Método de división por mitades: definición, ejemplos

fórmula de profecía de Spearman-Brown

El método de formas paralelas, en muchos casos, es costoso y frecuentemente difícil de construir. Por lo tanto, un método menos directo para evaluar los efectos de diferentes muestras de elementos es el llamado método de división por mitades.

Definición y significado del método de dividir por la mitad

El método de división por mitades es una técnica que se utiliza para evaluar la confiabilidad de una prueba dividiéndola en dos mitades y correlacionando las puntuaciones de cada mitad. Evalúa la consistencia interna de una prueba.

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¿Cuál es el significado de la fórmula de profecía de Spearman-Brown en el método de dividir por la mitad?

La fórmula de profecía de Spearman-Brown se utiliza para estimar la confiabilidad de la prueba completa basándose en la correlación entre las dos mitades. Corrige el coeficiente de confiabilidad ya que la correlación del método de división por mitades da la confiabilidad de solo una media prueba.

¿En qué se diferencia el método de división por mitades de otros métodos de confiabilidad?

A diferencia de los métodos de confiabilidad test-retest y de formas paralelas, donde las puntuaciones se basan en el número total de ítems de la prueba, el método dividido por la mitad implica correlacionar puntuaciones basadas en la mitad del número de ítems.

¿Qué desafíos pueden surgir al utilizar el método de dividir por mitades?

Un desafío notable es garantizar que las dos mitades de la prueba sean comparables, especialmente en términos de dificultad de los ítems. Si los elementos no están ordenados en un orden aproximado de dificultad, es posible que las dos mitades no produzcan puntuaciones casi equivalentes.

¿Cómo se puede predecir la confiabilidad de una prueba cuando se cambia su duración?

La fórmula de Spearman-Brown se puede emplear para predecir la confiabilidad de una prueba cuando se modifica su duración. Puede estimar el efecto de alargar o acortar una prueba sobre su coeficiente de confiabilidad.

¿Cuál es el método alternativo de Rulon para encontrar la confiabilidad dividida por la mitad?

El método de Rulon calcula la confiabilidad dividida por mitades utilizando solo la varianza de las diferencias entre las puntuaciones de cada persona en las dos medias pruebas y la varianza de las puntuaciones totales. Estos valores se sustituyen en una fórmula específica, lo que genera directamente la confiabilidad de toda la prueba.

¿Cómo se administra el método dividido por la mitad?

Sólo se administra una prueba para calcular el coeficiente de confiabilidad en esta técnica. Todo el conjunto de ítems de la prueba se divide en dos mitades.

Luego se puede administrar una prueba y se pueden obtener puntuaciones separadas asignadas a cada individuo en dos mitades de esa prueba seleccionadas arbitrariamente.

Ejemplo del método de dividir por la mitad

Por ejemplo, a un individuo se le puede dar una puntuación en los ítems impares y una segunda puntuación en los ítems pares.

Luego, la correlación del momento del producto entre los dos conjuntos de puntuaciones da el coeficiente de confiabilidad de formas paralelas para una prueba que es la mitad de larga que la prueba original.

Un problema notable surge en la técnica de dividir por mitades al dividir la prueba para obtener las mitades más comparables.

En la mayoría de las pruebas, la primera y la segunda mitad no serían comparables debido a diferencias en la naturaleza y el nivel de dificultad de los ítems.

Un procedimiento adecuado para la mayoría de los propósitos es encontrar las puntuaciones de los ítems pares e impares de la prueba. Si los ítems se ordenaron originalmente en orden aproximado de dificultad, dicha división arroja medias puntuaciones casi equivalentes.

Una vez obtenidas las dos mitades de las puntuaciones de cada individuo, se podrán correlacionar mediante el método habitual. Se debería notar.

Sin embargo, esa correlación da la confiabilidad de sólo una media prueba.

Por ejemplo, si toda la prueba consta de 100 ítems, la correlación se calcula entre conjuntos de puntuaciones, cada una de las cuales se basa en sólo 50 ítems.

Por otro lado, tanto en la confiabilidad test-retest como en las formas paralelas, cada puntuación se basa en el número total de ítems de la prueba.

Suponiendo que las dos mitades son equivalentes, la confiabilidad de la prueba completa (rTT ) se puede estimar mediante la fórmula de profecía de Spearman-Brown, como se indica a continuación.

fórmula de profecía de Spearman-Brown

Dónde rS.S es la correlación entre la mitad de la prueba. Por ejemplo, si la correlación de las puntuaciones totales de los ítems impares con las puntuaciones totales de los ítems pares es 0,80, la confiabilidad estimada de toda la prueba es

ejemplo de fórmula de profecía de Spearman-Brown

La fórmula de profecía de Spearman-Brown establecida en (d) Lo anterior es un caso particular de una fórmula más general del siguiente tipo:

Fórmula 2 de la profecía de Spearman-Brown

en el cual k es el factor por el cual se va a alargar o acortar la prueba con respecto a la prueba original cuyo coeficiente de confiabilidad es roh.

La fórmula (e) es de particular importancia. Estima el efecto de alargar o acortar una prueba sobre su coeficiente de confiabilidad.

Supongamos que tenemos un norte1 prueba del ítem, y conocemos su confiabilidad, que es r0.

Mediante el uso de esta fórmula, podemos predecir cuál sería su confiabilidad si n2 Se agregaron elementos similares adicionales a la prueba. Aquí k = ( norte1 + norte2 ) / norte1 . Sustituyendo k en (mi), se puede calcular el coeficiente de confiabilidad de la nueva prueba.

De manera similar, si tenemos un metro1 prueba de ítem de confiabilidad conocida y deseamos reducirla a una prueba de metro2 artículo (metro2 < metro1), la fórmula de Spearman-Brown se puede emplear con k = ( metro1 – metro2 )  para estimar la confiabilidad de la prueba abreviada.

Además, la fórmula es útil cuando queremos determinar cuántos elementos serán necesarios para alcanzar un nivel determinado de confiabilidad.

Por ejemplo, si rTT se establecieron en 0,9, podemos determinar cuántos ítems se necesitarían, correlacionando 0,5 para lograr el nivel deseado de confiabilidad.

Esto se puede obtener de la siguiente fórmula.

Ejemplo 2 de fórmula de profecía de Spearman-Brown

La fórmula se puede obtener fácilmente a partir de una reordenación de muestra de (e). Ajuste rTT= 0,90 y roh=O.5O, encontramos;

Fórmula 3 de la profecía de Spearman-Brown

Esto demuestra la principal justificación para incluir una serie de ítems en una prueba (o escala), ya que de ese modo se puede aumentar la confiabilidad a un nivel satisfactorio.

La fórmula muestra además que el número de ítems necesarios para alcanzar un determinado nivel de confiabilidad depende de la homogeneidad de los ítems y de las intercorrelaciones entre ellos.

Ejemplos de método dividido por la mitad

Ejemplo 1

Supongamos que tenemos una prueba de 20 ítems con un coeficiente de confiabilidad.

0,60; Estime la confiabilidad de esta prueba si se agregaran 80 ítems similares para convertirla en una prueba de 100 ítems.

Solución: En este caso k = ( norte1 + norte2 ) / norte1 = (20 + 80 ) / 20 = 5 y r0 = 0,60.

Por lo tanto, usando (e);

Fórmula 4 de la profecía de Spearman-Brown

Ejemplo #2

Supongamos que tenemos una prueba de 110 ítems, cuya extensión se reduce a 55 ítems. El coeficiente de confiabilidad de la prueba original es 0,80. ¿Cuál sería la confiabilidad de la prueba abreviada?

Solución: Aquí k = ( metro1 – metro2 ) / metro1 = ( 110 – 55 ) 110 = 0,50 y r0 = 0.80.

Por eso;

Fórmula 5 de la profecía de Spearman-Brown

Rulon (1939) desarrolló un método alternativo para encontrar la confiabilidad dividida por mitades.

Sólo requiere la varianza de las diferencias entre las puntuaciones de cada persona y las dos medias pruebas ( s2mi ) y la varianza de las puntuaciones totales ( s2t ); Estos dos valores se sustituyen en la siguiente fórmula, que da directamente la confiabilidad de toda la prueba:

Fórmula 7 de la profecía de Spearman-Brown

Así, para una prueba con una desviación estándar de 6 y un error estándar de medición de 3, el método de Rulon da un coeficiente de confiabilidad de;

Ejemplo 8 de la profecía de Spearman-Brown

Ejemplo #3

Se seleccionó una muestra de diez estudiantes, todos de la misma edad, y se les aplicó una prueba de matemáticas para evaluar las fortalezas y debilidades en una serie de áreas matemáticas y relacionadas.

Utilice el método de división por mitades con una corrección de Spearman-Brown para obtener la evaluación deseada. Las puntuaciones escaladas para los elementos pares e impares se muestran en la tabla adjunta.

Ejemplo 9 de la profecía de Spearman-Brown

El coeficiente de correlación calculado es;

Ejemplo 10 de la profecía de Spearman-Brown

con 8 df, la r es significativa a un nivel 1% (para r para que sea significativo, se requiere un valor de tabla de 0,765). Como r es significativo, aplicamos la fórmula de Spearman-Brown de la siguiente manera:

Ejemplo 11 de la profecía de Spearman-Brown

La fiabilidad queda así establecida en 0,938, lo que sin duda es un valor elevado e indica un alto grado de fiabilidad.