV general, en el caso de un solo regresor endógeno (x ) se puede usar la siguiente regla general:
Calcule la estadística (f ) que corresponde a la hipótesis de que los coeficientes en (z_1, dots, z_m ) son todos cero en la regresión de la primera etapa. Si la estadística (f ) es menor que (10 ), los instrumentos son débiles de tal manera que la estimación de TSLS del coeficiente en (x ) es sesgado y no se puede hacer una inferencia estadística válida sobre su verdadero valor . Ver también Apéndice 12.5 del libro.
¿Qué es la validez y confiabilidad de los instrumentos?
El grado de la herramienta de medición proporciona confiabilidad proporciona resultados consistentes si la medición se lleva a cabo en varias ocasiones. Para evaluar los enfoques de confiabilidad utilizados, se utilizan métodos de coherencia internos y formularios alternativos. Hay dos aspectos clave que requieren que se indiquen por separado:
- Estabilidad: El grado de estabilidad se puede verificar comparando los resultados de mediciones repetidas.
- Equivalencia: la equivalencia se puede evaluar cuando dos investigadores comparan observaciones de los mismos eventos.
Los errores sistemáticos no afectan la confiabilidad, pero los errores aleatorios conducen a una inconsistencia de los resultados, por lo tanto, menos confiabilidad. Cuando el instrumento de investigación está de acuerdo con la confiabilidad, podemos estar seguros de que los factores temporales y situacionales no interfieren. La fiabilidad se puede mejorar de diferentes maneras:
- Estabilidad: El grado de estabilidad se puede verificar comparando los resultados de mediciones repetidas.
- Equivalencia: la equivalencia se puede evaluar cuando dos investigadores comparan observaciones de los mismos eventos.
Los puntos presentados a continuación explican las diferencias fundamentales entre validez y confiabilidad:
- Estabilidad: El grado de estabilidad se puede verificar comparando los resultados de mediciones repetidas.
- Equivalencia: la equivalencia se puede evaluar cuando dos investigadores comparan observaciones de los mismos eventos.
En resumen, la validez y la confiabilidad son dos pruebas esenciales de medición del sonido. La confiabilidad del instrumento puede evaluarse identificando la proporción de la variación sistemática en el instrumento. Por otro lado, la validez del instrumento se evalúa determinando en qué medida la variación en la puntuación de escala observada indica la variación real entre los probados.
¿Qué es la confiabilidad de los instrumentos?
También a menudo encuentro datos sobre la misma acción registrada por dos plataformas diferentes que proporcionan números muy divergentes.
Te doy un ejemplo, tal vez te pasó a ti también.
Campaña publicitaria en Facebook: Banner con enlaces que apuntan a una página de destino del sitio donde se utilizaron los UTMS.
Google Analytics informa X Access a la página de destino desde ese banner, Facebook dice que ha habido Y CLIC en el anuncio. Con x muy lejos de Y. sin mencionar ninguna conversión.
¿Quién tiene más razón? ¿Quién es confiable?
Preguntas a las que es difícil, si no imposible, dar una respuesta que ponga a todos de acuerdo. En primer lugar, debemos saber cómo las diferentes plataformas registran e informan los datos, o qué modelo de atribución se utiliza, o la duración de la estadía de cookies.
En resumen, incluso en este caso, el conocimiento y las habilidades del analista web marcan la diferencia.
Una investigación en mayo de 2016 trajo a la superficie algunos resultados muy interesantes sobre el uso de sistemas Adblocker en Italia.
Estas son aplicaciones que bloquean los anuncios de un sitio o un motor de búsqueda del navegador y que parecen ser utilizados por el 13% de los usuarios que navegan por los escritorios y el 7.6% de los que navegan por los dispositivos móviles.
Pensará: Sí, pero ¿qué tiene que ver con los datos?
Bueno, hay Adblockers avanzados que incluso bloquean el seguimiento del sitio web que el usuario está navegando.
Por lo tanto, también puede imaginar que, dado que es un fenómeno que aún no está muy extendido en Italia (mucho más en el extranjero), pero en la evolución, realmente puede socavar la consistencia de los datos que se recopilan y analizan en las herramientas de análisis web.
En otras palabras, el riesgo es perder los datos sobre algunos visitantes y realizar las evaluaciones de los datos subestimados.
Desafortunadamente, los remedios en este caso son muy complejos y tecnológicamente difíciles de implementar.
Sin embargo, podemos monitorear más o menos fácilmente cuántos usuarios navegan por el sitio con este sistema activado y tomar nota de él.
Finalmente, un último caso muy frecuente cuando se trata de comercio electrónico (ambas tiendas en línea, pero también reservando), se refiere al tema sobre las transacciones y los números de ingresos que nunca regresan con lo que la compañía registra en su administración.
De hecho, la herramienta de análisis web adoptó registros menos transacciones que las reales, con una consecuencia directa sobre la confiabilidad de las métricas de rendimiento, como la tasa de conversión y el ROI de una campaña, con frecuencia es frecuentemente.
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