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Pruebas Psicológicas

Daniela Carolina Arreola

Created on September 5, 2024

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Transcript

Pruebas Psicológicas

Arreola Mendoza Daniela CarolinaUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoFacutad de Estudios Superiores ZaragozaNeurociencias303 AProf. Gustavo Raúl Saldaña Rocha

2 de Septiembre de 2024

Distribución normal

  • Distribución de probabilidad representada gráficamente como una curva en forma de campana
  • Tiene características muy útiles como las proporciones predecibles de las puntuaciones que se dan específicamente en la distribución
(Reynolds y Livingston, 2014)

Puntuaciones Estandarizadas

  • Puntuaciones que tienen una media y una desviación estándar predeterminadas
  • Permite hacer comparaciones entre distintas pruebas / grupos
  • Incluye diversas puntuaciones como z, T, escaladas y percentiles

Normalizadas

  • Puntuaciones de Staine
  • Puntajes escalados del subtest de Wechsler
  • Curva Normal Equivalente
  • Rango percentil
(Reynolds y Livingston, 2014)

Puntuaciones Estandarizadas

Confiabilidad

  • Consistencia de las puntuaciones de las pruebas, muy importante para asegurar que las puntuaciones reflejen exactamente las hibilidades o conocimientos del examinado
  • Toda medición tiene cierto grado de rror
basadas en criterios

Evalúan si el individuo logró alcanzar cierto nivel espefíco sobre el dominiio de conocimientos / habilidades

Desempeño

aprobado

reprobado

(Reynolds y Livingston, 2014)

Error de medición

En el último siglo se han desarrollado muchas teorías que expliquen estos problemas, y hasta ahora la más influyente es la teoría clásica de pruebas (CTT)

Existen diversas fuentes de error que pueden afectar la precisión de las puntuaciones

Spearman fue quien sentó las bases de esta teoría a principios del s. XX

  • Thurstone
  • Guilford
  • Thorndike
  • Gulliksen
  • Magnusson
  • Lord y Novick

  • Error de muestreo de contenido. Hay diferencias entre el contenido de la prueba y el dominio total
  • Error de muestreo de tiempo. Existen variaciones en el rendimiento del examinado en distintos momentos
(Reynolds y Livingston, 2014)

Teoría clásica de pruebas

Cada puntuación en una prueba mental está compuesta de dos componentes

La puntuación verdadera ( aquella obtenida si no hubiera errores)

El componente de error

Xi = T + E

  • Xi = puntuación obtenida/observada de un individuo
  • T = puntuación real de un individuo, refleja las verdaderas habilidades, capacidades, conocimientos, o cualquier cosa que se pueda medir sin errores
  • E = error de medición -> resultado de factores aleatorios que pueden aumentar o disminuir la medición del rendimiento
(Reynolds y Livingston, 2014)

Error sistemático

Da como resultado, errores de medición estables / consistentes, así que no afectará la confiablididad de una puntuación Así que sin impacto en las puntuaciones, la CTT se ocupará solo del error de medición aleatorio, no considera el error de medición sistemático
(Reynolds y Livingston, 2014)

Principios generales del CTT

  1. La media de los puntajes de error en una población es cero
  2. La correlación entre la puntuación verdadera y la puntuación errónea es cero
  3. La correlación esperada entre los puntajes de error en diferentes mediciones es cero

CTT

(Reynolds y Livingston, 2014)

Fiabilidad de la Prueba-reprueba

Método que administra la misma prueba a un grupo en dos distintos momentos, su fiabilidad se evalúa con la correlación entre las puntuaciones obtenidas en ambos momentos, esto indica la estabilidad de los resultados durante el tiempo

(Reynolds y Livingston, 2014)
  • Enfoque que usa dos versiones distintas de la misma prueba, y están administradas a los propios individuos
  • La correlación entre las puntuaciones de ambas formas, proporciona una medida de fiabilidad, lo que refleja la consistencia de los resultados independientemente de la forma usada

Confiabilidad de formas alternativas

(Reynolds y Livingston, 2014)

Confiabilidad de consistencia interna

  • Fiabilidad que se refiere a la coherencia de las repsuestas dentro de una sola prueba
  • Se evalua con métodos como el coeficiente alfa de Cronbach, el cual mide la correlación entre los ítems de la prueba y se aseura de que todos midan el mismo constructo
(Reynolds y Livingston, 2014)
Coeficiente alfa de Cronbach
Fórmula de Kuder-Richardson

Es utilizda para pruebas con ítems dicotómicos (correcto/incorrecto), y evalua la homogeneidad de los ítems y la fiabilidad general de la prueba

Se mide la consistencia interna que se aplica a pruebas con ítems de repsuesta continua

Los valores del coeficiente alfa están entre 0 y 1, donde su valor máximo indicaba mayor cnsistencia interna, en general, un alfa de 0.70 o más es considerado acpetable

Sus valores varían entre 0 y 1, un valor más alto indica que los ítems de la prueba son consistentes entre sí

Aplicada en contextos más generales y en ítems con mpultiples valores

Especialmente útil en contextos educativos y psicológicos donde se usan pruebas de opción múltiple o de verdadero/falso, esto permite evaluar la fiabilidad de las puntuaciones obtenidas

(Reynolds y Livingston, 2014)

Confiabilidad entre evaluadores

Se refiere a la consistencia de las puntuaciones cuando diferentes evaluadores califican la misma prueba, se mide con la correlación entre las puntuaciones dadas por estos evaluadores, lo cual es muy importante en pruebas que necesitan de un juicio subjetivo; como los ensayos o evaluaciones de desempeño

(Reynolds y Livingston, 2014)

Referencias

Reynolds, C. y Livingston, R. (2014). Mastering Modern Psychological Testing Theory & Methods. UK: Pearson Education, pp.427-459

"A veces lo más productivo que puedes hacer es relajarte"

Mark Black

También están los errores administrativos y de calificación, como al sumar la calificación de un estudiante o un error administartivo en una prueba administrada de forma individual

Otras fuentes de error

  • Si la muestra no es representativa, puede introducir errores
  • Los exámenes no pueden incluir todas las preguntas posibles, así que, se selcciona una muestra representativa de dominio de objetos que se desee evaluar
  • Si todos los ítems son de una dificultad parecida, el error de medición será mayor

Error de muestreo de contenido

  • También conocido como error de medición
  • Limita la capacidad de generalizar los resultados de las pruebas, pues las condiciones de cada sesión de prueba pueden variar
  • Ej. Algunos factores como la fatiga, el hambre o la distracción ambiental pueden afectar el rendimeinto de los estudiantes durante todo el día

Error de muestreo de tiempo

También están los errores administrativos y de calificación, como al sumar la calificación de un estudiante o un error administartivo en una prueba administrada de forma individual

Otras fuentes de error

  • Si la muestra no es representativa, puede introducir errores
  • Los exámenes no pueden incluir todas las preguntas posibles, así que, se selcciona una muestra representativa de dominio de objetos que se desee evaluar
  • Si todos los ítems son de una dificultad parecida, el error de medición será mayor

Error de muestreo de contenido

  • También conocido como error de medición
  • Limita la capacidad de generalizar los resultados de las pruebas, pues las condiciones de cada sesión de prueba pueden variar
  • Ej. Algunos factores como la fatiga, el hambre o la distracción ambiental pueden afectar el rendimeinto de los estudiantes durante todo el día

Error de muestreo de tiempo

También están los errores administrativos y de calificación, como al sumar la calificación de un estudiante o un error administartivo en una prueba administrada de forma individual

Otras fuentes de error

  • Si la muestra no es representativa, puede introducir errores
  • Los exámenes no pueden incluir todas las preguntas posibles, así que, se selcciona una muestra representativa de dominio de objetos que se desee evaluar
  • Si todos los ítems son de una dificultad parecida, el error de medición será mayor

Error de muestreo de contenido

  • También conocido como error de medición
  • Limita la capacidad de generalizar los resultados de las pruebas, pues las condiciones de cada sesión de prueba pueden variar
  • Ej. Algunos factores como la fatiga, el hambre o la distracción ambiental pueden afectar el rendimeinto de los estudiantes durante todo el día

Error de muestreo de tiempo

También están los errores administrativos y de calificación, como al sumar la calificación de un estudiante o un error administartivo en una prueba administrada de forma individual

Otras fuentes de error

  • Si la muestra no es representativa, puede introducir errores
  • Los exámenes no pueden incluir todas las preguntas posibles, así que, se selcciona una muestra representativa de dominio de objetos que se desee evaluar
  • Si todos los ítems son de una dificultad parecida, el error de medición será mayor

Error de muestreo de contenido

  • También conocido como error de medición
  • Limita la capacidad de generalizar los resultados de las pruebas, pues las condiciones de cada sesión de prueba pueden variar
  • Ej. Algunos factores como la fatiga, el hambre o la distracción ambiental pueden afectar el rendimeinto de los estudiantes durante todo el día

Error de muestreo de tiempo