Effects of the heterogeneity of the variances on reliability generalization : an example with the beck depression inventory
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Fecha:
2011Publicado en:
Psicothema. 2011, v. 23, n. 3 ; p. 516-522Resumen:
Efectos de la heterogeneidad de las varianzas en la generalización de la fiabilidad: un ejemplo con el Inventario de Depresión de Beck. Los estudios de Generalización de la Fiabilidad (GF) analizan estimaciones de la fiabilidad de las puntuaciones de un test proporcionadas por un conjunto de estudios. Como normalmente sus objetivos y diseños son extremadamente variados, sus muestreos de individuos obedecen a esquemas muy diferentes. Consecuentemente, las varianzas de las puntuaciones serán más heterogéneas de lo esperado por mera fluctuación aleatoria. Hay dos problemas principales asociados a esta fuente potencial de heterogeneidad que se deberían tener presentes. Primero, la heterogeneidad ha sido normalmente identificada subjetivamente, de forma poco rigurosa. Segundo, una vez identificada no se ha tenido en cuenta en los análisis posteriores. En trabajos previos se han propuesto formas de afrontar ambos problemas. Se resumen esos procedimientos y se aplican a un conjunto de 65 estudios independientes que aportan estimaciones de la consistencia interna del Inventario de Depresión de Beck. Los resultados muestran porqué cualquier estudio de GF debería tener en cuenta la heterogeneidad de las varianzas. Aparte de ésta, la única fuente que explica adicionalmente una varianza significativa en los coeficientes es la versión: la segunda y tercera versiones del test implican incrementos significativos de la consistencia. Se discuten las consecuencias de ignorar la heterogeneidad de las varianzas.
Efectos de la heterogeneidad de las varianzas en la generalización de la fiabilidad: un ejemplo con el Inventario de Depresión de Beck. Los estudios de Generalización de la Fiabilidad (GF) analizan estimaciones de la fiabilidad de las puntuaciones de un test proporcionadas por un conjunto de estudios. Como normalmente sus objetivos y diseños son extremadamente variados, sus muestreos de individuos obedecen a esquemas muy diferentes. Consecuentemente, las varianzas de las puntuaciones serán más heterogéneas de lo esperado por mera fluctuación aleatoria. Hay dos problemas principales asociados a esta fuente potencial de heterogeneidad que se deberían tener presentes. Primero, la heterogeneidad ha sido normalmente identificada subjetivamente, de forma poco rigurosa. Segundo, una vez identificada no se ha tenido en cuenta en los análisis posteriores. En trabajos previos se han propuesto formas de afrontar ambos problemas. Se resumen esos procedimientos y se aplican a un conjunto de 65 estudios independientes que aportan estimaciones de la consistencia interna del Inventario de Depresión de Beck. Los resultados muestran porqué cualquier estudio de GF debería tener en cuenta la heterogeneidad de las varianzas. Aparte de ésta, la única fuente que explica adicionalmente una varianza significativa en los coeficientes es la versión: la segunda y tercera versiones del test implican incrementos significativos de la consistencia. Se discuten las consecuencias de ignorar la heterogeneidad de las varianzas.
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