Validación de instrumentos documentales
1. Validez de contenido (Juicio de Expertos o validación por jueces)
Un instrumento de medición debe contener representados a todos los ítems del dominio de contenido de las variables a medir. Se refiere al grado en que la medición representa al concepto medido. Es decir, que el instrumento debe contener todos los aspectos o ítems del dominio de la variable que se esta midiendo, y se construye de acuerdo con la teoría.
2. Consistencia interna (Alfa de Cronbach)
Su valor aumenta cuando las correlaciones ítem – total son altas, por ello, mejores correlaciones, dan mayor fiabilidad al instrumento. Se puede decir también que es un índice de discriminación. El coeficiente de fiabilidad es afectado por la heterogeneidad de los individuos que contestan la prueba; cuanto más heterogéneo es el grupo de encuestados, mayor es el coeficiente de fiabilidad.
3. Validez de constructo (Rotación de Varimax)
El procedimiento consiste en aplicar el instrumento a dos o más grupos y ver si discrimina. Para ello hay que contar con una estructura Factorial del cuestionario.
Por ejemplo en los instrumentos para medir variables psicológicas no podemos garantizar la existencia de un constructo psicológico que subyaga y dé sentido y significado a las puntuaciones del test; por lo mismo que no tenemos una prueba patrón.
4. Estabilidad (ANOVA)
Se refiere a la confianza que se concede a los datos; requiere de un retest en condiciones similares a la primera evaluación y está relacionada con la estabilidad o constancia test-retest.
Se trata de ver hasta que punto un conjunto de medidas son reproducibles en el tiempo, el grado en que las puntuaciones son estables sería el grado de fiabilidad. Por ello es sinónimo de estabilidad.
5. Punto de corte (Curvas ROC)
Habitualmente requerimos que el instrumento nos conduzca a una decisión dicotómica (positivo-negativo) para tratar o no a alguien; Se realizan trazando un diagrama en el que la ordenada es la sensibilidad y la abscisa la especificidad. En este sentido la curva ROC nos muestra en un gráfico todos los pares sensibilidad-especificidad resultantes de la variación continua de los puntos de corte en todo el rango de resultados observados.
Las Curvas de Roc optimizan el punto de corte.
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