# data[].attributes.body
Consiste en la aplicación de un mismo instrumento una misma muestra de sujetos en al menos dos momentos diferentes. No existe un criterio único respecto de cual debe ser el lapso adecuado entre la primera y la segunda aplicación. Este se establece en función de los fines del instrumento o la investigación (Muñiz, 1996).

# data[].attributes.body
El calculo de este coeficiente se utiliza par mediciones de variables o dimensiones que responden a una escala de medición de intervalo o razón.

Se aplica para la medición de aptitudes físicas y atléticas, tests de personalidad y motores.

Consistencia en el tiempo de los puntajes.

# data[].attributes.body
1. Se deberá aplicar un instrumento dos veces al mismo grupo después de un cierto tiempo.
2. El grupo debe tener características similares a la muestra.
3. Calcular la correlación entre ambas aplicaciones utilizando el coeficiente de Pearson.
4. Coeficiente de Correlación de Pearson altamente positivo = Instrumento confiable.
5. Debe calcular la confiabilidad del instrumento ANTES de la aplicación definitiva del mismo.
6. Para un desarrollo adecuado y que sean confiables deben variar entre 0,80 y 0,95.

Fórmula del coeficiente de Pearson
r xy: coeficiente de correlación
N: número de sujetos
X: valores de X (1ra aplicación)
Y: valores de Y (2da aplicación)
XY: producto de cada valor X por su correspondiente valor en Y.

# data[].attributes.headline
MÉTODO DE FORMAS EQUIVALENTES: ALTERNATIVAS O PARALELAS

# data[].attributes.subject
MÉTODO DE FORMAS EQUIVALENTES: ALTERNATIVAS O PARALELAS

# data[].attributes.body
Consiste en la aplicación de dos o más versiones equivalentes de un mismo instrumento en dos momentos diferentes a la misma población. Para la segunda aplicación el contenido, instrucciones, tipos de preguntas y dificultad deben ser similares a la primera. Se deben aplicar en un tiempo relativamente corto.

# data[].attributes.body
Estabilidad temporal, consistencia de las respuestas.

Al tratarse de formas diferentes, no existe el efecto de memoria.

Si la muestra de sujetos a la que se aplica el test es representativa de la población, el coeficiente de correlación obtenido con ambas series de puntuaciones, será una estimación del coeficiente de fiabilidad de dicho test.

# data[].attributes.body
1.  Aplicar un único test a un mismo grupo de individuos representativos de una cierta población.
2.  Dividir el test en dos mitades; la mitad de los ítems configura uno de los tests y la otra mitad de los ítems el otro test.
3.  La correlación de Pearson aplicada con las puntuaciones totales de ambas mitades constituirá el coeficiente de fiabilidad.
4. También se puede usar las fórmulas de Spearman-Brown, Rulón y Guttman.
5. Correlación de Spearman-Brown = Coeficiente de Confiabilidad.
6. Puntuaciones de ambas mitades fuertemente correlacionadas = Instrumento confiable.
7. Más ítems = Mayor Confiabilidad.

Fórmula Spearman-Brown
rtt: coeficiente de confiabilidad de las mitades.
rh: correlación de Spearman entre las dos mitades o los puntajes pares e impares.

# data[].attributes.body
1. Administrar dos o más versiones de un mismo instrumento que sean paralelas o similares.
2. Administrar a un mismo grupo en un período relativamente corto.
3.  Los patrones de respuestas deben variar POCO entre las aplicaciones.
4. Coeficiente de Confiabilidad = Fórmula de Correlación de Pearson.
r xy: coeficiente de correlación
N: número de sujetos
X: valores de X (1ra aplicación)
Y: valores de Y (2da aplicación)
XY: producto de cada valor X por su correspondiente valor en Y.

# data[].attributes.headline
DIVISIÓN POR DOS MITADES O MITADES PARTIDAS

# data[].attributes.subject
DIVISIÓN POR DOS MITADES O MITADES PARTIDAS

# data[].attributes.body
Requiere solo una aplicación de la medición. El conjunto total de ítems está dividido en dos mitades y se comparan las puntuaciones obtenidas en ambas mediciones. Existen varios posibles procedimientos para realizar la partición. El más usual consiste en seleccionar los ítems pares como constituyentes de una mitad, y los ítems impares formado parte de la otra.

# data[].attributes.body
[ug-dipa] (30 de septiembre de 2016). Capítulo 3 : Confiabilidad y Validez de los Instrumentos. Slideshare. Recuperado el 30 de noviembre de 2020 de https://www.slideshare.net/ug-dipa/captulo-3-confiabilidad-y-validez-de-los-instrumentos

Martínez, C. (s.f.). Psicometría: Teoría Clásica de los Test. Recuperado de https://personal.us.es/vararey/psicometria.pdf

Muñiz, J. (1996). Psicometría. Madrid, España. Editorial Universitaria.

# data[].attributes.body
En este método encontramos dos formas de medir la confiabilidad, las cuales son:

Coeficiente alfa de Cronbach

Coeficiente KR-20

# data[].attributes.headline
Técnica 1: COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH.

# data[].attributes.subject
Técnica 1: COEFICIENTE ALFA DE CRONBACH.

# data[].attributes.body
Este coeficiente desarrollado por J. L. Cronbach requiere una sola administración del instrumento de medición y produce valores que oscilan entre O y 1. Su ventaja reside en que no es necesario dividir en dos mitades a los ítems del instrumento de medición, simplemente se aplica la medición y se calcula el coeficiente.

PROPÓSITO:

Homogeneidad de los ítems con cada escala tipo Likert

# data[].attributes.body
Crear dos partes que sean lo más paralelas o equivalentes posible.

Recoge las ventajas principales de los dos métodos anteriores, al mismo tiempo, que elimina sus mayores inconvenientes.

Se suprime el efecto del intervalo temporal a la par que eliminamos el posible efecto de memoria.

Homogeneidad de los ítems al medir el constructo.

# data[].attributes.body
Kuder y Richardson (1937) desarrollaron un coeficiente para estimar la confiabilidad de una medición, su interpretación es la misma que la del coeficiente alfa.

PROPÓSITO:

Coeficientes de fiabilidad como consistencia interna para ítems dicotómicos.