Capitulo Cuatro

Confiabilidad El término “confiabilidad” se refiere a la consistencia de las puntuaciones obtenidas por las mismas personas cuando se las examina en distintas ocasiones con el mismo test, con conjuntos equivalentes de reactivos o en otras condiciones de examinación. El concepto fundamenta el cálculo del error de medición de un solo resultado, con el que podemos predecir la probable fluctuación en la calificación de un solo individuo debida a factores aleatorios irrelevantes o desconocidos.

El concepto de confiabilidad se ha dirigido a varios aspectos de la consistencia de las calificaciones. En su sentido más amplio, la confiabilidad de una prueba indica la medida en que las diferencias individuales en los resultados pueden atribuirse a “verdaderas diferencias” en las características consideradas y el grado en que pueden deberse a errores fortuitos. En términos más técnicos, la medición de la confiabilidad de una prueba permite estimar qué proporción de la varianza total de las puntuaciones se debe a la varianza de error. No se trata de “errores” en el sentido de que hubieran podido evitarse o corregirse con una mejor metodología. El sustantivo error es una herencia de las primeras épocas de la psicología, cuando estaba interesada en encontrar las leyes generales de la conducta y en evaluar lo que se suponía que eran rasgos básicos fijos. En la actualidad, los psicólogos reconocen la variabilidad como una propiedad intrínseca del comportamiento y procuran investigar e identificar sus muchas fuentes. Con respecto a la confiabilidad de las puntuaciones, el meollo del asunto estriba en la definición de la varianza de error. Factores que para un propósito podrían considerarse varianza de error para otro serían clasificados bajo el rubro de varianza verdadera; por ejemplo, si nos interesa medir las fluctuaciones del estado de ánimo, los cambios registrados diariamente en las puntuaciones de una prueba de alegría-depresión serían los pertinentes para el objetivo del instrumento y, por ende, formarían parte de la verdadera varianza de las puntuaciones. Por otro lado, las mismas fluctuaciones diarias caerían bajo el encabezado de varianza de error si la prueba se hubiera diseñado para medir características más permanentes de personalidad.

En esencia, cualquier condición que sea irrelevante para el propósito de la prueba representa lo que se conoce como varianza de error. Así, cuando los examinadores tratan de mantener uniformes las condiciones de aplicación mediante el control del entorno, las instrucciones, los límites de tiempo, el rapport y otros factores similares, reducen la varianza de error y hacen más confiables las puntuaciones de la prueba; sin embargo, aun cuando se cuente con condiciones óptimas para su aplicación, ninguna prueba es un instrumento

perfectamente confiable, de ahí que todas deban ser acompañadas por un reporte de su confiabilidad. También es necesario especificar las características de la muestra normativa, ya que la confiabilidad declarada caracteriza a la prueba cuando se aplica en condiciones normales a personas similares a las que conformaron la muestra normativa u original.

Por supuesto, hay tantas variedades de confiabilidad como condiciones que afecten los resultados de la prueba, ya que cada una de éstas puede ser irrelevante para cierto propósito y por consecuencia clasificada como varianza de error. Pese a ello, en la práctica se calculan relativamente pocas clases de confiabilidad. En este capítulo revisaremos las técnicas más importantes para medir la confiabilidad de las puntuaciones junto con las fuentes de varianza de error identificadas para cada una.1

Todas las categorías de confiabilidad pueden expresarse en términos de un coeficiente de correlación porque a todas les atañe el grado de consistencia o acuerdo entre dos conjuntos de puntuaciones obtenidas independientemente; en consecuencia, en la siguiente sección consideramos algunas de las características básicas de los coeficientes de correlación para aclarar su uso e interpretación. En cualquier texto básico de estadística para la educación o la psicología, como los trabajos de Runyon y Haber (1991) o de D. C. Howell (1997), es posible encontrar una revisión más técnica de la correlación y una especificación más detallada de los procedimientos para calcularla.

EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN

Significado de la correlación. En esencia, un coeficiente de correlación (r) expresa el grado de correspondencia, o relación, entre dos conjuntos de puntuaciones. Si el individuo que obtiene la mayor calificación en la variable 1 consigue el mejor resultado en la variable 2, el individuo con la segunda mejor calificación en la variable 1 también logra el segundo mejor resultado en la variable 2, y así va disminuyendo hasta llegar al individuo con la menor calificación del grupo, entonces existiría una correlación perfecta entre las variables 1 y 2 y sería igual a +1.00.

En la figura 4.1 se ilustra una correlación positiva perfecta hipotética, dispuesta en un diagrama de dispersión o distribución bivariada. Cada marca en el

1 Esta aproximación a la confiabilidad de las puntuaciones también se conoce con el nombre de teoría de la generalización de la confiabilidad (véase Brennan, 1994; Crick y Brennan. 1982; Cronbach, Gleser, Nanda y Rajaratnam, 1972; Feldt y Brennan, 1989; Shavelson y Webb, 1991). Sin embargo, no es una designación lo suficientemente específica, porque la generalización se aplica a todos los aspectos de la puntuación de una prueba y, de hecho, a todo dato científico. Una descripción más precisa de este procedimiento de confiabilidad se basa en su identificación de los componentes de la varianza como relevantes o irrelevantes.

diagrama indica la calificación de una persona tanto en la variable 1 (eje horizontal) como en la variable 2 (eje vertical). Advierta que los 100 casos del grupo se distribuyen por la diagonal que corre del extremo inferior izquierdo al extremo superior derecho. Una distribución de esa forma indica una correlación positiva perfecta (+1.00), ya que muestra que cada persona ocupa la misma posición relativa en ambas variables. Entre más se aproxime la distribución bivariada de puntuaciones a esta diagonal, más alta será la correlación positiva. La figura 4.2 ilustra una correlación negativa perfecta (—1.00), en la que hay una completa inversión de puntuaciones de una variable a otra: el mejor individuo en la variable 1 obtuvo el peor resultado en la variable 2 y viceversa, y esta inversión se mantiene a lo largo de la distribución. Observe que todas las personas caen en la diagonal que se extiende del extremo superior izquierdo al extremo inferior derecho, es decir, que corre en dirección opuesta a la de la figura 4.1.

Una correlación de cero indica la ausencia absoluta de relación, como podría ocurrir fortuitamente. Si el nombre de cada persona fuera sacado al azar de una caja para determinar su posición en la variable 1, y se repitiera el proceso para la variable 2, se encontraría una correlación igual o cercana a cero.

Figura 4.1. Distribución bivariada de una correlaci ón hipotética de +1.00

Figura 4.2. Distribución bivariada de una correlaci ón hipotética de -1.00

En tales condiciones, sería imposible predecir la posición relativa de un individuo en la variable 2 conociendo su calificación en la variable 1. La persona con el mejor puntaje en la variable 1 podría obtener una puntuación alta, baja o promedio en la variable 2. Por casualidad, algunos tendrían altas puntuaciones en ambas variables, o bien inferiores al promedio; otros quedarían por arriba del promedio en una variable y por debajo en otra, mientras que otros más se ubicarían por encima del promedio en una y en el promedio en la otra, etc. No habría regularidad en la relación de un individuo a otro.

En general, los coeficientes que se encuentran en la práctica se localizan entre estos extremos y dan valores superiores a cero pero menores a 1 .00. Las correlaciones entre las medidas de habilidades son casi siempre positivas, aunque a menudo son bajas. Cuando se obtiene una correlación negativa entre dos de las variables, por lo general se debe a la forma de expresar los resultados; por ejemplo, si se correlacionan calificaciones de tiempo con calificaciones de cantidad es probable que se obtenga una correlación negativa.

Así, puede esperarse una correlación negativa entre los resultados de una prueba de cálculo y otra de razonamiento aritmético si la calificación de cada persona en la primera prueba se registra como el número de minutos requeridos para completar todos los reactivos mientras que la calificación de la segunda representa el número de problemas resueltos correctamente.

En ese caso, el individuo con el peor desempeño en la primera prueba (es decir, el más lento) obtendrá la calificación más alta mientras que será el mejor el que tendrá la calificación más alta en la segunda.

Los coeficientes de correlación se calculan de diversas maneras, dependiendo de la naturaleza de los datos. El más común es el coeficiente de correlación producto-momento de Pearson, que no sólo toma en consideración la posición de la persona en el grupo, sino también la cantidad de su desviación por encima o por debajo de la media del grupo. Debe recordar que cuando la posición de cada sujeto se expresa en términos de calificaciones estándares, quienes caen por encima del promedio reciben calificaciones positivas mientras los que caen por debajo obtienen calificaciones negativas. Si ahora multiplicamos la califlcaci6n estándar de cada individuo en la variable 1 por su calificación estándar en la variable 2, todos los productos serán positivos si cada quien cae del mismo lado de la media en ambas variables. El coeficiente de correlación de Pearson es simplemente la media de esos productos: será alta y positiva cuando las calificaciones estándares correspondientes sean de igual signo y aproximadamente iguales en ambas variables. Cuando los sujetos estén por encima del promedio en una variable y por debajo en la otra, los productos cruzados correspondientes serán negativos. Cuando algunos productos son positivos y otros negativos, la correlación será cercana a cero.

En la práctica no es necesario convertir cada puntuación cruda en una calificación estándar antes de encontrar los productos cruzados, ya que la conversión puede hacerse después de sumar todos los productos. Hay muchos caminos para calcular el coeficiente de correlación de Pearson, y aunque el método que se observa en la tabla 4.1 no es el más rápido, ilustra con más claridad el significado del coeficiente de correlación. La tabla 4.1 muestra el cálculo de una r de Pearson entre las puntuaciones de 10 niños en matemáticas (X) y en lectura (Y). Junto al nombre de cada uno se encuentran sus calificaciones. Las sumas y las medias de las 10 puntuaciones se presentan bajo las columnas respectivas; la tercera columna muestra la desviación (x) de cada puntuación de matemáticas respecto a su media y en la cuarta se encuentra la desviación (y) de cada puntuación de lectura de la media correspondiente. En las dos siguientes columnas cada una de las desviaciones se eleva al cuadrado, y las sumas de los cuadrados se utilizan para calcular las desviaciones estándares de las calificaciones de matemáticas y de lectura con el método descrito en el capítulo 3. Para encontrar las calificaciones estándares no dividimos cada x e y entre su DE correspondiente, sino que realizamos la división una sola vez al final, como lo indica la fórmula de correlación de la tabla 4.1. Los productos cruzados de la última columna (xy) se obtienen multiplicando las desviaciones correspondientes en las columnas x e y. Para calcular la correlación (r), se divide la suma de estos productos cruzados entre el producto del número de casos (N) por las dos desviaciones estándares (DEx DEy).

Significancia estadística. En la tabla 4.1 se encontró una correlación de .40 que indica una relación positiva moderada entre las puntuaciones de matemáticas y lectura. Hay cierta tendencia a que los niños que tuvieron buen desempeño en matemáticas también lo tuvieran en la prueba de lectura y viceversa, aunque la relación no es estrecha. Si sólo estuviésemos interesados en la ejecución de los 10 niños podríamos

aceptar esta correlación como una descripción adecuada del grado de relación que existe entre las dos variables en el grupo, pero por lo general la investigación psicológica pretende generalizar más allá de la muestra particular de individuos examinados a la población que representan; por ejemplo, quizá desee saber si las habilidades para las matemáticas y la lectura están correlacionadas entre los escolares de la misma edad de los niños a los que se aplicaron las pruebas, en cuyo caso es obvio que los 10 sujetos examinados constituyen una muestra inadecuada de esta población. Otra muestra comparable del mismo tamaño arrojaría una correlación mucho mayor o mucho menor.

Los investigadores cuentan con procedimientos estadísticos para estimar la probable fluctuación de una muestra a otra en e1 tamaño de las correlaciones, medias, desviaciones estándares y cualquier otra medida. Pero la pregunta que

generalmente se plantea es si las correlaciones son significativamente mayores a cero. En otras palabras, si en la población la correlación es de cero, ¿una correlación tan alta como la de nuestra muestra podría ser el resultado sólo de un error de muestreo? Cuando se dice que una correlación es “significativa al nivel del uno por ciento (.01)” significa que no hay más de una oportunidad en 100 de que la correlación de la población sea de cero, por lo que se concluye que las dos variables están verdaderamente correlacionadas. Los niveles de significancia se refieren al riesgo de error que estamos dispuestos a correr al sacar conclusiones de nuestros datos. Si se dice que una correlación es significativa al nivel de .05, la probabilidad de error es de cinco en cada 100. La mayor parte de la investigación psicológica utiliza los niveles de .01 o de .05, aunque pueden emplearse otros por razones especiales.

Como era de esperarse, la correlación de .40 de la tabla 4.1 no llega a ser significativa al nivel de .05, pues con sólo 10 casos es difícil establecer de manera concluyente una relación general. Con una muestra de este tamaño, la menor correlación significativa a nivel de .05 es .63. Cualquier correlación menor no permite responder la pregunta de si las dos variables están correlacionadas en la población de la que se extrajo la muestra. Las correlaciones significativas mínimas a los niveles de .01 y .05 para grupos de diferentes tamaños pueden encontrarse en cualquier libro de estadística al consultar las tablas de signiticancia de las correlaciones; sin embargo, para los propósitos de interpretación de este libro lo único que se requiere es una comprensión general del concepto.

Durante muchos años, los niveles de significancia han sido la forma tradicional de evaluar las correlaciones, pero cada vez es mayor la conciencia de la insuficiencia y los defectos de este procedimiento. Demostrar que un coeficiente de confiabilidad (o cualquier correlación) es significativamente mayor a cero proporciona pocos conocimientos para propósitos teóricos o prácticos. Ni siquiera una correlación elevada logra pasar la “prueba de significancia” cuando se obtiene de una muestra tan pequeña. Una posible alternativa consiste en considerar la magnitud real de la correlación obtenida y estimar el intervalo de confianza dentro del cual es probable que caiga La correlación de la población a un nivel especificado de confianza (véase, por ejemplo, Carver, 1993; j. Cohen, 1994; Hunter y Schmidt, 1990; Olkin y Finn, 1995; Schmidt, 1996; W. W. Tryon, 1996). Esta tendencia al uso de los intervalos de confianza, como complemento si no es que como sustituto de las pruebas de significancia, anuncia un cambio importante en el análisis de los coeficientes de correlación en los años por venir. El coeficiente de confiabilidad. Los coeficientes de correlación tienen muchos usos en el análisis de los datos psicométricos, entre ellos la medición de la confiabilidad de una prueba. En la figura 4.3 se presenta un ejemplo de un coeficiente de confiabilidad, calculado por el método producto-momento de Pearson, en el que se correlacionaron las puntuaciones obtenidas por 104

personas en dos formas equivalentes de una prueba de fluidez verbal.2 En una forma, los examinados disponían de cinco minutos para escribir tantas palabras como pudieran que empezaran con determinada letra; la segunda forma era idéntica a la primera, excepto porque empleaba una letra diferente. Los autores del instrumento eligieron las letras de modo que su nivel de dificultad fuera aproximadamente igual para este objetivo.

Se descubrió que La correlación entre el número de palabras escritas en las dos formas de la prueba era igual a .72, una correlación elevada y significativa al nivel de .01. Con 104 casos, cualquier correlación igual o mayor a .25 es significativa a este nivel. No obstante, la correlación obtenida es algo menor a lo que se considera deseable para los coeficientes de confiabilidad, que por lo general caen en .80 o .90. Un examen del diagrama de dispersión de la figura 4.3 muestra la clásica distribución bivariada de los resultados correspondientes a una correlación positiva elevada.

2 Uno de los subtest del SRA del Test de Habilidades Mentales Primarias para edades de 11 a 17. Los datos fueron obtenidos de una investigación de Anastasi y Drake (1954).

Observe que las marcas se agrupan cerca de la diagonal que se extiende del extremo inferior izquierdo al extremo superior derecho; aunque la tendencia sigue definitivamente esta dirección, se observa cierta dispersión de entradas individuales. En la siguiente sección se considera el uso del coeficiente de correlación para calcular diferentes medidas de la confiabilidad de la prueba.

TIPOS DE CONFIABILIDAD

Confiabilidad test-retest. El método más obvio para encontrar la confiabilidad de las puntuaciones de una prueba consiste en aplicar el mismo instrumento por segunda ocasión. En este caso, el coeficiente de confiabilidad (ra) es simplemente la correlación entre los resultados de las mismas personas en las dos aplicaciones de la prueba. La varianza de error corresponde a las fluctuaciones aleatorias de la ejecución de una sesión a otra, que pueden provenir en parte de condiciones no controladas de La aplicación, Como cambios climáticos extremos, ruidos repentinos o la punta rota del lápiz; sin embargo, hasta cierto punto surgen de los cambios en la condición de ¡OS propios examinados, por ejemplo enfermedad, fatiga, tensión emocional, preocupación, experiencias recientes de naturaleza placentera o desagradable y

cosas por el estilo. La confiabilidad del retest muestra el grado en el que los resultados de una prueba pueden generalizarse en otras ocasiones; entre mayor sea la confiabilidad menos susceptibles serán los resultados a los cambios fortuitos en la condición cotidiana de los examinados o en el entorno en el que se aplica la prueba.

Cuando se informa la confiabilidad test-retest en el manual de la prueba, siempre debe especificarse el intervalo en el que se midió. Como las correlaciones test-retest disminuyen progresivamente conforme aumenta el intervalo, no hay uno sino un número infinito de coeficientes de confiabilidad test-retest para cualquier prueba. Es deseable dar cierta indicación de las experiencias pertinentes que entre tanto hayan tenido aquellos en quienes se midió la confiabilidad, como las experiencias educativas o laborales, de consejería, psicoterapia, etcétera. Además de lo deseable de expresar la duración del intervalo, ¿qué consideraciones deben guiar su elección? Es factible citar ejemplos de pruebas que muestran una elevada confiabilidad para periodos de días o de semanas pero cuyos resultados revelan una falta casi absoluta de correspondencia cuando el intervalo se extiende hasta 10 o 15 años; por ejemplo, muchas pruebas de inteligencia para preescolares producen mediciones moderadamente estables dentro del periodo preescolar, pero son de hecho inútiles como predictores del CI de la niñez tardía o la etapa adulta; no obstante, en la práctica puede hacerse una distinción sencilla. Las fluctuaciones aleatorias, de corto alcance, que ocurren durante los intervalos que van de unas cuantas horas a unos meses en general están incluidas en la varianza de error del resultado de la prueba. Así, al supervisar esta clase de confiabilidad hay que hacer el esfuerzo por mantener un intervalo corto. Al examinar a niños pequeños el periodo debe ser aún más corto, ya que en las edades tempranas es posible percibir cambios progresivos del desarrollo en un lapso de un mes o incluso menos. Para cualquier persona, el intervalo entre ambas pruebas no debería exceder a los seis meses.

En cuanto a los cambios ocurridos en periodos mayores, es más probable que sean acumulativos y progresivos a que se deban por entero al azar. Más aún, es factible que caractericen un área de conducta más amplia que la que cubre el propio desempeño en la prueba. Así, el nivel general de aptitud académica, comprensión mecánica o juicio artístico puede haberse modificado apreciablemente al cabo de 10 años debido a experiencias inusuales. La posición del individuo en relación con otras personas de su edad puede haber aumentado o disminuido en forma notable debido a circunstancias peculiares del hogar, la escuela o del entorno, o a otras razones como enfermedades o perturbación emocional.

El grado en que esos factores pueden afectar el desarrollo psicológico es un importante problema que hay que investigar; pero esta cuestión no debe

confundirse con el problema de la confiabilidad de determinado instrumento. Así, al medir la confiabilidad del Stanford-Binet por lo general no se correlacionan resultados obtenidos en un lapso de 10 años, o incluso de uno, sino de unas cuantas semanas. Aunque en efecto se han empleado intervalos largos, por lo común los resultados se analizan en términos de la predicción de la inteligencia adulta a partir del desempeño en la niñez, más que en términos de la confiabilidad de una prueba en particular. El concepto de confiabilidad suele restringirse a los cambios al azar de corto alcance que caracterizan el desempeño en la prueba más que al área entera de conducta que se está probando. Advierta que diferentes funciones conductuales pueden variar en la medida de la fluctuación diaria que exhiban; por ejemplo, es indudable que la estabilidad del movimiento fino de los dedos es más susceptible a los cambios ligeros en la condición de la persona que su comprensión verbal. Si deseamos obtener una estimación global de la estabilidad habitual de los dedos del individuo probablemente sea necesario repetir la prueba durante varios días, mientras que una sola sesión sería suficiente para la comprensión verbal. Una vez más, es necesario retroceder al análisis de los propósitos de la prueba y a una cabal comprensión de la conducta que la prueba está diseñada para predecir. Aunque en apariencia es simple y directa, la técnica test-retest presenta dificultades al aplicarse a la mayor parte de las pruebas psicológicas. La práctica puede producir diferentes grados de mejora en las puntuaciones que obtienen en el retest individuos distintos, y si el intervalo entre las aplicaciones es suficientemente corto, los examinados pueden recordar muchas de las respuestas anteriores. En otras palabras, es probable que se repita el mismo patrón de respuestas correctas y erróneas por efecto de la memoria, de modo que los resultados en las dos aplicaciones de la prueba no se obtuvieron independientemente y su correlación será elevada y falsa. Incluso la naturaleza de la prueba puede cambiar con la repetición, en especial con los problemas que suponen razonamiento o ingenuidad. Una vez que el examinado ha comprendido el principio incluido en el problema o ha encontrado una solución, en el futuro podrá reproducir la respuesta correcta sin los pasos intermedios. Sólo las pruebas que no son afectadas de manera apreciable por la repetición son adecuadas para la técnica test-retest. En esta categoría se encuentra una serie de pruebas motoras y de discriminación sensorial; sin embargo, en la mayor parte de los casos no es apropiado repetir el examen con el mismo instrumento para encontrar el coeficiente de confiabilidad.

Confiabilidad de formas alternas. El uso de formas alternas de la prueba es una manera de evitar las dificultades de la confiabilidad test-retest. Las mismas personas pueden ser evaluadas con una forma en la primera ocasión y con otra equivalente en la segunda. La correlación entre las puntuaciones de las dos formas representa el coeficiente de confiabilidad de la prueba, que no sólo mide la estabilidad temporal, sino también la consistencia de las respuestas a diferentes muestras de reactivos (o formas de la prueba), lo que permite combinar dos tipos de confiabilidad. Como ambas son importantes para casi

todos los propósitos de la examinación, la confiabilidad de formas alternas proporciona una medida útil para evaluar muchas pruebas.

Es conveniente examinar de cerca el concepto de muestreo de reactivos, o muestreo de contenido, ya que no sólo fundamenta la confiabilidad de formas alternas, sino también otras clases de confiabilidad. La mayoría de los estudiantes ha vivido la experiencia de presentar un examen en el que cree haber tenido “un golpe de suerte” porque muchos de los reactivos incluían los temas que estudió con más cuidado. Otras veces pueden haber tenido la experiencia opuesta y encontrar un número inusualmente grande de reactivos sobre temas que no revisaron. Esta conocida situación ilustra la varianza de error que resulta del muestreo de contenido. ¿En qué medida dependen los resultados de la prueba de factores específicos de la selección particular de reactivos? Si otro investigador que trabaja de manera independiente prepara otra prueba de acuerdo con las mismas especificaciones, ¿qué tanto diferirá la puntuación que el mismo individuo obtenga en ambas pruebas? Supongamos que se ha elaborado una prueba de vocabulario de 40 reactivos como medida de la comprensión verbal general. Digamos también que con el mismo propósito se prepara otra lista de 40 palabras nuevas y que los reactivos se redactan con igual cuidado para cubrir el mismo grado de dificultad que la primera prueba. Las diferencias en los resultados obtenidos por los mismos individuos en esas dos pruebas ilustran la varianza de error considerada. Debido a factores fortuitos de las experiencias de individuos distintos, la dificultad relativa de las dos listas diferirá en cierto grado de una persona a otra. Así, para el individuo A la primera lista puede contener un mayor número de palabras desconocidas que la segunda, que, por su parte, puede abarcar un número muy grande de palabras que ignora el individuo B. Aun cuando el conocimiento general de las palabras (es decir, las “puntuaciones verdaderas”) de ambos individuos es aproximadamente igual, B superará a A en la primera lista mientras que A aventajará a B en la segunda; por lo tanto, la posición relativa de los dos será inversa en las dos listas debido a las diferencias fortuitas en La selección de los reactivos.

Como la confiabilidad test-retest, la confiabilidad de formas alternas siempre debe ser acompañada por el informe de la duración del intervalo entre las aplicaciones de la prueba y de una descripción de las experiencias intermedias relevantes. Si las dos formas se aplican en sucesión inmediata, la correlación muestra la confiabilidad únicamente entre las formas, no entre las ocasiones. En este caso, la varianza de error representa fluctuaciones en el desempeño de un conjunto de reactivos a otro, pero no fluctuaciones temporales. Es evidente que en la preparación de formas alternas deben tomarse las precauciones necesarias para asegurar que en realidad son paralelas. En principio, deben hacerse independientemente y diseñarse de modo que cumplan las mismas especificaciones; han de contener el mismo número de reactivos, y éstos tienen que expresarse de la misma forma, cubrir el mismo contenido y ser

de igual alcance y nivel de dificultad. Además, es necesario supervisar la equivalencia de las instrucciones, límites de tiempo, ejemplos ilustrativos, formato y todos los otros aspectos de la prueba. Disponer de formas de prueba paralelas no sólo es deseable por su conveniencia para la determinación de la confiabilidad de la prueba, puesto que también son útiles en los estudios de seguimiento o para investigar los efectos de algún factor experimental que interviene en el desempeño de la prueba. El uso de varias formas alternas brinda asimismo un medio para reducir la posibilidad de preparación o de fraudes.

Aunque de mayor aplicación que la confiabilidad test-retest, la confiabilidad de formas alternas también tiene ciertas limitaciones. En primer lugar, si las funciones de conducta consideradas son muy susceptibles al efecto de la práctica el uso de formas alternas reduce pero no elimina dicho efecto. Es obvio que si todos los examinados muestran la misma mejora con la repetición, la correlación entre sus resultados no se altera porque añadir una cantidad constante a cada puntuación no modifica el coeficiente de correlación; no obstante, es mucho más probable que los individuos difieran en el grado de su mejora debido a su experiencia con materiales similares, a la motivación para presentar la prueba y a otros factores. En tales condiciones, el efecto de la práctica representa otra fuente de varianza que tenderá a reducir la correlación entre las dos formas. Si este efecto es pequeño, La reducción será insignificante. Otra cuestión relacionada atañe al grado en que la naturaleza de la prueba cambia con la repetición; por ejemplo, en ciertos problemas de ingenio, una vez que ha encontrado la solución del primero, la mayoría de la gente puede resolver fácilmente cualquier reactivo que siga el mismo principio. En este caso, no basta con cambiar el contenido de los reactivos de la segunda forma para eliminar este acarreo de la primera. Por último, dadas las dificultades prácticas para elaborar formas verdaderamente equivalentes, muchas pruebas no disponen de formas alternas, Por todo lo anterior, a menudo se requieren otras técnicas para estimar la confiabilidad de la prueba.

Confiabilidad de división por mitades. Mediante diversos procedimientos de división por mitades es posible obtener una medida de confiabilidad a partir de una única aplicación de una forma de la prueba, ya que al dividirla en mitades equivalentes se obtienen dos puntuaciones de cada persona. Es obvio que la confiabilidad de división por mitades proporciona una medida de la consistencia del contenido muestreado, pero no de la estabilidad temporal de las puntuaciones porque el procedimiento consiste en una única sesión de prueba. Este tipo de coeficiente de confiabilidad se conoce como coeficiente de consistencia interna, ya que se requiere una sola aplicación de una única forma. Puesto que cualquier prueba puede dividirse de muchas maneras distintas, el primer problema es cómo dividirla para obtener las mitades más equivalentes para encontrar la confiabilidad de división por mitades. En la mayor parte de los casos, es posible que las mitades no sean equivalentes por diferencias en la naturaleza y el nivel de dificultad de los reactivos, por los efectos acumulativos de calentamiento, práctica, fatiga, aburrimiento y por cualquier otro factor que

varíe progresivamente desde el inicio hasta el final de la prueba. Un procedimiento adecuado para casi todos los propósitos es separar las puntuaciones de los reactivos nones y pares. Si los reactivos están dispuestos en un orden aproximado de dificultad, la división producirá calificaciones casi equivalentes de ambas mitades. Una precaución que debe tomarse al hacer la división entre nones y pares tiene que ver con los grupos de reactivos que abordan un solo problema, como las preguntas que se refieren a un diagrama mecánico particular o a cierto pasaje en una prueba de lectura. En este caso, el grupo entero de reactivos debe asignarse intacto a una u otra mitad. Si los reactivos de dicho grupo se colocaran en mitades diferentes, la similitud de los resultados estaría inflada de manera espuria, porque cualquier error en la comprensión del problema afectarla a los reactivos de ambas mitades.3 Una vez que se tienen las puntuaciones de ambas mitades de cada sujeto, pueden correlacionarse por el método usual, pero no pierda de vista que esta correlación sólo proporciona la confiabilidad de media prueba; por ejemplo, si la prueba consta de 100 reactivos, la correlación se calcula entre dos conjuntos de calificaciones, cada uno basado únicamente en 50 reactivos. En contraste, tanto en la confiabilidad de test-retest como en la de formas alternas cada resultado se basa en el número total de los reactivos de la prueba. Si todo lo demás se mantiene igual, mientras más extensa sea la prueba más confiable resultará.4 Es razonable esperar que con una muestra mayor de conducta pueda obtenerse una medida más adecuada y consistente. El efecto que tendrá alargar o acortar la prueba sobre su coeficiente puede estimarse por medio de la fórmula de Spearman-Brown que se presenta a continuación:

( ) tt

ttnn rn

rnr

⋅−+⋅=

11

En la que es el coeficiente estimado nnr , el coeficiente obtenido ttr y n el número de veces que la prueba se alarga o se acorta. Así, si el número de reactivos del instrumento aumenta de 25 a 100, n es igual a cuatro; si disminuye de 60 a 30, n es igual a 1/2. La fórmula de Spearman-Brown se emplea mucho para determinar la confiabilidad por el método de división por mitades, y son muchos los manuales de pruebas que informan de este modo la confiabilidad. Cuando se aplica a la confiabilidad de división por mitades, la fórmula requiere que se duplique el tamaño de la prueba. En esas condiciones, puede simplificarse de la siguiente manera:

3 Ahora hay suficientes evidencias empíricas que apoyan esta expectativa y se ha acumulado una cantidad considerable de investigaciones sobre el tratamiento estadístico de es agrupamientos integrados de reactivos o “esilets” (Sireci, Thissen y Wainer, 1991).

4 Sin embargo, alargar una prueba incrementara su consistencia sólo en términos del muestro de contenido, pero no su estabilidad con el tiempo (véase Cureton, 1965; Cureton et al., 1973).

mm

nntt r

rr

+=

1

2

En la que mmr , es la correlación de ambas mitades.

Rulon (1939) elaboró un método alternativo para encontrar la confiabilidad de división por mitades, el cual únicamente requiere la varianza de las diferencias entre las puntuaciones de cada individuo en las dos mitades de la prueba ( )2

dDE

y la varianza de las puntuaciones totales ( )2xDE ; estos dos valores se incluyen en

la siguiente fórmula, que arroja directamente la confiabilidad de toda La prueba:

( )( )2

2

1x

dtt DE

DEr −=

Es interesante observar la relación de esta fórmula con la definición de la varianza de error. Cualquier diferencia entre las puntuaciones de una persona en las dos mitades de la prueba representa una varianza de error. La varianza de esas diferencias, dividida entre la varianza de las puntuaciones totales, da la proporción de varianza de error en los resultados que, cuando esta varianza de error se resta de 1.00, se obtiene la proporción de varianza “verdadera” para un uso específico de la prueba, que es igual al coeficiente de confiabilidad.

Confiabilidad de Kuder-Richardson y coeficiente alfa. El cuarto método para encontrar la confiabilidad, que también requiere una sola aplicación de una única forma, se basa en la consistencia de las puntuaciones a todos los reactivos de la prueba. Esta consistencia entre reactivos está influida por dos fuentes de varianza de error: (1) el muestreo de contenido (como en la confiabilidad de formas alternas y de división por mitades), y (2) la heterogeneidad del área de conducta muestreada. Entre más homogénea sea el área mayor será la consistencia entre reactivos; por ejemplo, si una prueba sólo incluye multiplicaciones mientras que otra abarca sumas, restas, multiplicaciones y divisiones, es probable que la primera prueba muestre mayor consistencia entre reactivos que la segunda, en la que, como es más heterogénea, el examinado puede hacer un mejor trabajo en las restas que en las otras operaciones aritméticas; otro puede obtener mejores resultados en las divisiones, pero menos en las sumas, restas y multiplicaciones, etc. Un ejemplo más extremo sería el caso de una prueba constituida por 40 reactivos de vocabulario comparada con otra que tiene 10 reactivos de vocabulario, 10 de relaciones espaciales, 10 de razonamiento aritmético y 10 de rapidez perceptual. En esta última puede esperarse poca o ninguna relación entre el desempeño de un individuo en los diferentes tipos de reactivos.

Es evidente que las puntuaciones de la prueba serán menos ambiguas cuando se deriven de instrumentos relativamente homogéneos. Suponga que en la prueba muy heterogénea de 40 reactivos, Pérez y Jiménez obtienen un resultado de 20. ¿Podemos concluir que el desempeño de ambos en la prueba fue igual? De ninguna manera, pues Pérez pudo haber resuelto correctamente los 10 reactivos de vocabulario, los 10 de rapidez perceptual y ninguno de los reactivos de razonamiento aritmético y de relaciones espaciales. Por su parte, Jiménez pudo haber recibido la calificación de 20 por la correcta solución de cinco reactivos de rapidez perceptual, cinco de relaciones espaciales, 10 de razonamiento aritmético y ninguno de vocabulario.

Por supuesto, hay muchas otras combinaciones que producen el mismo resultado total de 20, que tendría un significado muy diferente al obtenerse de tan distintas organizaciones de reactivos. Por otro lado, en la relativamente homogénea prueba de vocabulario, si todos los reactivos se dispusieron en orden ascendente de dificultad, es posible que una puntuación de 20 signifique que el examinado ha tenido éxito aproximadamente en las primeras 20 palabras. Tal vez falló en dos o tres de las más sencillas y respondió bien a dos o tres de las más difíciles después a la vigésima, pero estas variaciones individuales son ligeras en comparación con las que se encuentran en una prueba más heterogénea. A este respecto, una cuestión de gran importancia es si el criterio que la prueba pretende predecir es en sí mismo homogéneo o heterogéneo. Aunque se prefieren las pruebas homogéneas porque sus resultados permiten una interpretación poco ambigua, es evidente que un solo instrumento homogéneo no es un predictor adecuado de un criterio muy heterogéneo. Más aún, en la predicción de éste, la heterogeneidad de

los reactivos no representa por fuerza una varianza de error. Los tests tradicionales de inteligencia son un buen ejemplo de instrumentos heterogéneos diseñados para predecir criterios heterogéneos; sin embargo, en un caso así puede ser deseable formular varias pruebas relativamente homogéneas, de las que cada una mida una fase diferente del criterio heterogéneo. De este modo puede combinarse una interpretación no ambigua de los resultados de la prueba con una adecuada cobertura del criterio.

El procedimiento más común para encontrar la consistencia entre reactivos se debe a Kuder y Richardson (1937). Como en los métodos de división por mitades, la consistencia entre reactivos se encuentra en una sola aplicación de una única prueba; sin embargo, en lugar de requerir las puntuaciones de las dos mitades, la técnica se basa en el examen del desempeño en cada reactivo. De las diversas fórmulas derivadas del artículo original, la de mayor aplicación, conocida comúnmente como la “fórmula 20 de Kuder-Richardson”, es la siguiente:

2

2

1 t

ttt DE

qpDE

n

nr ∑ ⋅−

⋅

−=

En la que ttr , es el coeficiente de confiabilidad de toda la prueba, n el número de

reactivos y 2tDE la desviación estándar de la puntuación total de la prueba. El

único término nuevo de la fórmula, p q, se encuentra calculando la proporción de personas que aciertan (p) y la de personas que no aciertan (q) en cada reactivo. Para obtener p q se calcula para cada reactivo el producto de p y q, y luego se suman los productos de todos los reactivos. Este método requiere de pocos cálculos adicionales porque al elaborar el instrumento rutinariamente se registra p para encontrar el grado de dificultad de cada reactivo.

Puede demostrarse matemáticamente que el coeficiente de confiabilidad de Kuder-Richardson es en realidad la media de todos los coeficientes de división por mitades que resultan de las diferentes divisiones de una prueba (Cronhach, 1951).5 Por otro lado, el coeficiente de división por mitades en general se basa en una división planeada para obtener conjuntos equivalentes de reactivos; por lo tanto, a menos que los reactivos de la prueba sean muy homogéneos, el coeficiente de Kuder-Richardson será menor que la confiabilidad de división por mitades. Un ejemplo extremo permitirá ilustrar la diferencia. Suponga que preparamos una prueba de 50 reactivos de 25 tipos diferentes, de modo que los reactivos 1 y 2 son de vocabulario, 3 y 4 de razonamiento aritmético, 5 y 6 de orientación espacial, etc. En teoría, habrá una relación tan estrecha entre las puntuaciones de los reactivos nones y pares, que arrojaría un elevado coeficiente de confiabilidad de división por mitades; sin embargo, la homogeneidad de la prueba sería muy baja ya que habría poca consistencia en el desempeño del conjunto completo de 50 reactivos. En este ejemplo, se esperaría que la confiabilidad de Kuder-Richardson fuera mucho menor que la confiabilidad de división por mitades. En efecto, la diferencia entre ambos coeficientes de confiabilidad puede servir como un indicador grueso de la heterogeneidad de la prueba.

La fórmula de Kuder-Richardson puede aplicarse a pruebas cuyos reactivos se califiquen como aciertos o errores, o de acuerdo con algún otro sistema de todo o nada. Ahora bien, los reactivos de ciertas pruebas pueden obtener diferentes puntuaciones; por ejemplo, en un inventario de personalidad el sujeto puede recibir en un reactivo una calificación numérica diferente dependiendo de si verifica sus respuestas “de manera regular”, “a veces”, “rara vez” o “nunca”. Para estos casos puede derivarse una fórmula generalizada conocida como coeficiente alfa (Cronhach, 1951; Kaiser y Michael, 1975; Novick y Lewis, 1967), 5 Esto es estrictamente cierto sólo cuando los coeficientes de división por mitades se obtienen con la fórmula de Rulon (basada en la varianza de las diferencias entre las puntuaciones de ambas mitades) pero no cuando se obtienen con la correlación de mitades y la fórmula de Spearman-Brown (Novick y Lewis 1967).

en la que ( )∑ 2iDE , la suma de las varianzas de las puntuaciones del reactivo,

sustituye a ∑ ⋅ qp . El procedimiento consiste en encontrar la varianza de todas

las puntuaciones individuales de cada reactivo y sumar las varianzas de todos los reactivos. La fórmula completa del coeficiente alfa es:

( )( ) ( )

( )2

22

1 t

ittt DE

DEDE

n

nr ∑−

⋅−

=

Confiabilidad entre calificadores. Ahora debe ser evidente que las distintas formas de confiabilidad difieren en los factores que incluyen bajo la varianza de error. En un caso, ésta cubre las fluctuaciones temporales, en otro se refiere a la diferencia entre conjuntos de reactivos paralelos y en otro más comprende cualquier inconsistencia entre reactivos. Por otra parte, los factores excluidos de las medidas de la varianza de error son, de manera general, de dos clases: (a) los factores cuya varianza debe permanecer en las puntuaciones porque forman parte de las diferencias consideradas, y (b) los factores irrelevantes que pueden controlarse experimentalmente. Por ejemplo, no se acostumbra informar el error de medición que resulta cuando una prueba se aplica en condiciones de distracción o con un tiempo límite mayor o menor a lo especificado en el manual. Los errores de cronometración y las distracciones serias pueden eliminarse de la situación de prueba, por lo que no es necesario manifestar coeficientes de confiabilidad especiales que correspondan a la “varianza de distracción” o a la “varianza de cronometración”.

Además, la mayor parte de las pruebas proporciona procedimientos tan estandarizados para la administración y calificación que la varianza de error atribuible a esos factores es insignificante. Esto es en especial cierto para el grupo de pruebas diseñadas para aplicarse colectivamente y para ser calificadas por computadora. Con tales instrumentos, sólo es necesario seguir minuciosamente los procedimientos prescritos y supervisarlos con cuidado. Por otro lado, en el caso de los instrumentos clínicos empleados en exámenes intensivos individuales hay evidencias de una considerable varianza del examinador. Mediante diseños experimentales especiales es posible separar esta varianza de la que puede atribuirse a las fluctuaciones temporales en la condición del examinado o al uso de formas alternas de la prueba. Una fuente de varianza de error que puede supervisarse de manera sencilla es la varianza del calificador. Algunas categorías de pruebas (sobre todo las de creatividad y las proyectivas de personalidad) dejan mucho al juicio del calificador. En el caso de estas pruebas hay tanta necesidad de una medida de confiabilidad del calificador como de los coeficientes más comunes de confiabilidad. La confiabilidad del calificador se consigue con una muestra de pruebas calificadas independientemente por dos o mas examinadores. Los dos resultados se correlacionan de acuerdo con la forma común y el coeficiente de

correlación es la medida de la confiabilidad del calificador. Esta clase de confiabilidad suele calcularse cuando se emplean en la investigación instrumentos de calificación subjetiva. Los manuales deben informar en qué casos es apropiada.

Recapitulación. Las diferentes clases de coeficientes de confiabilidad revisados en esta sección se resumen en las tablas 4.2 y 4.3. En la primera se clasifican las operaciones seguidas para obtener cada tipo de confiabilidad en relación con el número de formas de prueba y de sesiones de examinación que se requieren. La tabla 4.3 muestra las fuentes de varianza tratadas como varianza de error por cada procedimiento.

Cualquier coeficiente de confiabilidad puede interpretarse directamente en términos del porcentaje de la varianza de la calificación que puede atribuirse a diferentes fuentes. Así, un coeficiente de confiabilidad de .85 significa que 85 por ciento de la varianza en las puntuaciones de la prueba depende de la varianza verdadera en el rasgo medido y que 15 por ciento depende de la varianza de error (según lo haya definido operacionalmente el procedimiento específico). El lector con conocimientos de estadística recordará que el cuadrado del coeficiente de correlación representa la proporción de la varianza común. En realidad, la proporción de varianza verdadera de las puntuaciones de una prueba es el cuadrado de la correlación entre las puntuaciones obtenidas en una sola forma de la prueba y las puntuaciones verdaderas, que están libres de errores fortuitos. Esta correlación, conocida como índice de confiabilidad, es igual a la raíz cuadrada del coeficiente de confiabilidad ( )ttr . Cuando el índice de

confiabilidad a su vez se eleva al cuadrado, el resultado es e1 coeficiente de confiabilidad ( )ttr , que puede entonces interpretarse directamente como el porcentaje de varianza verdadera para el uso al que se destinó la prueba.

Los diseños experimentales que producen más de un tipo de coeficiente de confiabilidad para el mismo grupo permiten el análisis de varianza total en distintos componentes. Consideremos el siguiente ejemplo hipotético. Se aplicaron las formas A y B de una prueba de creatividad con un intervalo de dos meses a 100 niños de sexto grado. La confiabilidad de formas alternas resultó ser de .70. También puede calcularse un coeficiente de confiabilidad6 de división por mitades para las respuestas a cualquiera de las formas. Este coeficiente, obtenido por la fórmula Spearman-Brown, es de .80. Finalmente, al segundo calificador se le asignó una muestra aleatoria de 50 pruebas, de lo que se obtuvo

6 Para una mejor estimación del coeficiente de consistencia interna, pueden calcularse correlaciones de división por mitades para cada forma y promediarse los dos coeficientes por los procedimientos estadísticos apropiados (por ejemplo, una transformación—z de Fisher).

una confiabilidad entre calificadores de .92. Los tres coeficientes de confiabilidad pueden ahora analizarse para llegar a las varianzas de error que muestran la tabla 4.4 y la figura 4.4. Observe que al restar la varianza de error atribuible únicamente al muestreo de contenido (confiabilidad de división por mitades) de la varianza de error atribuible al muestreo de contenido y de tiempo (confiabilidad de formas alternas), encontramos que .10 de la varianza puede atribuirse sólo al muestreo de tiempo.

Al sumar las varianzas de error atribuibles al muestreo de contenido (.20), e1 muestreo de tiempo (.10) y la diferencia entre calificadores (.08) se obtiene tina varianza de error total de .38 y, por ende, una varianza verdadera de .62. Las proporciones, expresadas en los términos más familiares de porcentajes, se muestran gráficamente en la figura 4.4.

Esta distribución de las fuentes de varianza es la esencia de la llamada teoría de la generalización de la confiabilidad. Los diseños experimentales complejos que permiten la evaluación simultánea de más fuentes de varianza de la puntuación y las interacciones entre ellas pueden encontrarse en otros tratamientos del tema, corno en Brennan (1984), Cronbach et al. (1972), Feldt y Brennan (1989), y Shavelson y Webb (1991).

CONFIABILIDAD DE LAS PRUEBAS DE VELOCIDAD

Tanto en la elaboración de la prueba como en la interpretación de las puntuaciones, es importante distinguir entre las mediciones de velocidad y las de poder. Una prueba de velocidades aquella en la que las diferencias individuales dependen por completo de la rapidez de la ejecución. Dicha prueba consta de reactivos de dificultad uniformemente baja, todos están dentro del nivel de habilidad de las personas para las cuales están destinados. El límite de tiempo es tan reducido que nadie puede terminar todos los reactivos. En esas condiciones, el resultado de cada sujeto sólo refleja la velocidad con la que trabajó. Por otro lado, una prueba de poder tiene un límite de tiempo lo suficientemente amplio como para permitir que cualquiera intente resolver todos los reactivos. La dificultad de éstos está graduada, y el instrumento incluye algunos muy difíciles, por lo que nadie puede obtener una puntuación perfecta. Advierta que tanto las pruebas de velocidad como las de poder están diseñadas para impedir las puntuaciones perfectas. La razón de tal precaución es que este tipo de resultados es indeterminado, ya que es imposible saber qué tan elevada habría sido la puntuación del individuo si se hubieran incluido más reactivos o reactivos más difíciles. Para que cada individuo muestre lo que es capaz de lograr, la prueba debe proporcionar un tope adecuado, ya sea en número de reactivos o en el nivel de dificultad. Una excepción a esta regla se encuentra en

las pruebas de destreza, como las referidas a dominio que revisamos en el capítulo 3. Su propósito no es establecer los límites de lo que puede hacer el individuo, sino determinar si ha alcanzado o no el nivel preestablecido de ejecución.

En la práctica, la distinción entre las pruebas de velocidad y las de poder es de grado, ya que la mayor parte depende en diversas proporciones tanto del poder como de la velocidad. Para cada prueba se requiere de información sobre estas proporciones, no sólo para comprender qué es lo que mide el instrumento, sino también para elegir los procedimientos apropiados para evaluar su confiabilidad. Los coeficientes de confiabilidad de un solo ensayo, como los que se obtienen con las técnicas de pares-nones o de Kuder-Richardson, no son adecuados para las pruebas de velocidad, pues en la medida en que las diferencias individuales de las puntuaciones dependan de la velocidad de la ejecución, los coeficientes de confiabilidad que señalan esos métodos estarán elevados en forma espuria. Un ejemplo extremo ayudará a aclarar ese punto. Supongamos que una prueba de 50 reactivos depende por completo de la velocidad, por lo que las diferencias individuales en las puntuaciones dependen por completo del número de reactivos contestados más que de los errores. Entonces, si el individuo A obtiene una calificación de 44, obviamente acertó en 22 reactivos nones y en 22 reactivos pares. DE modo similar, el individuo B, con una puntuación de 34, acertó en 17 reactivos nones y 17 pares. En consecuencia, salvo por algunos errores accidentales insignificantes en algunos reactivos, la correlación entre las puntuaciones nones y pares será perfecta, o de +1.00; pero resulta del todo falsa y no brinda información sobre La confiabilidad de la prueba.

Una evaluación de los procedimientos seguidos para encontrar la confiabilidad de división por mitades y la de Kuder-Richardson demostrará que ambos se basan en la consistencia en el número de errores cometido por el examinado. Ahora bien, si las diferencias individuales en los resultados de la prueba no dependen de los errores, sino de la velocidad, es evidente que la medida de

confiabilidad debe basarse en la consistencia de la velocidad del trabajo. Cuando la ejecución en la prueba depende de una combinación de velocidad y poder, el coeficiente de confiabilidad de una sola aplicación será menor a 1.00, pero continuará siendo elevado en forma errónea. En la medida en que la velocidad influya de modo apreciable en las diferencias individuales de las puntuaciones, los coeficientes de confiabilidad de una sola aplicación no podrían interpretarse adecuadamente.

¿De qué otros procedimientos se disponen para determinar la confiabilidad de pruebas de velocidad? De ser aplicables, es factible emplear la técnica test-retest o la de formas equivalentes para evaluar la confiabilidad de las pruebas de velocidad. También pueden emplearse las técnicas de división por mitades, siempre que la división se haga en términos de tiempo más que de reactivos. En otras palabras, las puntuaciones deben basarse en partes de la prueba cronometradas por separado. Una forma de ejecutar dicha división consiste en aplicar dos mitades equivalentes de la prueba con distintos límites de tiempo; por ejemplo, se imprimen los reactivos nones y los pares en hojas separadas y se asigna a cada conjunto la mitad del límite de tiempo de la prueba entera. Ese procedimiento es equiparable a aplicar dos formas equivalentes de la prueba en sucesión inmediata; sin embargo, cada forma tiene la mitad de la extensión de la prueba, mientras que las puntuaciones del examinado normalmente se basan en la prueba entera. Es por ello que debe utilizarse la formula de Spearman-Brown, o alguna otra apropiada, para encontrar la confiabilidad de la prueba entera. Si no es posible aplicar por separado las dos mitades de la prueba, un procedimiento alternativo consiste en dividir el tiempo total en cuartos y encontrar una calificación para cada uno. Esto se logra con facilidad al hacer que los examinados marquen el reactivo en el que están trabajando cada vez que el examinador da una señal convenida.

Entonces, se combina ei número de reactivos resueltos correctamente dentro del primer y del cuarto cuartos para representar el resultado de una mitad, mientras que los del segundo y tercer cuartos sirven para la puntuación de la otra mitad. Esta combinación de cuartos tiende a equilibrar los efectos acumulativos de la práctica, la fatiga y otros factores, y este método es satisfactorio cuando el grado de dificultad de los reactivos no está graduado progresivamente. ¿Cuándo una prueba es apreciablemente rápida? ¿En qué condiciones deben observarse las precauciones especiales que indicamos en esta sección? Es evidente que el mero empleo de un límite de tiempo no significa que se trate de una prueba de velocidad. Si todos los examinados terminan dentro del límite de tiempo concedido, la rapidez en la ejecución de la tarea no participa en la determinación de las puntuaciones. El porcentaje de los que no logran completar la prueba debe tomarse como un indicador crudo de velocidad contra poder; con todo, incluso si nadie termina la prueba el papel de la velocidad puede ser insignificante; por ejemplo, si todos completan exactamente 40 reactivos de una prueba de 50, las diferencias individuales relativas a la velocidad están

totalmente ausentes, aunque nadie tuviera tiempo para tratar de resolver todos los reactivos.

Por supuesto, la pregunta crucial es: “en qué medida pueden atribuirse a la velocidad las diferencias individuales en los resultados de la prueba?” En términos más técnicos, queremos saber qué proporción de la varianza total de las puntuaciones es varianza de velocidad. Para estimar en forma aproximada esta proporción, se encuentra la varianza del número de reactivos completados por diferentes personas y se divide entre la varianza total de las puntuaciones de la prueba ( )22

tc DEDE . En el ejemplo del párrafo anterior, en el que cada individuo termina 40 reactivos, el numerador de la fracción sería de cero, ya que no hay diferencias individuales en el número de reactivos completados ( )02 =cDE ; y en una prueba de poder el índice entero también sería igual a cero.

Por otro lado, si la varianza total de la prueba ( )2tDE es atribuible a diferencias

individuales en la velocidad, las dos varianzas serán la misma y la razón será igual a 1.00. Se han concebido otros procedimientos más refinados para determinar esta proporción, pero su estudio detallado escapa al alcance de este libro.

Un ejemplo del efecto de la velocidad sobre los coeficientes de confiabilidad de un solo ensayo se encuentra en los datos de una investigación de la primera edición de la prueba SRA del Test de Fiabilidades Mentales Primarias para las edades de 11 a 17 años (Anastasi y Drake, 1954). En este estudio, primero se determinó la confiabilidad de cada prueba por el procedimiento común de pares-nones (esos coeficientes se presentan en el primer renglón de la tabla 4.5). Luego se correlacionaron las puntuaciones de las mitades cronometradas por separado para calcular los coeficientes de confiabilidad (que se presentan en el segundo renglón de la tabla 4.5). El cálculo de los índices de velocidad demostró que la prueba de significado verbal era principalmente una prueba de poder, mientras que la prueba de razonamiento dependía algo más de la velocidad. Las pruebas de espacio y número mostraron que dependen en gran medida de la velocidad. En la tabla 4.5 puede observarse que, cuando se calcula apropiadamente, la confiabilidad de la prueba de espacio es .75, en contraste con un coeficiente de pares-nones de .90, elevado en forma incorrecta. De modo similar, la confiabilidad de la prueba de razonamiento cae de .96 a .87, y la de la prueba de número cae de .92 a .83. Por otro lado, la confiabilidad de la prueba de significado verbal, que de algún modo no es de rapidez, muestra una diferencia insignificante cuando se calcula por ambos métodos,

DEPENDENCIA DE LOS COEFICIENTES DE CONFIABILIDAD DE LA MUESTRA EXAMINADA

Variabilidad. Una condición importante que afecta el tamaño del coeficiente de confiabilidad es la naturaleza del grupo en el que fue medido, En primer lugar, el grado de las diferencias individuales del grupo influye en cualquier coeficiente de correlación. Si la habilidad ortográfica de cada miembro de un grupo fuera muy parecida, la correlación de la ortografía con cualquier otra habilidad estaría cerca de cero, por lo que en ese grupo resultaría imposible predecir la posición de un individuo en cualquier otra habilidad a partir del conocimiento de su puntuación en ortografía.

Otro ejemplo menos extremo se encuentra en la correlación entre dos tests de aptitud, como uno de comprensión verbal y otro de razonamiento aritmético. Si se aplicaran estos instrumentos a una muestra muy homogénea (por ejemplo a un grupo de 300 universitarios de segundo año), la correlación entre ambos tests probablemente sería muy baja. Debido a la restricción del rango, en esta selecta muestra de estudiantes universitarios hay poca relación entre la habilidad verbal de cualquier individuo y su habilidad de razonamiento numérico. Por otro lado, si las pruebas se aplicaran a una muestra heterogénea de 300 personas (que comprenda desde individuos con retraso mental hasta universitarios) sin duda se obtendría una elevada correlación entre las dos pruebas. Los retardados obtendrían calificaciones menores que los universitarios en ambas pruebas, y se encontrarían relaciones similares para otros subgrupos dentro de esta muestra tan heterogénea.

El análisis del diagrama de dispersión hipotético de la figura 4.5 es otro ejemplo de la forma en que los coeficientes de correlación dependen de la variabilidad, o del grado de diferencias individuales, dentro del grupo. Este diagrama de

dispersión muestra una elevada correlación positiva en todo el grupo heterogéneo, ya que las entradas se agrupan alrededor de la diagonal que se extiende del extremo inferior izquierdo al extremo superior derecho. Pero si considerarnos sólo al subgrupo que cae dentro del pequeño rectángulo en la porción superior derecha del diagrama, resulta evidente que la correlación entre las dos variables es cercana a cero. Los individuos que caen dentro de este rango restringido en ambas variables representan un grupo muy homogéneo, como es el caso de los universitarios de segundo año. Al igual que todos los coeficientes, los de confiabilidad dependen de la variabilidad de la muestra en la que se encontraron. Así, si el coeficiente de confiabilidad que indica el manual de una prueba se calculó con un grupo que incluía a niños de cuarto grado a estudiantes de secundaria, no puede suponerse que la confiabilidad será tan elevada con una muestra de, digamos, estudiantes de preparatoria. Cuando pretende usarse una prueba para discriminar diferencias individuales dentro de una muestra más homogénea que el grupo de estandarización, el coeficiente de confiabilidad debe volver a determinarse para esta muestra.

Los textos de estadística elemental proporcionan las fórmulas para estimar los coeficientes de confiabilidad esperados cuando la desviación estándar del grupo aumenta o disminuye; sin embargo, es preferible volver a calcular e1 coeficiente de confiabilidad con un grupo que sea comparable al que va a resolver la prueba. En el caso de las pruebas diseñadas para cubrir un amplio rango de edad o de habilidad, el manual de la prueba debe informar los coeficientes de confiabilidad por separado para subgrupos relativamente homogéneos dentro de la muestra de estandarización.

Nivel de habilidad. El coeficiente de confiabilidad no sólo varía en la medida en que lo hacen las diferencias individuales en la muestra, sino también entre grupos cuyo nivel promedio de habilidad difiere. Más aun, por lo general esas diferencias no pueden predecirse o estimarse mediante una fórmula

estadística, y sólo se descubren aplicando la prueba a grupos que difieren en edad o nivel de habilidad. Esas diferencias en la confiabilidad de una sola prueba pueden deberse en parte al hecho de que distintos niveles de dificultad de la prueba miden una combinación ligeramente diferente de habilidades, o bien a que la longitud de la prueba puede variar con los niveles de edad. Incluso cuando el número de reactivos es el mismo, los extremos superior e inferior pueden incluir un número insuficiente del grado de dificultad apropiado para permitir que los individuos demuestren adecuadamente lo que son capaces de hacer (efectos de tope o de piso). En otras pruebas, la confiabilidad puede ser algo menor para los grupos más jóvenes y menos capaces, ya que sus puntuaciones están influidas por la adivinación.

Como el coeficiente de confiabilidad sólo es aplicable a muestras similares a aquella en la que se calculó, resulta claro que a cada uno debe acompañarlo una descripción detallada del grupo en el que se determinó y es necesario prestar especial atención a la variabilidad y al nivel de habilidad de la muestra. Una práctica deseable que se está extendiendo en la elaboración de las pruebas consiste en fraccionar la muestra de estandarización en subgrupos más homogéneos con respecto a edad, sexo, nivel de educación, ocupación, etc., e informar por separado los coeficientes de confiabilidad para cada subgrupo. En tales condiciones, es más probable que los coeficientes se apliquen a las muestras que en efecto van a realizar la prueba.

ERROR ESTÁNDAR DE MEDICIÓN

Interpretación de las puntuaciones individuales. La confiabilidad de una prueba puede expresarse en términos del error estándar de medición (EEM), conocido también como error estándar de las puntuaciones. Esta medida es en especial adecuada para la interpretación de las puntuaciones individuales, por lo que resulta más útil que el coeficiente de confiabilidad para muchos propósitos de investigación. El error estándar de medición se calcula con facilidad a partir del coeficiente de confiabilidad de la prueba por medio de la siguiente fórmula:

ttt rDEEEM −⋅= 1

En la que DEt es la desviación estándar de las puntuaciones de la prueba y ttr es el coeficiente de confiabilidad, ambos calculados en el mismo grupo; por ejemplo, si el CI de desviación de determinado test de inteligencia tiene una desviación estándar de 15 y un coeficiente de confiabilidad de .89, el EEM del CI en esta prueba es

95.433.01511.01589.0115 =⋅=⋅=−⋅

Para entender qué nos dice el EEM acerca de una puntuación, supongamos que tenemos un conjunto de 100 CI obtenidos con la prueba anterior por una sola niña, Eugenia. Debido a los errores aleatorios que hemos estudiado en el capítulo, esas puntuaciones varían y caen en una distribución normal alrededor de la verdadera puntuación de Eugenia. La media de esta distribución de 100 puntuaciones puede tomarse como la “puntuación verdadera” para un uso específico de la prueba, y la desviación estándar de la distribución puede considerarse como el EEM. como cualquier desviación estándar, este error puede interpretarse en términos de la curva normal de frecuencias que vimos en el capítulo 3 (véase la figura 3.3). Recordará que entre la media y ±lσ se encuentra aproximadamente el 68 por ciento de los casos en una curva normal. Así, podemos concluir que hay más o menos una posibilidad de 2:1 (o 68:32) de que el CI de Eugenia en la prueba fluctué entre ± 1 EEM o cinco puntos a ambos lados de su verdadero CI. Si su verdadero CI es de 110, esperaríamos que obtuviera entre 105 y 115 alrededor de dos terceras partes (68 por ciento).

Si deseamos estar más seguros de nuestra predicción, podemos elegir probabilidades mayores a 2:1. Si volvemos a la figura 3.3 (capítulo 3) veremos que ±3σ cubre 99.7 por ciento de los casos. Puede verificarse en las tablas de la curva normal de frecuencias que una distancia de 2.58σ a ambos lados de la media comprende exactamente al 99 por ciento de los casos; por consecuencia, hay una probabilidad de 99:1 de que el CI de Eugenia esté dentro de un EEM de 2.58, o (2.58) (5) = 13 puntos, a cualquier lado de su verdadero CI. Podemos entonces afirmar con 99 por ciento de confianza (con una sola posibilidad de error en cada 100) que el CI de Eugenia en una única aplicación de la prueba caerá entre 97 y 123 (110— 13 y 110 + 13). Si se aplicaran a Eugenia 100 pruebas equivalentes, su CI quedaría una sola vez fuera de este margen de valores. Por supuesto, en la práctica no obtenemos las puntuaciones verdaderas, sino apenas las obtenidas de una sola aplicación de la prueba. En tales circunstancias, aplicamos el razonamiento anterior en la dirección inversa. Si es poco probable que el resultado de un individuo se desvíe más de 2.58 de EEM de su verdadera calificación, podemos argumentar que su fluctuación verdadera debe estar dentro de 2.58 de EEM de la puntuación obtenida. Aunque no nos es posible asignar una probabilidad a esta afirmación para cualquier puntuación obtenida, podemos decir que la afirmación sería correcta para el 99 por ciento de los casos. Con este razonamiento, Gulliksen (1950, pp. 17—20) propuso que el error estándar de medición se utilice, como acabamos de ver, para estimar los límites razonables de la puntuación verdadera de una persona con cualquier resultado obtenido. En términos de dichos “límites razonables” suele interpretarse el error de medición en las pruebas psicológicas, y así lo interpretaremos en este libro. 7

7 Se han propuesto otros procedimientos que usan una puntuación “verdadera” estimada como centro del intervalo de confianza Dudek 1979; Glurring, McDennott y Stanley, 1987). Si el coeficiente de confiabilidad es elevado, este procedimiento tiene poco efecto; si es bajo, tanto la puntuación verdadera como el tamaño del intervalo de confianza se calculan a partir del mismo falible coeficiente de confiabilidad.

Desde luego, el error estándar de medición y el coeficiente de confiabilidad son dos formas de expresar la confiabilidad de la prueba. A diferencia del coeficiente de confiabilidad, el error de medición es independiente de la variabilidad del grupo en que se calculó. Expresado en términos de las puntuaciones individuales, permanece sin cambio al encontrarse en un grupo homogéneo o en uno heterogéneo. Por otro lado, al informarse en unidades de calificación, el error de medición no puede compararse directamente de una prueba a otra. Los problemas comunes de la comparabilidad de las unidades surgen entonces cuando los errores de medición se reportan en términos de problemas aritméticos, palabras en una prueba de vocabulario, etc.; por ende, si deseamos comparar la confiabilidad de diferentes pruebas, resulta más conveniente el coeficiente de confiabilidad, mientras que el error estándar de medición es más apropiado para interpretar las puntuaciones individuales. Sin embargo, cuando hay mucha variabilidad en los niveles de habilidad no puede esperarse que los coeficientes de confiabilidad y los errores de medición permanezcan constantes. Las diferencias en los coeficientes de confiabilidad que revisarnos en la sección precedente se mantienen al calcular los errores de medición a diferentes niveles de la misma prueba. Las técnicas TRI de análisis de reactivos citadas en el capítulo 3 ofrecen una solución al problema. Al abarcar un amplio rango de habilidades, esas técnicas brindan una forma de expresar la exactitud de La medición de una prueba en función del nivel de habilidad. El procedimiento arroja una curva de información de la aprueba que depende únicamente de los reactivos incluidos y permite una estimación del error de medición en cada nivel de habilidad. En el capítulo 7 veremos más a fondo esas técnicas. El EEM (o algún otro índice de la exactitud de la medición) permite prevenir un énfasis inadecuado en una sola puntuación numérica. Esta aplicación del EEM es tan importante que cada vez son más las pruebas que expresan las puntuaciones no como un solo número, sino como el margen de puntuaciones dentro del cual es probable que se encuerare la verdadera puntuación del individuo. La Junta Universitaria proporciona datos sobre el EEM y una explicación de su uso no sólo en los materiales distribuidos a consejeros de la educación media y superior, sino también en los reportes de calificación individual que el SAT envía a los examinados. El EEM también se incluye en los materiales que explican a los estudiantes el significado de los resultados que obtuvieron en la prueba. También da información sobre los EEM para interpretar los resultados de los Exámenes de Registro de Graduados (Graduate Record Exaininations, Guía GRE 1995—96).

Interpretación de las diferencias de las puntuaciones. Cuando se evalúan las diferencias entre dos puntuaciones es muy importante considerar la confiabilidad Más aún, el procedimiento óptimo varia según el propósito particular para el cual se pretende utilizar las puntuaciones de la prueba (por ejemplo, para hacer una predicción a largo plazo o la evaluación del desempeñó actual).

de la prueba y los errores de medición. Pensar en términos del intervalo dentro del cual puede fluctuar cada calificación equivale a considerar una supervisión para impedir un acento excesivo de las pequeñas diferencias entre puntuaciones. La precaución resulta deseable lo mismo al comparar Las puntuaciones obtenidas por diferentes personas que al equiparar los resultados del mismo individuo en diferentes habilidades. Del mismo modo, es necesario interpretar a la luz de los errores de medición los cambios en las puntuaciones que siguen a la instrucción o a otras variables experimentales. Una pregunta frecuente acerca de las puntuaciones de las pruebas tiene que ver con la posición relativa del individuo en diferentes áreas. ¿Es mayor la capacidad de Nora para las tareas verbales que para las numéricas?, ¿tiene Tomás más aptitud para las actividades numericas que para las verbales? Si en una batería de aptitudes Nora obtuvo mayor puntuación en la suhprueha verbal que en la numérica y Tornas calificó más alto en la subprueba mecánica que en la verbal, ¿qué tan seguros podernos estar de que volverán a hacerlo al ser examinados con otra forma de la hatería? En otras palabras, ¿sería posible que las diferencias en las puntuaciones fueran prod ucto de la selección fortuita de los reactivos de las pruebas verbal, numérica y mecánica? Estas preguntas son pertinentes para la interpretación apropiada de los resultados en las baterías de calificaciones múltiples tanto de habilidades como de rasgos de personalidad (Anastasi, 1985a). En los capítulos 8 y 10 (sobre los tests de habilidad) y 13 (acerca de los tests de personalidad) daremos otros ejemplos y un estudio más profundo de los problemas que se deben considerarse al interpretar el perfil de puntuaciones en esas baterías.

Debido al interés creciente en la interpretación de los perfiles de calificación, las editoriales elaboraron formas de reporte que permiten la evaluación de las puntuaciones en términos de sus errores de medición. Un ejemplo es la hoja de reporte individual para los Tests de Aptitud Diferencial, que incluye la información ilustrada en la figura 4.6. De este modo, las calificaciones percentilares obtenidas en cada subtest de la hatería se grafican como bandas de percentiles alrededor del obtenido. Cada barra percentilar corresponde a una distancia de un EEM a cualquier lado de la puntuación la obtenida; por consecuencia, la probabilidad de que la puntuación “verdadera” se encuentre dentro de la barra es aproximadamente de 2 a 1 (.68 a .32). Al interpretar Los perfiles se advierte a los usuarios que no den importancia a las diferencias entre las puntuaciones cuyas barras percentilares se sobreponen, en especial si lo

hacen en más de la mitad de su longitud; por ejemplo, en el perfil de la figura 4.6 es probable que la diferencia entre las puntuaciones de razonamiento verbal y de razonamiento numérico refleje una diferencia genuina en el nivel de habilidad; pero quizá no sea así entre el razonamiento numérico y razonamiento abstracto; mientras que la diferencia entre el razonamiento abstracto y razonamiento mecánico queda en el margen de la duda.

Es bueno recordar que el error estándar de la diferencia entre dos puntuaciones es mayor que el error de medición de cualquiera de esos dos resultados. Esto se deriva del hecho de que los errores aleatorios o fortuitos de ambas puntuaciones influyen en esta diferencia. El error estándar de la diferencia entre dos puntuaciones puede encontrarse a partir de los errores estándares de medición de los dos resultados mediante la siguiente fórmula: 8

( ) ( )22

21 EEMEEMEEdif −=

En la que EEdif es el error estándar de la diferencia entre las dos puntuaciones, y EEM1 y EEM2 son los errores estándares de medición de las puntuaciones separadas. Al sustituir el EEM1 por 111 rDE −⋅ y EEM2 por

221 rDE −⋅ podemos replantear la fórmula directamente en términos de coeficientes de confiabilidad, de la siguiente manera:

8 Esta fórmula no debe ser confundida con la fórmula para obtener el error estándar de una diferencia entre dos medias de grupo, la cual incluye un término de correlación cuando las dos variables a comparar están correlacionadas. Los errores de medición en dos. variables son errores, aleatorios o fortuitos y por lo tanto se - supone que no están correlacionados.

22112 rrEEdif −−=

En esta sustitución, se utilizó la misma DE para las pruebas 1 y 2, ya que sus puntuaciones tendrían que expresarse en érminos de la misma escala antes de que pudieran compararse.

Podemos ilustrar el procedimiento anterior con los CI verbal y de ejecución de la Escala de Inteligencia para Adultos de Wechsler, Revisada (WAIS-R). La confiabilidad de división por mitades de esos resultados fue de .97 y .93, respectivamente. Los CI de desviación del WAIS-R se expresan en una escala con una media de 100 y una DE de 15; por ende, el error estándar de la diferencia entre esas dos puntuaciones puede encontrarse de la siguiente manera:

74.493.097.0215 =−−=difEE

Para determinar qué tan grande puede ser una diferencia obtenida por azar a nivel de .05, multiplicamos el error estándar de la diferencia (4.74) por 1.96. El resultado es 9.29, aproximadamente 10 puntos. Así, la diferencia entre el CI Verbal y de Ejecución de un individuo en el WAIS-R debe ser al menos de 10 puntos para ser significativo a nivel de 0.05 .9

APLICACIÓN DE LA CONFIABILIDAD A LAS PRUEBAS DE DESTREZA Y LAS PUNTUACIONES DE CORTE

Recordará que en el capítulo 3 los tests referidos a dominio suelen (pero no necesariamente) evaluar el desempeño en términos de destreza más que en función del grado de rendimiento. Una implicación estadística importante de las pruebas de destreza es una reducción en la variabilidad de las puntuaciones entre personas. Teóricamente, si dos continúan el entrenamiento hasta dominar la habilidad, la variabilidad se reduce a cero. En una sección anterior vimos que a cualquier correlación, incluidos los coeficientes de confiabilidad, la afecta la variabilidad del grupo en que se calculó. Conforme disminuye la variabilidad de la muestra también lo hace el coeficiente de correlación. En consecuencia, resultaría inapropiado evaluar la confiabilidad de la mayor parte de los tests referidos a dominio aplicando los procedimientos comunes a un grupo de

9 Pueden obtener estimaciones muy precisas usando las confiabilidades y el EEM que realmente se encuentran en cada grupo de edad. Cuando se calcula de este modo, la mínima diferencia significativa verbal-ejecución al nivel de 0.5, como se informa en el manual de las prueba, va de 8.83 a 12.04; sin embargo, la mayor parte de los valores se encuentran cerca de l0.

personas después de que han alcanzado el nivel preestablecido de destreza. En tales condiciones, incluso una prueba muy estable y consistente produciría un coeficiente de confiabilidad cercano a cero.

Esta aparente dificultad para la evaluación de la confiabilidad surge del hecho de no considerar lo que los tests referidos a dominio pretenden medir, en la práctica, los instrumentos se utilizan sobre todo para distinguir entre quienes han adquirido las habilidades y los conocimientos requeridos para determinada actividad y los que no lo han hecho. Al aplicar la prueba puede variar considerablemente, desde obtener la licencia para conducir, ser asignado a una especialidad ocupacional, avanzar a la siguiente unidad en un programa de instrucción individualizada o ser admitido a cierto curso; no obstante, en todas esas situaciones el hecho de que la prueba sea utilizada implica la expectativa de variabilidad individual en el desempeño. Una parte importante de esta variabilidad refleja las diferencias individuales en la cantidad de entrenamiento recibido en las funciones pertinentes.

Hay más de una docena de técnicas distintas para evaluar específicamente la confiabilidad de los tests referidos a dominio (Berk, 1984h; Brennan, 1984; Subkoviak, 1984). Algunas son apropiadas para decisiones simples de dominio - no dominio en las que todos los errores de clasificación se consideran igualmente serios cualquiera que sea su distancia de la puntuación de corte. En estos casos, es posible aplicar test y retest con formas paralelas para encontrar el porcentaje de personas para las cuales se tomó la misma decisión en ambas ocasiones. Estos datos se analizan luego, al calcular los índices de acuerdo con valores significativos. Otros procedimientos toman en consideración las puntuaciones reales obtenidas en ambas ocasiones y proporcionan indicadores que reflejan la desviación de cada persona por encima o por debajo de cualquier puntuación de corte. La elección de un procedimiento especial debe tener en cuenta la naturaleza y los usos de la prueba. La bibliografía especializada ha examinado ampliamente consideraciones adecuadas (véase Berk, 1984a; Feldt y Brennan, 1989).