Coeficiente de Confiabilidad

UNIVERSIDAD DE CARABOBO FACULTAD DE CIENCIAS DE LA EDUCACIÓN

DEPARTAMENTO DE EVALUACIÓN Y MEDICIÓN CÁTEDRA: ANÁLISIS DE DATOS EDUCATIVOS

Alumna: Jenevic Castillo C.I.: 20502734

Sección: 90

Pearson: es el coeficiente que se utiliza cuando las variables que se interrelacionan son continuas, han sido medidas en escalas de intervalos o razón. Se caracteriza por ser lineal y paramétrica, por lo tanto solo puede ser utilizado cuando exista una pareja de variables correspondiente a una misma muestra ya que lo que se hace es comparar la covarianza existente entra ellas. Para su utilización se deben considerar que se cumplen los siguientes supuestos: cada par de datos es independiente de los demás, la relación entre las variables es rectilínea y las variables son continuas.

Coeficiente de Pearson

Procedimiento Con SPSS:1. Pulse el botón analizar de la barra de

menú. 2. Del menú emergente correlaciones3. Seleccione a continuación Bivariadas4. Luego inserte las variables objeto de

estudio. 5. Selecciones el coeficiente deseado6. Pulse aceptar. 7. Interprete los resultados obtenidos.

22 *

))((

yx

yxxy

Fórmula de los Desvíos

Donde X= (X-X) y Y= (y- y) 2222 )()())((

yyNxxNyxxyN

xy

Fórmula de las puntuaciones Originales

El procesador muestra en un cuadro en primer lugar el resultado de la correlación (Correlación de Pearson), luego la probabilidad de significación para pruebas de hipótesis (Sig. Bilateral) y finalmente el tamaño de la muestra o de la población (N).

Determine si es cierto que a mayor puntuación en primer lapso existe un alta tendencia a obtener mayores puntuaciones en resolución de problemas

Ejemplo

Datos suministrados en el SPSS 1.Pulse el botón analizar de la barra de menú.

2. Del menú emergente correlaciones 3. Seleccione a continuación Bivariadas

4. Luego inserte las variables objeto de estudio.

Pearson

Correlación Pearson

Interpretación: Dado que el coeficiente de Correlación de Pearson para las variables primer lapso y resolución de problemas dio 0,79 la relación es imperfecta positiva de grado alto, lo que indica que existe una alta tendencia a que los estudiantes que obtuvieron mayores calificaciones en primer lapso obtuvieron mayores calificaciones en resolución de problemas y viceversa, los estudiantes que obtuvieron menores calificaciones en primer lapso obtuvieron menores calificaciones en resolución de problemas y viceversa, por lo tanto el planteamiento es cierto.

5. Selecciones el coeficiente deseado 6. Pulse aceptar.

7. Interprete los resultados obtenidos

Spearman 1. Pulse el botón analizar de la barra de

menú. 2. Del menú emergente correlaciones3. Seleccione a continuación Bivariadas4. Luego inserte las variables objeto de

estudio. 5. Selecciones el coeficiente deseado6. Pulse aceptar. 7. Interprete los resultados obtenidos.

Coeficiente de Sperman Sperman: El coeficiente de correlación de Spearman permite identificar si dos variables se relacionan en una función monótona (es decir, cuando un número aumenta, el otro también o viceversa).

El procesador muestra en un cuadro en primer lugar el resultado de la correlación (Correlación de Pearson), luego la probabilidad de significación para pruebas de hipótesis (Sig. Bilateral) y finalmente el tamaño de la muestra o de la población (N). 41,0

)1(61 2

2

nnd

s

1- Determine si es cierto que a mayor edad se obtiene mayor índice de admisión.

Ejemplo

Datos suministrados en el SPSS 1.Pulse el botón analizar de la barra de menú.

2. Del menú emergente correlaciones 3. Seleccione a continuación Bivariadas

4. Luego inserte las variables objeto de estudio.

SpermanCorrelación Pearson

5. Selecciones el coeficiente deseado 6. Pulse aceptar.

7. Interprete los resultados obtenidosInterpretación: Dado que el coeficiente de Correlación de Pearson para las variables edad e índice de admisión dio -0,65 la relación es imperfecta negativa de grado muy bajo, lo que indica que existe una muy baja tendencia a que los estudiantes que tienen mayor edad son los que tienen menor índice de admisión y viceversa, los estudiantes que tienen menor edad son los que tienen mayor índice de admisión y viceversa, por lo tanto el planteamiento es falso.

Alfa de Cronbach: es un modelo de consistencia interna, basado en el promedio de las correlaciones entre los ítems. Entre las ventajas de esta medida se encuentra la posibilidad de evaluar cuánto mejoraría (o empeoraría) la fiabilidad de la prueba si se excluyera un determinado ítem. Se aplica para la validación de instrumentos de recolección de datos.

Procedimiento Con SPSS:1. Pulse el botón analizar de la barra de

menú. 2. Del menú emergente escala3. Seleccione a continuación análisis de

Fiabilidad4. Luego inserte las variables objeto de

estudio. 5. Entramos a la casilla Estadístico y

seleccionamos Escala si se elimina el elemento

6. Selecciones el coeficiente deseado7. Pulse aceptar. 8. Interprete los resultados obtenidos.

Coeficiente de Alfa de Cronbach

EjemploSupongamos que se tiene un cuestionario para evaluar la aceptación de un curso con 3 preguntas y se desea saber si los datos que se obtienen a través de esta herramienta son confiables. Para evaluar la fiabilidad de este cuestionario, este mismo se aplico a 10 jueces. Las preguntas y los resultados se muestran a continuación: Ítem 1: El curso a respondido a sus expectativasÍtem 2: Los expositores conocen el temaÍtem 3: Se desarrollo de acuerdo a lo programadoPara cada items se considero la escala del 1 al 5

Datos suministrados en el SPSS 1.Pulse el botón analizar de la barra de menú.

2. Del menú emergente escala 3. Seleccione a continuación análisis de Fiabilidad

4. Luego inserte las variables objeto de estudio. 5. Entramos a la casilla Estadístico y seleccionamos Escala si se elimina el elemento

6. Selecciones el coeficiente deseado 7. Pulse aceptar.

Alfa de Cronbach

Interpretación: El valor obtenido del alfa es 0,699 y este es mayor al valor mínimo requerido para demostrar la confiabilidad de la encuesta

8. Interprete los resultados obtenidos

Se trata de la misma fórmula que el Alfa de Cronbach solo que esta última es expresada para ítems continuos y Kuder Richardson para ítems dicotómicos.

Esta técnica es para el calculo de la confiabilidad de un instrumento aplicable sólo a investigaciones en las que las respuestas a cada ítem sean dicotómicas o binarias, es decir, puedan codificarse como 1 ó 0 (Correcto – incorrecto, presente – ausente, a favor – en contra, etc.)

Coeficiente de Kuder Richardson

Procedimiento Con SPSS:1. Pulse el botón analizar de la barra de

menú. 2. Del menú emergente escala3. Seleccione a continuación análisis de

Fiabilidad4. Luego inserte las variables objeto de

estudio. 5. Selecciones el coeficiente deseado6. Pulse aceptar. 7. Interprete los resultados obtenidos.