Diese Präsentation wurde erfolgreich gemeldet.
Wir verwenden Ihre LinkedIn Profilangaben und Informationen zu Ihren Aktivitäten, um Anzeigen zu personalisieren und Ihnen relevantere Inhalte anzuzeigen. Sie können Ihre Anzeigeneinstellungen jederzeit ändern.

Teoría de la generalizabilidad de los tests

10.671 Aufrufe

Veröffentlicht am

Introducción general a la teoría de la Generalizabilidad

Veröffentlicht in: Bildung
  • Als Erste(r) kommentieren

Teoría de la generalizabilidad de los tests

  1. 1. Teoría de la Generalizabilidad: x pi = µ + α p + βi + αβ pi ,e x pi µ
  2. 2. Teoría de la Generalizabilidad: Problemas con la Teoría Clásica: a) La concepción unitaria del error de medida. b) La rigidez del concepto de paralelismo de las medidas. c) Extensión del concepto limitado de fiabilidad a otro más amplio de generalización
  3. 3. Teoría de la Generalizabilidad: Propuesta de la TG para superar las limitaciones de la TCT: a) Utiliza el concepto estadístico de muestreo de fuentes de variación múltiples. b) Sustituye el concepto de medidas paralelas por el de medidas aleatoriamente paralelas. c) Sustituye el concepto de puntuación verdadera por el de puntuación del universo. d) Se reemplaza el concepto de fiabilidad por el de generalizabilidad o invarianza de la población de condiciones.
  4. 4. Teoría de la Generalizabilidad: x pi = µ + α p + βi + αβ pi ,eα p = µp − µ β i = µi − µ
  5. 5. Teoría de la Generalizabilidad: Ecuación básica para el caso más simple: x pi = µ + α p + βi + αβ pi ,e Donde: αβ pi ,e = x pi − µ p − µi + µ Efecto de la interacción entre la faceta de diferenciación y la de generalización (del sujeto p en la condición i), confundido con error. Este modelo de medida incorpora portenciales fuentes de error: la(s) faceta(s) de generalización.
  6. 6. Teoría de la Generalizabilidad: Mediante un análisis de la varianza se estiman los componentes de la varianza asociada con cada fuente de variación del diseño, tanto las relativas a la faceta de diferenciación como a la(s) facetas de generalización. Se concluye que Xpi es una medida adecuada del rasgo o característica evaluada con el test cuando la variabilidad debida a la faceta de diferenciación es considerablemente mayor que la debida a la(s) faceta(s) de generalización.
  7. 7. Estimación de la característica de interés: La característica que se desea medir o estimar al aplicar un test a un sujeto recibe la denominación de PUNTUACIÓN UNIVERSO (U). Fórmula general para estimar U: ) ) ) ( P U − E.max . ≤ U ≤ U + E.max . ≤ α ) ) Donde: U=X E.max . = zcσ e σ e = σ x 1−α α = coeficiente de generalizabilidad
  8. 8. Estimación del error: Error de medida E = X −U X = Puntuación observadaen el sujeto en una determinada forma del test en unas determinadas condiciones. U=E(X) puntuación media que obtendría el sujeto en ese test en todos las condiciones posibles de medida incluidas en el universo de generalización.
  9. 9. Estimación típica de medida: σe = σ x 1−α Donde: σ 2 α= u σ 2 x El valor estimado para las dos varianzas es función de: ○ el tipo de diseño utilizado ○ la finalidad del estudio de decisión

×