REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELAUNIVERSIDAD YACAMBÚ

VICERRECTORADO DE ESTUDIOS A DISTANCIAINSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO

KATHERINA RUIZ EVA LOMBANA.

Una medición es el resultado de la acción de medir. Este verbo, con origen en el término latino metiri, se refiere a la comparación que se establece entre una cierta cantidad y su correspondiente unidad para determinar cuántas veces dicha unidad se encuentra contenida en la cantidad en cuestión.

El conocimiento profundo de un proceso, parte de admitir y conocer su variabilidad y sus causas, los procesos son imposibles de conocerse sin medición.

La medición no es sólo recoger datos sino insertarlos adecuadamente en el proceso de toma de decisiones y en el mejoramiento de la empresa. La gerencia debe contar con teorías que den herramientas para recopilar los datos y para ayudar a interpretarlos.

Éstos deben apoyar un estilo de dirección definido y una teoría administrativa adoptada por la organización. Además la recolección de datos debe ser una labor continua y permanente; analizando los datos para que se conviertan en información para el mejoramiento.

En el campo de la metrología, psicometría y estadística, la validez es un concepto que hace referencia a la capacidad de un instrumento de medición para cuantificar de forma significativa y adecuada el rasgo para cuya medición ha sido diseñado. De esta forma, un instrumento de medida es válido en la medida en que las evidencias empíricas legitiman la interpretación de las puntuaciones arrojadas por el test.

INSTRUMENTO DE MEDICION

INVESTIGATIVA

Es el concepto unificador que integra las consideraciones de validez de contenido y de criterio en un marco común para probar hipótesis acerca de relaciones teóricamente relevantes». Asimismo, Cronbach (1984; p.126) refiere que «la meta final de la validación es la explicación y comprensión, y por tanto, esto nos lleva a considerar que toda validación es validación de constructo

EJEMPLO DE UN INSTRUMENTO CON

VALIDEZ DE CONSTRUCTO

Los procedimientos metodológicos más utilizados para la obtención de datos referentes a la validez de constructos son:

ANÁLISIS FACTORIAL- Ejemplo

LA MATRIZ MULTIRRASGO-MULTIMÉTODO. Ejemplo

Ambos sistemas son indicadores respectivos de las denominadas "validez factorial" y "validez convergente-discriminante"

Se dice que una prueba o test cumple con las condiciones de validez de contenido si constituye una muestra adecuada y representativa de los contenidos y alcance del constructo o dimensión a evaluar. En los casos en los que la materia objeto de medición se puede precisar con facilidad, la población de contenidos que se pretende evaluar está bien definida, por lo que la selección de los ítems del test no ofrece mayores dificultades, pudiéndose recurrir a métodos estadísticos de muestreo aleatorio para obtener una muestra representativa de ítems.

EJEMPLO DE VALIDEZ DE CONTENIDO

Un caso particular de la validez de contenido es la denominada «validez aparente». Una prueba posee una validez aparente adecuada cuando produce en los sujetos a los que se aplica la impresión de que efectivamente es una prueba adecuada. Es un tipo peculiar de validez de contenido, pero que tiene su parte de importancia al poder influir sobre la motivación de los participantes, que pueden mostrar una actitud negativa ante la prueba si no perciben que ésta tenga el sentido que se le supone

EJEMPLO DE VALIDEZ APARENTE

También conocida como «validez criterial», «validez relativa al criterio» o «validez de pronóstico», se refiere al grado de eficacia con que se puede predecir o pronosticar una variable de interés (criterio) a partir de las puntuaciones en un test

La operacionalización del concepto se realiza a partir del denominado coeficiente de validez, que es la correlación entre el test y el criterio. A mayor correlación, mayor capacidad predictiva del test. Existen distintos diseños experimentales que permiten determinar esta correlación:

VALIDEZ CONCURRENTE O SIMULTÁNEA:

VALIDEZ DE PRONÓSTICO

VALIDEZ RETROSPECTIVA

Si su  proceso tiene la capacidad para cumplir su función consistentemente de acuerdo a como fue diseñado y bajo condiciones específicas  de operación, entonces su proceso es confiable. Para mejorar la CO es necesario evaluar y plantear la solución desde los cuatro entradas  que contribuyen directamente en la operación:

Confiabilidad Humana. Es la probabilidad de desempeño eficiente  de  las personas  sin cometer errores.Confiabilidad de proceso. Es operar  dentro de rangos y bajo estándares. Entender el proceso. Tener la habilidad de prevención y solución de problemas.Confiabilidad de equipos. Resultado de  las estrategias de mantenimiento. Se busca evitar el deterioro , averías  y extender el MTBF (tiempo medio entre fallas. Confiabilidad de diseño: Enfocado a que los equipos demanden el mínimo de mantenimiento . Se  busca   disminuir el MTTR (tiempo medio para reparar).

Con este método el coeficiente de fiabilidad se calcula pasando mismo test dos veces a los mismos sujetos. Se pueden pasar inmediatamente, o dejando un intervalo de tiempo entre el test y el retest. Después se calcula la correlación de Pearson entre las puntuaciones de ambas aplicaciones, y el resultado obtenido será el coeficiente de fiabilidad

Este procedimiento es el que se deriva naturalmente del modelo. Requiere que se utilicen dos pruebas o instrumentos paralelos, esto es, que midan lo mismo de forma diferente (por ejemplo, dos tests que con diferentes preguntas midan un determinado rasgo.

Split-halvesA diferencia de los anteriores, este método sólo requiere una aplicación del test. Tras obtener las puntuaciones obtenidas por los sujetos en cada una de las dos mitades en que se habrá dividido, se procede a calcular la correlación entre las dos puntuaciones. El resultado obtenido será un indicador de la covariación entre ambas mitades, es decir, de la consistencia interna del test.

Ejemplo de instrumento por

confiabilidad de dos mitades

En psicometría, el Alfa de Cronbach es un coeficiente que sirve para medir la fiabilidad de una escala de medida, Un investigador trata de medir una cualidad no directamente observable (por ejemplo, la inteligencia) en una población de sujetos. Para ello mide n variables que sí son observables (por ejemplo, n respuestas a un cuestionario o un conjunto de n problemas lógicos) de cada uno de los sujetos.Se supone que las variables están relacionadas con la magnitud inobservable de interés. En particular, las n variables deberían realizar mediciones estables y consistentes, con un elevado nivel de correlación entre ellas. Ejemplo