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WorksheetsPsicometría Tema 3
Total questions: 41
Worksheet time: 7hrs 50mins
La fiabilidad de las diferencias siempre es:
mayor que la fiabilidad de cualquiera de los tests.
menor que la fiabilidad de cualquiera de los tests.
igual a la fiabilidad de cualquiera de los tests.
En el coeficiente alfa:
cuando disminuyen las covarianzas aumenta el coeficiente.
cuando aumentan las covarianzas aumenta el coeficiente
No es un buen indicador de la consistencia interna del test.
Elige la opción verdadera:
La aproximación basada en la distribución normal de los errores proporciona intervalos de confianza más grandes que los que se pueden obtener desde la regresión.
La aproximación basada en la distribución normal de los errores proporciona intervalos de confianza más pequeños que los que se pueden obtener desde la regresión.
El modelo de regresión lineal es menos preciso que el modelo de distribución normal de los errores.
Una limitación al estimar el coeficiente de fiabilidad en el coeficiente de consistencia interna es:
Construir dos formas que sean paralelas
Periodo de tiempo, efecto de recuerdo, efecto de maduración.
El orden de los ítems
Los errores aleatorios:
Se producen en una misma dirección.
Se pueden producir diferencias en las medidas por causas teóricas o empíricas.
No se producen en la misma dirección.
¿Cómo será la fiabilidad del test si el Índice de fiabilidad es alto?
Fiable y con pocos errores.
Menos fiable y con muchos errores.
Ninguna es correcta.
Respecto a la fiabilidad:
Es la misma para el test y el criterio
Un indicador de la estabilidad de las medidas es el coeficiente de fiabilidad.
Ambas son correctas.
Cuál es la correcta:
A mayor variabilidad menor fiabilidad
Cuantos más ítems mayor fiabilidad
La ecuación de Spearman-Brown permite conocer la consistencia interna del test.
La ecuación de Spearman-Brown se aplica para:
obtener el índice de dificultad del test al que se añaden ítems
Obtener la validez de un test al que se añaden ítems
Obtener la FIABILIDAD de un test al que se añaden ítems
Cuando se duplica la longitud de un test:
Puede aumentar el coeficiente de fiabilidad
Se duplica el coeficiente de fiabilidad
El coeficiente de fiabilidad ni aumenta ni disminuye
El coeficiente alfa de Cronbach:
Es un indicador de la estabilidad de las puntuaciones
Es un indicador de la consistencia interna
Es un indicador de la covarianza entre 2 mitades de un test
El error de sustitución hace referencia a la diferencia entre:
Las puntuaciones obtenidas por una persona en un test y las obtenidas en otro test paralelo
La puntuación verdadera de una persona y su puntuación verdadera pronosticada
La puntuación empírica y su puntuación verdadera
El índice de fiabilidad es:
La razón entre la varianza de las puntuaciones verdaderas y empíricas
La razón entre la desviación típica de las puntuaciones verdaderas y empíricas
La proporción de la varianza de las puntuaciones verdaderas debida a la varianza error
En los ítems dicotómicos:
No es necesario corregir el efecto del azar
La varianza es más pequeña cuando la proporción de aciertos es igual a la de fallos
La media del test es igual a la proporción de aciertos
En los test paralelos:
La varianza de las puntuaciones verdaderas pueden ser diferentes
Las puntuaciones empíricas son iguales
La varianza de los errores de medida es la misma en ambos test
La fiabilidad de un test.
Aumenta con la homogeneidad de la muestra
Disminuye si aumenta el tamaño de la muestra
Aumenta al aumentar la variabilidad
La puntuación verdadera de una persona en un test es igual a:
Su puntuación empírica más el error de sustitución
La media de las puntuaciones empíricas más el error típico de estimación
Su puntuación empírica menos el error de medida
Si la fiabilidad del test fuese perfecta la varianza de las puntuaciones verdaderas sería:
La unidad
El 50% de las empíricas
Igual a la varianza empírica
El coeficiente de fiabilidad(PX´X) indica la proporción de varianza
Error contenida en la varianza verdadera
Empírica contenida en la varianza verdadera
Verdadera contenida/incluida en la varianza empírica
Hay fiabilidad nula cuando la varianza:
Verdadera es igual a la varianza empírica
Error es igual a la varianza empírica
Verdadera esigual a la varianza error
Si al calcular la fórmula de Spearman Brown, "n" sale menor que 1 implica que:
Se acorta la longitud del test
Hay un error en los cálculos
Se alarga la longuitud del test
¿Qué es el índice de fiabilidad?
La correlación del test con la puntuación verdadera
La correlación del test con su forma paralela
La correlación del test con el error
¿Qué mide específicamente el coeficiente de fiabilidad calculado mediante la aplicación de formas paralelas?
Equivalencia
Estabilidad
Consistencia interna
¿Qué es el error de predicción?
Error al predecir un criterio
Error al predecir una forma paralela por otra
Error al predecir la puntuación verdadera
La fiabilidad por el método de las dos mitades:
Es sensible a la consistencia interna de la prueba
Es sensible a la estabilidad temporal de las puntuaciones
Es sensible a la cantidad de error aleatorio contenido en los test
En el uso del modelo de regresión lineal para estimar la puntuación verdadera,
¿cómo se construye el intervalo de confianza? Sumando y restando el error máximo a la puntuación:
Empírica estimada
Verdadera estimada
Error estimado
El error psicométrico que se relaciona con la estimación del error de medida es:
Constructo
Fiabilidad
Validez
El concepto matemático que hay detrás del cálculo del alfa de Cronbach es:
La covarianza entre dos test equivalentes
La covarianza entre las puntuaciones de los participantes en el test
La covarianza entre los ítems del test
La consistencia interna de un test con ítems dicotómicos puede obtener mediante:
KR20
Alfa de Cronbach
Ambos
Hemos aplicado la fórmula de Kuder-Richardson (KR21) para evaluar
consistencia interna, y por tanto nuestro test tiene:
ítems en escala likert
ítems dicotómicos
ítems en escala de intervalo
Al calcular la puntuación verdadera mediante una regresión lineal se emplea el error:
Típico de sustitución
Típico de estimación
De predicción
En cuanto a la relación entre la fiabilidad de un test y su longitud:
A mayor longitud, mayor fiabilidad
A menor longitud, mayor fiabilidad
Es nula
¿Cuál de los siguientes indicadores NO mide fiabilidad en una prueba?
Error típico de medida
Índice de Fiabilidad
Fórmulas de Atenuación
Hemos aplicado una prueba t-student para hacer una interpretación sobre alfa:
Pretendemos comparar 2 valores de alfa para muestras RELACIONADAS
Pretendemos calcular la significación de alfa para 1 muestra de personas
Pretendemos comparar 2 valores de alfa para muestras INDEPENDIENTES
¿Por qué se utiliza Spearman-Brown en el cálculo de la fiabilidad por el procedimiento de las dos mitades?
Para reducir el efecto de la autocorrelación de este procedimiento
Porque se ha reducido a la mitad la longitud del test
Para conocer la estabilidad de las dos mitades
Si el índice de velocidad/potencia (CV) de una prueba es de CV=99 ¿Qué tipo de prueba es?
Más de velocidad
Más de potencia
De potencia y velocidad en la misma proporción
El cálculo de fiabilidad empírica por el procedimiento de las dos mitades nos indica específicamente:
La estabilidad temporal de las puntuaciones
La cantidad de error aleatorio contenido en el test
La consistencia interna de la prueba
Hemos construido un test y el valor de alfa de Cronbach es 0,02 ¿Qué podemos concluir?:
(No creo que pregunten algo así)
La covarianza de los ítems es alta
El test NO presenta consistencia interna
El test mide una sola dimensión
¿Cuál es el error típico de medida?
Una medida que nos da específicamente el error de las puntuaciones típicas del test
Una media que nos da el error que normalmente se obtiene para un tipo de test
Una medida de la variabilidad del error aleatorio en el test
El error típico de ESTIMACIÓN se refiere a:
La diferencia entre la puntuación empírica de dos tests
La diferencia entre la puntuación verdadera y la ESTIMACIÓN de la
puntuación verdadera
La diferencia entre la puntuación empírica y la puntuación verdadera
Si en 2 tests la varianza error y las puntuaciones verdaderas son las mismas, entonces:
Los tests son paralelos
Los tests son equiprobables
Los tests están normalizados
