Error estándar de medición

ejemplo de error estándar de medición

La confiabilidad de una prueba puede expresarse en términos de la error estándar de medición (smi), también llamado el error estándar de una puntuación. Esta partitura es particularmente adecuada para la interpretación de partituras individuales.

Por lo tanto, es más útil que el coeficiente de confiabilidad para muchos propósitos de prueba. El error estándar de medición se puede calcular fácilmente a partir del coeficiente de confiabilidad de la prueba mediante una simple reordenación de la fórmula de Rulon (g):

error estándar de medición

Donde es la desviación estándar de los puntajes de las pruebas y rTT el coeficiente de confiabilidad, ambos calculados en el mismo grupo.

El error estándar de medición es una estadística útil porque permite al experimentador estimar los límites dentro de los cuales se puede esperar que caigan las puntuaciones verdaderas de un cierto porcentaje de individuos (sujetos) que tienen una determinada puntuación observada, suponiendo que los errores de medición se distribuyen normalmente. .

Según la ley normal de probabilidad, alrededor de 68% (más precisamente, 68,27%) de un grupo de individuos tendrán puntuaciones verdaderas dentro de ±1 error estándar de la medición de la puntuación observada.

Del mismo modo, aproximadamente 95% de un grupo de individuos que tienen las mismas puntuaciones observadas tendrán puntuaciones verdaderas dentro de ±2 errores estándar de la medición de la puntuación observada.

Y prácticamente todos (99.72%) tendrán puntuaciones verdaderas dentro de +3 el error estándar de la medición de esa puntuación observada.

Como ejemplo, supongamos que la desviación estándar de las puntuaciones observadas en una prueba es 10 y el coeficiente de confiabilidad es 0,90; entonces;

ejemplo de error estándar de medición

Entonces, si la puntuación observada de una persona es 50, se puede concluir con una confianza de 68,27% que la puntuación verdadera de esta persona se encuentra en el intervalo 50 ±1(3,16), es decir, entre 46,84 y 53,16. Si queremos estar más seguros de nuestra predicción, podemos elegir cuotas más altas que las anteriores.

Por lo tanto, estamos prácticamente seguros (99.72%) de que este individuo tendrá su puntuación real en el rango de 40,52 y 59,48, resultante del intervalo de 50±3(3.I6).

Como muestra la fórmula (k), el error estándar de medición aumenta a medida que disminuye la confiabilidad. Cuando rn=1,0, no hay error al estimar la puntuación verdadera de un individuo a partir de la puntuación observada.

Cuando rn=.00, el error de medición es máximo e igual a la desviación estándar de la puntuación observada.

Por supuesto, una prueba con un coeficiente de confiabilidad cercano a 0,00 es inútil porque la exactitud de cualquier decisión tomada sobre la base de las puntuaciones no será mejor que la casualidad.

¿Cómo juzgamos la utilidad de una prueba en términos del coeficiente de confiabilidad?
La respuesta a esta pregunta depende de lo que uno planee hacer con la puntuación del examen.

Si se utiliza una prueba para determinar si las puntuaciones medias de dos grupos de personas son significativamente diferentes, entonces un coeficiente de confiabilidad tan bajo como 0,65 puede ser satisfactorio. Si la prueba se utiliza para comparar un individuo con otro, se necesita un coeficiente de al menos 0,85.

Conclusión

El error estándar es la desviación estándar de la distribución muestral. Mide la precisión con la que una muestra determinada representa a su población.

¿Cómo se define el error estándar de la media (SEM)?

El error estándar de la media, abreviado como SEM, representa la desviación estándar de la medida de la media muestral de la población. Define una estimación de la desviación estándar calculada a partir de la muestra.

¿En qué se diferencia el error estándar de la desviación estándar?

Mientras que la desviación estándar mide la variabilidad o dispersión de la media, el error estándar indica con qué precisión una muestra representa a su población. El error estándar se calcula dividiendo la desviación estándar por la raíz cuadrada del tamaño de la muestra.

¿Cuál es el significado del error estándar de estimación (SEE)?

El error estándar de estimación (SEE) estima la precisión de las predicciones. Representa la desviación de las estimaciones de los valores previstos y también se conoce como error de suma de cuadrados.

¿Cómo se puede calcular el error estándar?

El error estándar se calcula determinando la desviación estándar (σ) y luego dividiéndola por la raíz cuadrada del número de mediciones (n).

¿Por qué es importante el error estándar en estadística?

Los errores estándar proporcionan medidas simples de incertidumbre en un valor. Ayudan a comprender la precisión de una media muestral respecto de la media poblacional. Un error estándar más pequeño indica que la media muestral refleja con mayor precisión la media poblacional real.

¿Es el error estándar lo mismo que el error estándar de la media (SEM)?

El error estándar (SE) se puede definir con mayor precisión como el error estándar medio (SEM). Es una propiedad de la estimación de la media y muestra la precisión de la media muestral en comparación con la media poblacional.