Confiabilidad Estadistica MSc. Econ Alexander Nuñez

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Confiabilidad Estadistica MSc. Econ Alexander Nuñez

  1. 1. CONFIABILIDAD ESTADÌSTICA Medidas de Consistencia Interna REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA NACIONAL (DECANATO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO NÚCLEO PUERTO CABELLO ASIGNATURA: TECNICAS CUANTITATIVAS DE GESTIÓN Octubre 2010 Elaborado por: MSc. Econ. Alexander Nuñez Email: alexander0103@gmail.com Cuenta Twitter: MSc_alexandern
  2. 2. •Esta referida al grado al que una escala produce resultados consistentes si se realizan mediciones repetidas. •Las fuentes sistemáticas de error no tienen impacto adverso en la confiabilidad, porque afectan de manera constante y no llevan una inconsistencia. En contraste, el error aleatorio produce inconsistencia, lo que conduce a menor confiabilidad. •La confiabilidad se evalúa al determinar la proporción de la variación sistemática en una escala. Esto se hace al determinar la asociación entre las calificaciones obtenidas de diferentes aplicaciones de la escala. Si la asociación es alta, la escala arroja resultados consistentes y por lo tanto es confiable. CONFIABILIDAD Es un método que utiliza la confiabilidad y que define el camino más habitual para estimar la fiabilidad de pruebas, escalas o test, cuando se utilizan conjuntos de ítems que se espera midan el mismo atributo o campo de contenido. CONSISTENCIA INTERNA MSc. Econ. Alexander A Nuñez Técnicas Cuantitativas de Gestiòn
  3. 3. Coeficiente de Confiabilidad Kuder-Richardson Se estima que fue publicado por primera vez en el año 1937. Es una medida de la consistencia interna de la fiabilidad de la medidas con opciones dicotómicas. MSc. Econ. Alexander A Nuñez Técnicas Cuantitativas de Gestiòn
  4. 4. Encuestados Item 1 Items 2 Items 3 Items 4 Items 5 Items 6 Items 7 Items 8 Items 9 Items 10 Items 11 Items 12 Totales Sujeto 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 5 Sujeto 2 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 3 Sujeto 3 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 0 1 10 Sujeto 4 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 9 Sujeto 5 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 4 Sumatoria 2 3 4 2 2 5 1 5 2 3 1 1 31 Valores 31 1 Sujetos 5 Valor Promedio 6,20 P 0,40 0,60 0,80 0,40 0,40 1,00 0,20 1,00 0,40 0,60 0,20 0,20 Q 0,60 0,40 0,20 0,60 0,60 0,00 0,80 0,00 0,60 0,40 0,80 0,80 P*Q 0,24 0,24 0,16 0,24 0,24 0,00 0,16 0,00 0,24 0,24 0,16 0,16 2,08 Varianza X Media St2 Varianza 9,7 5 6,20 1,44 3 6,20 10,24 10 6,20 14,44 9 6,20 7,84 4 6,20 4,84 38,8 k= 12 k-1= 11 Constante= 1 Kuder-Richardson 1,09 0,21443299 0,78556701 85,70% 2,8 -2,2 Kuder-Richardson Cálculo del Coeficiente Kuder-Richardson Sumatoria ∑ Desviación Media -1,2 -3,2 3,8 Ejercicio Ejemplo MSc. Econ. Alexander A Nuñez Técnicas Cuantitativas de Gestiòn
  5. 5. Otra forma de simplificar la fórmula. Se cancelan ambas varianzas (numerador y denominador) y se simplifica a 1 que luego restara el resultado del cociente de la sumatoria de p.q con la varianza. N= esta referido al Nro. de Items. = esta referido al calculo de las varianzas totales individuales. = esta referido a la sumatoria del producto de las proporciones. N= 12 (son doce ítems) Sujeto 1 5 Sujeto 2 3 Sujeto 3 10 Sujeto 4 9 Sujeto 5 4 Totales 31 Totales de las Sumatorias de los resultados del Instrumento Encuestados = = En este caso, la sumatoria del producto de todas las proporciones (p y q) es igual a: = 0,24 + 0,24 + 0,16 + 0,24 + 0,24 + 0,00 + 0,16 + 0,00 + 0,24 + 0,24 + 0,16 + 0,16 = 2,08 Valor Promedio = 31/5 = 6,20 Varianza= (5 -6,20)2 +(3 -6,20)2 +(10 -6,20)2 +(9 -6,20)2 +(4 -6,20)2 5-1 Varianza= 38,8 / 4 Varianza= 9,70 MSc. Econ. Alexander A Nuñez Técnicas Cuantitativas de Gestiòn
  6. 6. KR20 = 12 9,70 – 2,08 12-1 9,70 KR20 = 1,090909 * (9.70 – 2.08) 9.70 KR20 = 1,090909 * (7,62) 9.70 KR20 = 1,090909 * 0,78556701 KR20 = 85,70% Otra forma seria: KR20= n 1- n-1 KR20 = 12 1 - 2,08 12-1 9,70 KR20 = 1,090909 * (1 – ( 0,21443299)) KR20 = 1.090909 * 0,78556701 KR20 = 85,70% METODOLOGÌA DE CÀLCULO MSc. Econ. Alexander A Nuñez Técnicas Cuantitativas de Gestiòn
  7. 7. Coeficiente de Confiabilidad Alfa de Cronbach Se estima que fue publicado en 1951. Es un parámetro que sirve para medir la fiabilidad de una escala de medida con opciones policotómicas. MSc. Econ. Alexander A Nuñez Técnicas Cuantitativas de Gestiòn
  8. 8. Coeficientes de Confiabilidad Alfa de Cronbach         − − = ∑ 2 2 1 1 T i S S K K α K = esta referido a Nro. de ítems. = esta referido a la sumatoria de las varianzas “individuales” de los ítems. = esta referido al cálculo de las varianzas “totales” de los ítems. Fórmula General MSc. Econ. Alexander A Nuñez Técnicas Cuantitativas de Gestiòn Alfa de Cronbach es, sin duda, el coeficiente de confiabilidad más ampliamente utilizado por los investigadores.
  9. 9. Items I II III Docentes UNEFA Rafael Peña (1) 3 5 5 Ana Maria Perez (2) 5 4 5 Alexander Nuñez (3) 4 4 5 Mauricio Pietrobonne (4) 4 5 3 Simón García (5) 1 2 2 Tibisay Guaita (6) 4 3 3 Escala de Valoraciòn Puntuaciòn Excelente 5 Bueno 4 Regular 3 Deficiente 2 Muy Deficiente 1 Items I Docentes UNEFA Rafael Peña (1) 3 Ana Maria Perez (2) 5 Alexander Nuñez (3) 4 Mauricio Pietrobonne (4) 4 Simón García (5) 1 Tibisay Guaita (6) 4 Cálculo de la Varianza del Items 1 Valor Promedio = 21/6 = 3,5 Varianza= (3 -3,5)2 +(5 -3,5)2 +(4 -3,5)2 +(4 -3,5)2 +(1 -3,5)2 + +(4 -3,5)2 6-1 Varianza= 9,50 / 5 Varianza Items 1 = 1,90 Ejercicio Ejemplo MSc. Econ. Alexander A Nuñez Técnicas Cuantitativas de Gestiòn
  10. 10. Valor Promedio = 23/6 = 3,83 Varianza= (5 -3,83)2 +(4 -3,83)2 +(4 -3,83)2 +(5 -3,83)2 +(2 -3,83)2 + +(3 -3,83)2 6-1 Varianza= 6,83 / 5 Varianza Items 2 = 1,36 Items II Docentes UNEFA Rafael Peña (1) 5 Ana Maria Perez (2) 4 Alexander Nuñez (3) 4 Mauricio Pietrobonne (4) 5 Simón García (5) 2 Tibisay Guaita (6) 3 Items III Docentes UNEFA Rafael Peña (1) 5 Ana Maria Perez (2) 5 Alexander Nuñez (3) 5 Mauricio Pietrobonne (4) 3 Simón García (5) 2 Tibisay Guaita (6) 3 Valor Promedio = 23/6 = 3,83 Varianza= (5 -3,83)2 +(5 -3,83)2 +(5 -3,83)2 +(3 -3,83)2 +(2 -3,83)2 + +(3 -3,83)2 6-1 Varianza= 8,83 / 5 Varianza Items 2 = 1,76 Cálculo de la Varianza del Items 2 Cálculo de la Varianza del Items 3 Sumatoria de las Varianzas Individuales de los Items Varianza Resultado Items 1 1.90 Items 2 1.36 Items 3 1.76 Sumatoria 5.02 MSc. Econ. Alexander A Nuñez Técnicas Cuantitativas de Gestiòn
  11. 11. Items I II III Suma de Items Docentes UNEFA Rafael Peña (1) 3 5 5 13 Ana Maria Perez (2) 5 4 5 14 Alexander Nuñez (3) 4 4 5 13 Mauricio Pietrobonne (4) 4 5 3 12 Simón García (5) 1 2 2 5 Tibisay Guaita (6) 4 3 3 10 Cálculo de la Varianza de la Sumatoria de los Totales Valor Promedio de los Ítems Totales = 67/6 = 11,17 Varianza= (13 -11,17)2 +(14 -11,17)2 +(13-11,17)2 +(12 -11,17)2 +(5 -11,17)2 + +(10 -11,17)2 6-1 Varianza de los Ítems Totales= 54,83 / 5 Varianza de los Ítems Totales = 10,97 α = 3 1 – 5,02 3-1 10,97 α = 3 1 - 0,45761167 2 α = 1,5 * 0,54238833 α = 81,35% MSc. Econ. Alexander A Nuñez Técnicas Cuantitativas de Gestiòn
  12. 12. Rangos Magnitud 0,81 a 1,00 Muy Alta 0,61 a 0,80 Alta 0,41 a 0,60 Moderada 0,21 a 0,40 Baja 0,01 a 0,20 Muy Baja OBSERVACIÓN: La confiabilidad de un instrumento está en relación directa con su extensión. Esto se explica porque en la medida que la prueba está formada por pocos ítemes (n < 10) el error de medición aumenta y, en consecuencia, la confiabilidad tiende a bajar. Es decir, cuando la prueba contiene una muestra grande de ítemes (n > 30) que son representativos del dominio que se pretende medir, aumenta la probabilidad de acercarnos a la varianza verdadera del instrumento y, de esta manera, se incrementa la confiabilidad. Criterios de Decisión e Interpretación Véase: Thorndike,1989; Magnusson, 1983). MSc. Econ. Alexander A Nuñez Técnicas Cuantitativas de Gestiòn

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