• Validez: Se refiere a la precisión con la que un instrumento mide lo que se supone que debe medir. Es decir, ¿mide realmente el constructo teórico que pretende evaluar? Por

  ejemplo, un test de inteligencia debe medir la inteligencia, no otra habilidad.

• Validación: Es el proceso de recopilar evidencia empírica para apoyar las afirmaciones de validez de un instrumento. Es decir, es el conjunto de procedimientos que se llevan acabo para demostrar que un instrumento es válido.

Por tanto , la Validez de contenidos se basa en la definición precisa del dominio y en el juicio sobre el grado de suficiencia con que ese dominio se evalúa.

Para estudiar este tipo de validez, es necesario que existan una conceptualizaciónclara del rasgo estudiado, basada en una teoría determinada.

• La Validez de criterio: Evalúa la relación entre las puntuaciones obtenidas en un instrumento y un criterio externo. Puede ser concurrente (si se compara con otro

  instrumento similar) o predictiva (si se predice un resultado futuro).

• La Validez de empírica: es el grado de asociación entre la medición y alguna otra medición observable”. Se refieren a la validez teórica como una clase más amplia y significativa de validez que implica la relación de la medición observable “con algún constructo teórico de interés (variable latente)”.

Supone administrar la misma prueba dos veces a los mismos sujetos, de forma que, si está es fiable, los aprendientes obtienen los mismos resultados en ambas ocasiones. Se trata de un método poco usado, dado que los alumnos pueden haber adquiridos nuevos conocimientos durante el intervalo, haberse acostumbrado al método o, simplemente, hallarse fatigados durante la realización de una de las dos pruebas, de forma que es posible obtener resultados distintos entre ambas, debido a factores aleatorios.

Es la construcción de dos o más test paralelos a partir de cuestiones de naturaleza y de dificultad análoga, pero de apariencia distinta.

También conocidas como ejecución de pruebas en paralelo, las pruebas paralelas ponen a prueba diferentes módulos o aplicaciones en varios navegadores al mismo tiempo, en lugar de hacerlo uno por uno. Esto se hace con la finalidad de reducir el tiempo de ejecución de pruebas.
Las pruebas en paralelo ayudan a reducir el tiempo y los esfuerzos de ejecución, resultando en un tiempo de entrega más rápido.
Lo opuesto a las pruebas paralelas son las pruebas secuenciales, donde las pruebas se ejecutan una por una. Este es un enfoque de prueba que consume mucho tiempo, recursos y esfuerzos.

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https://youtu.be/ofYlxkLOXC0

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.

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.

La fórmula 20 de Kuder Richard son [KR-20] es un método estadísticos utilizado para estimar la confiabilidad de la consistencia interna de una prueba o evaluación. Específicamente, se centra en medir hasta qué punto los elementos de una prueba son consistentes en su capacidad para medir el mismo constructo subyacente. A diferencia del alfa de Cronbach más comúnmente conocido, que asume pesos iguales de elementos, KR-20 tiene en cuenta diferentes dificultades y discriminación de elementos.

es una medida que se utiliza para evaluar la confiabilidad o consistencia interna de un conjunto de escalas o elementos de prueba dentro de un cuestionario. En pocas palabras, el Alfa de Cronbach mide la fiabilidad de un cuestionario.

El alfa de Cronbach es una medida de consistencia interna, es decir, cuán estrechamente relacionados están un conjunto de elementos como grupo. Se considera una medida de la fiabilidad de la escala.

El coeficiente de fiabilidad fue desarrollado por Lee Cronbach en 1951.

Las pruebas α–Cronbach sirven para ver si las encuestas con escalas de Likert de preguntas múltiples son confiables para un cuestionario.

Estas preguntas miden variables latentes, variables ocultas o no observables.

Puede indicar si las respuestas son

consistentes entre los ítems (confiabilidad), pero no puede determinar si los ítems miden el concepto correcto (validez).

Por ejemplo, las respuestas a las preguntas pueden ser muy consistentes, pero pueden medir una perspectiva positiva en lugar de la autoestima como pretendía.