Page 329 - METODOLOGIA DE LA INVESTIGACION-Roberto Hernández Sampieri

298 Capítulo 10 Análisis de datos cuantitativos

ciona correctamente (contradice a los demás reactivos). Los ítems que alcancen coeficientes de corre-
lación bajos con la escala tal vez deban analizarse y, eventualmente, eliminarse.
Asimismo, cada uno de los reactivos puede ser evaluado en su capacidad de discriminación
mediante la prueba t de Student (paramétrica). Se consideran dos grupos, el primero integrado por
25% de los casos con los puntajes más altos obtenidos en el ítem y el otro grupo compuesto por 25%
de los casos con los puntajes más bajos. Los ítems cuya prueba no resulte significativa serán reconsi-
derados.
Los conceptos estadísticos aquí vertidos (por ejemplo, correlación y prueba t) tendrán mayor
sentido, una vez que se revisen más ampliamente, lo cual se hará más adelante en este capítulo.
Para determinar la confiabilidad usando los programas estadísticos no olvide consultar los respec-
tivos manuales, descargándolos del centro de recursos en línea.

Validez
Vimos en el capítulo anterior que la evidencia sobre la validez del contenido se obtiene mediante las
opiniones de expertos y al asegurarse de que las dimensiones medidas por el instrumento sean repre-
sentativas del universo o dominio de dimensiones de las variables de interés (a veces mediante un
muestreo aleatorio simple). La evidencia de la validez de criterio se produce al correlacionar las pun-
tuaciones de los participantes, obtenidas por medio del instrumento, con sus valores logrados en el
criterio. Recordemos que una correlación implica asociar puntuaciones obtenidas por la muestra en
dos o más variables.
Por ejemplo, Núñez (2001), además de aplicar su instrumento sobre el sentido de vida, adminis-
tró otras dos pruebas que teóricamente miden variables similares: el PIL (Propósito de Vida) y el
Logo-test de Elizabeth Lukas. El coeficiente de correlación de Pearson entre el instrumento diseñado
y el PIL fue de 0.541, valor que se considera moderado. El coeficiente de correlación rho de Spearman
fue igual a 0.42 entre el Logo-test y su prueba, lo cual indica que los tres instrumentos no miden la
misma variable, pero sí conceptos relacionados.
La evidencia de la validez de constructo se obtiene mediante el análisis de factores. Tal método
nos indica cuántas dimensiones integran a una variable y qué ítems conforman cada dimensión. Los
reactivos que no pertenezcan a una dimensión, quiere decir que están “aislados” y no miden lo mismo
que los demás ítems, por tanto, deben eliminarse. Es un método que tradicionalmente se ha conside-
rado complejo, por los cálculos estadísticos implicados, pero que es relativamente sencillo de interpre-
tar y como los cálculos hoy en día los realiza la computadora, está al alcance de cualquier persona que
se inicie dentro de la investigación. Este método se revisa —con ejemplos reales— en el capítulo 8
adicional del centro de recursos en línea: “Análisis estadístico: segunda parte”.
Para cada escala, una vez que se determina la confiabilidad (de 0 a 1) y se muestra la evidencia
sobre la validez, si algunos ítems son problemáticos (no discriminan, no se vinculan a otros ítems, van
en sentido contrario a toda la escala, no miden lo mismo, etc.), se eliminan de los cálculos (pero en el
reporte de la investigación, se indica cuáles fueron descartados, las razones de ello y cómo alteran los
resultados); posteriormente se vuelve a realizar el análisis descriptivo (distribución de frecuencias,
medidas de tendencia central y de variabilidad, etcétera).
En el centro de recursos → Material complementario → Ejemplos → Ejemplo 4, “Diseño de una
escala autoaplicable para la evaluación de la satisfacción sexual en hombres y mujeres mexicanos”
(Álvarez Gayou, Honold y Millán, 2005), se presenta la validación de un instrumento que muestra
todos los elementos para ello, paso por paso. Incluye la generación de redes semánticas. Su abordaje es
desde el punto de vista de la salud y con propiedad científica. Se recomienda descargarlo y revisarlo.

¿Hasta aquí llegamos?

Cuando el estudio tiene una finalidad puramente exploratoria o descriptiva, debemos interrogarnos:
¿podemos establecer relaciones entre variables? En caso de una respuesta positiva, es factible seguir
con la estadística inferencial; pero si dudamos o el alcance se limitó a explorar y describir, el trabajo
de análisis concluye y debemos comenzar a preparar el reporte de la investigación.

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