Bueno, os comenté creo que este sí no estoy seguro, pero creo que este
sí os lo pude mandar por correo el esquema del tema, ¿no? ¿Lo mandé por
correo? ¿Eso no lo mandé? Cuando no envío no lo envío porque no me
caben, porque pesan mucho Bueno, el tema 4 si entráis aquí en la
carpetita, esta que hay veis, tenéis 4.1, 4.2 ¿Vale? El tema 4 versa
sobre fiabilidad, ¿vale? Realmente no es complicado porque si tenéis más
o menos fresco el tema de la regresión, yo os digo que psicometría no es
un contenido muy complicado en cuanto a conceptos nuevos simplemente se
trata de una cuestión de entendimiento, ¿vale? Cuando se habla de...
Hasta ahora lo único que habéis... que hemos hecho ha sido un poco la
introducción de la asignatura, los modelos principales, ¿sí? Cómo se
hace la fase para elaborar un instrumento el tema 3 que es importante,
¿sí? Todo lo que son las escalas de actitudes Bueno, lo resalto porque
fijaros que los exámenes suelen caer dos o tres preguntas de esto y este
tema que viene ahora también es bastante importante, ¿sí? Que es el tema
sobre la fiabilidad, ¿vale? ¿De teoría también cae o...? Eh... Algunas
preguntas de teoría caen, por eso os doy una visión global, ¿vale? Este
es el índice que tenéis aquí, el índice que tenéis en el libro ¿Vale?
De lo que estamos hablando es el problema del error de medida y en lo que
se basa en el modelo lineal de Spearman, es decir en el modelo de
correlación, ¿eh? De la regresión lineal ¿Vale? Vamos a ver un poco en
qué consiste cuando hablamos de test paralelo, ¿qué es un test paralelo?
Bueno, pues un test paralelo es si te hacen un test, ¿sí? Hay una
intervención y después te vuelven a hacer otro test, pues para que la
gente se supone, ¿no? Que no responda porque se acuerda lo que respondió
antes pues elaboras un test que se denomina que es paralelo, es decir con
distintas preguntas, estás midiendo lo mismo, eso serían los test
paralelos y aquí lo que se ve son cuáles son las condiciones para que se
dé el paralelismo ¿Vale? Y a partir de aquí pues ya la interpretación
del coeficiente de fiabilidad los errores de medida, qué factores afectan
a la fiabilidad que son si el test es más o menos largo, si hay más o
menos variabilidad en la muestra, ¿sí? Y distintas formas de calcular el
índice el coeficiente de fiabilidad, ¿vale? Entonces vamos al lío
rápidamente, esto voy a ir súper rápido porque prefiero ir a los
problemas, ¿vale? Bueno, aquí el tema es el error de medida hay que tener
en cuenta que el error de medida, ¿qué es? Pues sería muy inocente
pensar yo te voy a medir la inteligencia y te paso un test y digo, ah, esta
es tu inteligencia eso sería muy inocente ¿no? El error de medida que es
la discrepancia que hay entre la puntuación empírica obtenida de un
participante en un test y la puntuación verdadera entendiendo que el test,
cualquier instrumento de medición psicológica es el error la
discrepancia, ¿no? entre el valor observado y el verdadero valor que tú
estás midiendo ¿vale? Y para eso lo que usamos es el modelo para estudiar
eso, se usa el modelo lineal que ya conocéis del año pasado ¿recordáis?
En regresión, cuando en regresión estudiaba ahí, ¿no? Quiero predecir
la ejecución de una determinada persona a partir de una serie de variables
entonces la variabilidad de ¿no? De la ejecución la puedo explicar a
partir, pues imagínate una selección de personal una persona que ejecuta
muy bien las tareas, ¿no? Bueno, ejecutar bien la tarea depende de su
conocimiento previo del número de horas que dedica de si siguen las
normas, imagínate esas tres variables entonces tú utilizando solamente
esas tres variables soy capaz de predecir, ¿no? La ejecución de la
persona, pero si no con esas tres variables ¿eh? Y el modelo de regresión
no predigo exactamente la ejecución que tiene la persona, la discrepancia
entre la predicción ¿sí? Y lo que ha, lo que verdaderamente la persona
ejecuta luego, esa discrepancia es el error. Pues aquí igual es
exactamente la misma lógica, la lógica es que yo tengo la puntuación
verdadera ¿sí? Y la puntuación empírica la discrepancia entre la
empírica y la verdadera es el error de medida. Y para eso se usa el modelo
de lineal este modelo de lineal de regresión así en burdo, empírico
igual a verdadero más el error, ¿vale? Y ya está. Y lo que viene a
continuación no me voy a extender porque son cuestiones teóricas, ¿no?
Se supone que la medida de los errores es cero. ¿Por qué la medida de los
errores es cero? Porque el error ¿qué es? El error es la discrepancia
entre el empírico y el teórico El teórico se obtiene, ¿no? El verdadero
al es la esperanza matemática y como ya sabéis, el sumatorio de las
puntuaciones diferenciales ¿sí? Es cero. Entonces el valor predicho
¿sí? La media en la población el mejor estimador es la media en la
muestra, ¿sí? Por lo tanto el nivel medio de la población que es la
media en la muestra ¿sí? El error ¿cuál es? La discrepancia entre la
puntuación y la media. Si yo hago el sumatorio de cada puntuación menos
la media pues el error, ¿no? Sí. La esperanza matemática del error es
cero. La puntuación diferencial es cero. ¿Sí? El sumatorio de la
puntuación diferencial es cero. ¿Vale? Después, obviamente ¿no? Bueno,
cuando se pone el error cuando veáis en el libro error entender que error
es lo mismo que erre ¿vale? Lo que pasa que hace referencia a la
correlación. Entonces error es a nivel poblacional ¿sí? La correlación
a nivel poblacional que hay entre el error y la puntuación verdadera es
cero es decir, si algo es verdadero y la puntuación es verdadera no tiene
error por lo tanto la correlación es cero. ¿Vale? Y así sucesivamente
¿no? La correlación entre dos errores que son independientes de cero, la
correlación entre el error de una medida y la puntuación verdadera de una
segunda medida es cero ¿sí? Todo esto es supuesto ¿vale? La media ¿eh?
La media de las poblaciones son iguales. Dado que yo estoy estudiando un
determinado valor teórico ¿sí? Por lo tanto la mu de X y la mu de V
¿sí? Como es la esperanza matemática a nivel poblacional va a coincidir
¿sí? Si yo quiero yo quiero saber ¿no? ¿Cuál es el valor predicho en
la población? Pues sabéis que el valor predicho es la media, la media de
la muestra a partir de esa con la media poblacional. Por eso dice que
coincide ¿no? Porque la covariación entre el error y la puntuación
verdadera es cero igual que antes con las relaciones ¿vale? Bueno, esto lo
sabéis incluso de ¿no? Del año pasado ¿no? Es decir, la varianza
¿recordáis? La varianza de la puntuación empírica ¿qué es? La
varianza de las puntuaciones verdaderas más la varianza del error. Esto es
lo mismo que decir ¿no? Que X es igual ¿no? Que A V ¿no? Claro, lo mismo
pero en varianza ¿no? Claro. Ahora lo que viene ahora es modelo lineal de
espirma que es el índice de fiabilidad y para eso recordad que siempre
tenéis que trabajar con el formulario ¿vale? El formulario por delante
entonces tú te vas ¿eh? Y tienes ¿ves? Lo primero que tienes es modelo
lineal de espirma yo simplemente estoy aquí ¿eh? Lo que os acabo de
explicar. Modelo lineal de espirma lo que os acabo de explicar. Lo supuesto
lo que os acabo de explicar. Las deducciones lo que os acabo de explicar.
Es decir, que no los tenéis que saber ¿sí? Está aquí ¿sí? ¿vale? Y
luego lo siguiente que tenéis, si os fijáis es coeficiente de fiabilidad,
la siguiente página ¿sí? Y índice de fiabilidad. Bueno pues el índice
de fiabilidad a ver si yo escribo aquí a ver lleva ese ah pero está en
grano está perfecto ¿vale? El índice de fiabilidad ¿no? Esto que
tenéis aquí Sí, aquí escribe El índice de fiabilidad es R R ¿no? XV
¿sí? RXV es igual a la de la variabilidad total de la X ¿cuánta de esta
variabilidad es verdadera? ¿vale? El índice de fiabilidad es la
correlación entre la puntuación de la x y la x. La puntuación empírica
y la puntuación verdadera ¿vale? Entonces lo que tenéis que es, esto es
típico en el examen ¿sí? El índice de fiabilidad es la correlación
entre la empírica y la verdadera. El coeficiente de fiabilidad que es la
correlación entre dos puntuaciones empíricas, la 1 y la 2 ¿sí? Esto es
igual a la raíz cuadrada de la raíz cuadrada de esto es igual al índice
de fiabilidad. Entonces esto lo tenéis en el formulario tenéis la
fiabilidad. Esto es algo que os tenéis que meter en la cabeza a sangre por
una parte ¿sí? Tenéis la correlación, el coeficiente de fiabilidad que
es este ¿sí? Bueno pues el índice de fiabilidad que es la correlación
entre una puntuación empírica ¿sí? Y una puntuación verdadera ¿sí?
Esto es igual a raíz cuadrada del coeficiente de fiabilidad. Esto que veis
aquí como una cosa de pelo gruyo, os puedo asegurar que en los exámenes
¿sí? En los exámenes la gente se cuga muchísimo en esto y genera un
montón de frustración entre el coeficiente del índice. No te das cuenta
te dice índice de fiabilidad y directamente tú pones coeficiente de
fiabilidad. No te das cuenta que es la raíz cuadrada ¿o no? Bueno, lo
siguiente que tenéis ¿veis? Que es ¿no? La correlación entre la
empírica y el error es de la variabilidad total del error, de la
variabilidad total de la empírica, cuánto se debe al error pero si
recordáis, esto lo visteis el año pasado cuando el año pasado veíais
los componentes de varianza ¿sí? Estaba exactamente esto en regresión,
entonces la ¿sí? Cuánta variabilidad hay ¿no? Cuánta correlación hay
entre X e E y E es del total de X cuánto se da en E y además no lo
tenéis que saber de memoria porque lo tenéis en el formulario yo lo he
visto en el formulario así está aquí está un poco más adelante no voy
a adelantar, pero en el formulario tenéis la fórmula ¿vale? Bueno, con
esto que tenéis aquí ya podemos empezar a hacer problemas ¿vale? Por
supuesto del anterior entonces si no te importa cuando falten 5 minutos
para acabar la clase ¿vale? Para no cambiar de tema ¿te parece bien?
Entonces bueno, si alguien más tiene alguna duda de tema anterior o de
sucesivos temas para no cortar el hilo como después queda grabado porque
incluso así hay veces que hay saltos después lo explicamos entonces aquí
¿sabéis responder a esto? La razón entre la desviación típica de los
errores y la desviación típica de las puntuaciones empíricas es 0.45
¿vale? ¿Cuál es el valor del coeficiente de ejibilidad? Dice que la
razón ¿no? Entre la desviación típica de los errores y la desviación
típica de las empíricas es decir, la desviación típica de los errores
¿no? Entre la desviación típica ¿no? de las puntuaciones empíricas
esto es 0.45 ¿vale? Hay que restarle 1 Espérate, o sea, hazlo, hazlo
¿Cuál es el valor del coeficiente de ejibilidad? R, ¿cuál es el valor
de Rx? ¿no? X' es lo que me están preguntando ¿no? Entonces para eso si
buscáis, ¿dónde estaría eso? Página 10 del formulario Donde pone
coeficiente de fiabilidad ¿no? Donde pone coeficiente de fiabilidad el
coeficiente de fiabilidad es justamente 1 ¿no? menos la varianza de los
errores partido de la varianza de las empíricas ¿no? ¿sí? Por lo tanto
¿veis? 1 menos la varianza de los errores partido de la varianza de las
empíricas el coeficiente de fiabilidad es 0.8 ¿ok? ¿sí? ¿lo
entendemos? ¿todo el mundo lo entiende que está en línea? Sí, vale Muy
bien Siguiente, calcular el coeficiente de fiabilidad de un test sabiendo
que la varianza de las puntuaciones empíricas es igual a 36 y el error
típico de medida es 3 o sea que te dice que la varianza ¿no? Aquí, menos
1. Tú eres muy rápido, ¿eh? Hazlo, escribe, escribe. ¿No tienes para
escribir? Sí, sí, pero no tengo. Pues escribe, anda, escribe. Muchas
veces es mejor hacer los cálculos a mano, escribirlo, para que no te
equivoques. ¿Ya? ¿Tú lo tienes? ¿Alguien lo tiene? Bueno. Es lo mismo
que antes. Si tenéis la varianza empírica así y la varianza de los
errores, pues si el coeficiente de fiabilidad es 1, menos el error partido
al empírico, ¿no? ¿No? Es decir, el coeficiente de fiabilidad es 1 menos
la varianza de los errores al cuadrado partido la varianza de la empírica
al cuadrado. Tenéis todos los datos, ¿no? 0.75, ¿sí? ¿Ok? Y el último
ejercicio que tenéis aquí, ¿cuál es el valor del coeficiente de
fiabilidad? Si la proporción de la varianza verdadera, la proporción de
la varianza verdadera que hay en la varianza empírica es 0.9. La
proporción de la varianza es una proporción en una fracción. Es decir,
está ahí diciendo la varianza de la verdadera, la varianza de las
puntuaciones verdaderas es verdadera, ¿eh? Respecto a la varianza, a ver,
en la fiabilidad de la proporción de la varianza verdadera que hay en la
varianza empírica, ¿no? ¿Eso qué es? Llevar a la fórmula ¿Eso qué
es? De pregunta que calcula el coeficiente de fiabilidad. Esa definición,
¿qué es? ¿Eso qué es? La proporción de la varianza verdadera a partir
de la empírica. En vez de mirar, mirar el formulario, ¿no? El índice de
fiabilidad que es la verdadera a partir de la empírica, ¿no? ¿Sí? Vale.
Entonces, no tenéis aquí, ¿no? Lo que te están dando es la la varianza
de la verdadera partido, ¿sí? Por la varianza de la empírica, ¿sí? Lo
que te están dando, ¿sí? La proporción de la varianza de las
puntuaciones verdaderas con respecto a la empírica, ¿no? Es lo que te han
dado. ¿Cuál es, sí? La verdadera con respecto a la empírica, ¿sí? Y
dice, proporción de varianza verdadera que hay en la varianza del test de
las empíricas es 0,9. ¿Cuál es el coeficiente de fiabilidad? ¿Sí? Pues
justamente es 0,9 porque como te lo han dado al cuadrado, ¿sí? Claro, es
decir, como lo han dado al cuadrado ese directamente es el coeficiente
porque es la varianza. Porque, ¿sí? El, el índice de fiabilidad es las
empíricas, la relación que hay entre la empírica y la verdadera.
¿Recordáis? ¿Qué es esto? ¿No? S de V partido, ¿no? S de X, ¿no? Que
lo tenéis aquí en el formulario, ¿no? ¿Sí? Pero como lo que te dan es,
como te lo dan al cuadrado, ¿no? Que es la varianza por lo que te están
dando es, ¿sí? Justamente el, el índice de fiabilidad al cuadrado, ¿no?
El índice de fiabilidad al cuadrado, ¿no? XV es igual eh, a eh al
coeficiente de fiabilidad, ¿no? Es igual que decir, ¿no? Que la raíz
cuadrada, ¿no? Y, ¿no? De el coeficiente, bueno, voy a ponerlo al otro
lado. Una pregunta, ¿por qué en el primer ejercicio se eleva al cuadrado?
Bueno, eh, a ver, ¿por qué en el primer ejercicio se eleva al cuadrado?
Porque, espérate un momento, vamos a acabar este y ahora vamos a ese,
¿vale? Mirá, perdón. Es importante que, a ver, es decir, la raíz
cuadrada de R, ¿no? X, X prima, ¿no? R, XV, ¿vale? Vale. Esto, esto lo
entendéis, ¿no? ¿Sí? Es decir, ¿sí? Eh, si, ¿correcto? Sí. El
índice de fiabilidad, ¿sí? La raíz cuadrada, ¿sí? De el coeficiente
de fiabilidad, el índice de fiabilidad, ¿no? Si yo quiero transformar
este en esto, ¿no? Pues sería, ¿no? R, XV, ¿no? Es igual, ¿no? A la
raíz cuadrada, ¿no? De R, ¿no? X, X prima, pues si yo esto lo elevo al
cuadrado, esto lo elevo al cuadrado, ¿no? ¿Sí? Entonces, esto se quita.
¡Wow! Por lo tanto, el coeficiente de fiabilidad es igual al índice de
fiabilidad al cuadrado, ¿vale? ¿Sí? Sí. Vale. Eh, ¿podrías poner los
símbolos más claros? ¿Verdad que sí? Lo, lo voy a intentar, ¿vale?
Pero es que lo estoy haciendo con el ratón. Entonces, eso es un arte. A
ver si soy capaz de hacerlo, eh, a ver si soy... Tienes toda la razón. Voy
a ver si soy capaz de hacerlo más claro. Eh, a ver, eh, lo único que he
escrito, a ver, aquí, voy a escribir aquí. Vale. Lo único que he escrito
aquí es el, el coeficiente de fiabilidad, ¿sí? Coeficiente de
fiabilidad, ¿eh? Eh, es igual, ¿no? A, eh, al índice de fiabilidad al
cuadrado. ¿Vale? ¿Por qué? Porque, el índice de fiabilidad, ¿eh? El
índice de fiabilidad es igual a la raíz cuadrada del coeficiente de
fiabilidad. ¿Vale? Y eso, ¿por qué? Porque ahora, eh, mmm, lo que me han
dado en el problema es el, el cuadrado, ¿sí? En el, en el problema me
habían dado el cuadrado. ¿Ok? Entonces, eh, la pregunta que me estaban
haciendo antes es, si usted fija, el coeficiente de fiabilidad es igual,
¿no? Al índice de fiabilidad al cuadrado. Lo cual es igual a la, la
varianza de las verdaderas partida, partido por la varianza de las
empíricas, ¿sí? ¿Eh? Mmm. Esto es lo que teníamos hasta ahora y, en el
problema. ¿Vale? Y todo esto, esto es igual, mmm, eso es igual a 1, ¿sí?
La proporción, la proporción de la varianza de la empírica, eh, de esta
cuánto es verdadera, eh, pues, si recordáis del año pasado, eso es lo
mismo que 1, menos la del error. Mmm. ¿Vale? Entonces, si te fijas, eh, en
el primer problema, ¿vale? Eh, tú tienes, eh, del total de la
variabilidad de la varianza empírica, ¿cuánta de esa es verdadera?
¿Sí? En varianza, eso directamente es el coeficiente de fiabilidad.
¿Vale? Es lo mismo, el índice de fiabilidad al cuadrado. Pero también te
lo pueden plantear de otra forma, que es, eh, lo que te queda, ¿no? La,
mmm, si yo a 1 le quito la proporción de, de la empírica cuánto se debe
al error, 1 menos esto, te va a dar esto. ¿Vale? Entonces ahora, si yo me
voy, a, al ejercicio, que me preguntaban, de por qué lo había elevado al
cuadrado, ¿sí? Porque, eh, en el problema, lo que te daban era, la razón
entre la desviación típica de los errores y la desviación típica de las
puntuaciones empíricas. Lo que te daban era la razón entre la desviación
típica de los errores y la desviación típica de las puntuaciones
empíricas. Claro, eh, esto es 0.45, pero, eh, como lo que te pedían es el
coeficiente de fiabilidad, como acabamos de ver, eh, antes, el coeficiente
de fiabilidad es 1 menos la varianza de los errores a partir de la
empírica. ¿Vale? Más o menos, te he respondido y he escrito más o menos
claro. Ok. Muy bien. Pues entonces, podemos seguir, ¿sí? Eh, sobre este
tipo de problema, este modelo de porcentaje, el problema normalmente suele
caer en alguna periodita. ¿Vale? Eh, si cogéis los exámenes, eh, es
relativamente fácil, eh, el error que se suele cometer es aquí, ¿no?,
que te liga entre coeficiente e índice y no lo tengas claro. En los
exámenes veréis que en esta primera página, en la de las deducciones del
modelo y el coeficiente de fiabilidad, de fiabilidad e índice de
fiabilidad, sobre esto suele caer, si no una, dos preguntas, que son
también bastante, ¿eh?, que son también bastante, ¿vale? Bueno, lo que
viene a continuación, no voy a dar mucho la bala con esto, que son las
condiciones de los test paralelos. Básicamente, lo que viene a decir, dos
test son paralelos, o se los pregunta, cuando, ¿sí?, se supone, dejar de
mirar, la X y X' están midiendo el mismo constructo. Imaginaros,
optimismo, sí, optimismo. Se supone que tú eres optimista, ¿no? Cada uno
de vosotros, cada uno de vosotras sois optimistas. Entonces, yo te paso un
test, y te paso otro test. Independientemente, del test que te haya pasado,
aunque sean distintos, si estoy midiendo, ¿sí?, el mismo constructo, pues
debería, si te sale en uno que eres optimista, en el otro también
tendría que salir que eres optimista, porque significa que eres paralelo,
porque estás midiendo lo mismo con distintas preguntas. Bueno, lo que
caracteriza a los error, a los test paralelos, es, eso es a nivel teórico.
Lo que los caracteriza a nivel empírico, es que el error, ¿sí?, de uno,
y de otro, ¿sí?, la varianza de los errores de medida, ¿sí?, en un test
y en otro, ¿no?, en dos test que son paralelos, deberían ser iguales.
¿Vale? Eso significa test paralelo. Que la varianza de los errores de cada
uno de los test, que miden el mismo constructo, en los test paralelos, la
varianza de los errores es la misma. ¿Vale? Eso no se da ni en pintura.
Quiero decir, que es muy difícil conseguir el paralelismo completo.
Normalmente, lo que se da son estas condiciones, que, que os voy a explicar
ahora, ¿sí? ¡Bam! ¡Esto lo paso! ¡Pop! ¡Vale! Mmm... Normalmente, lo
que se... ¡Ay! Igual esos lo han quitado. Bueno. No importa. Ehh... A
partir de ahí, hay una serie de deducciones, ¿eh?, que yo os resumo en
esto. Es... El error típico de medida, mmm... A partir de ahí, ¿eh?, si
os vais al formulario, para que no os agobiéis con tanto número, ¿sí?,
tenéis el error típico de medida, que es a partir del error de medida, el
error típico de medida es la SE, ¿sí? Entonces, ¿eh?, vosotros tenéis
la SE que tenéis aquí, ¿sí?, bueno, la varianza de los errores, SE,
¿sí?, es igual a la empírica SDX multiplicado por la raíz cuadrada de 1
menos el coeficiente de fiabilidad. Y después tenéis, en puntuaciones
empíricas, ¿vale?, mmm... Esa fórmula no la tenéis que aprender porque
la tenéis en el... en el formulario. Lo único que tenéis que saber es
mmm... aplicarla. Y vamos a ver distintos ejemplos de distintas
situaciones. La verdad, mmm... es que como mucho, lo que se suele preguntar
es esto, ¿sí? Normalmente la que se pregunta es esta, ¿sí?, eh... que
el error de medida es igual, ¿no?, a... mmm... a la desviación de la
empírica, multiplicado por 1, menos el coeficiente de fiabilidad, el error
típico de medida. Y normalmente lo suelen preguntar en... en directa.
Después la que viene después que es, si os vais al formulario, error en
puntuaciones típica, error típico de estimación de la puntuación
verdadera, mmm... Esto lo suelen preguntarme, ¿vale?, pero bueno. Pues te
lo tienen que decir, te lo tienen que decir. Tienen que decir, cálculame
el error, mmm... el error típico de medida en puntuaciones típicas,
¿vale?, te lo tienen que decir, ¿vale? Eh... Una cuestión importante, si
calculáis el índice de fiabilidad, o el coeficiente de fiabilidad, y os
da mayor, eh... mayor que 1, ¿sí?, o menor que 0, como decía antes el
compañero, ¿no?, que era menos 1, pues eso está mal. Porque, eh... el
error más... el valor más bajo es 0, y el más alto es 1. El valor
más... más bajo es 0 cuando no hay, eh... la fiabilidad es 0 cuando todo
es error, y la fiabilidad es 1 cuando no hay error, ¿vale?, ni uno ni otro
se dan, ¿vale? Siempre está... todo se puede relacionar con todo un
poquito, ¿vale? Entonces, la fiabilidad 1 implica que no hay error, la
fiabilidad 0 implica que solo estás midiendo error, ¿vale? Cuando la
fiabilidad es 1, estas son preguntas que os pueden preguntar a nivel
teórico, ¿vale? Este cuadrito sí que os lo tenéis que saber bien,
¿vale? Eh... Cuando la fiabilidad es 1 no, no hay error. Por lo tanto, si
no hay error, la puntuación empírica y la verdadera coinciden. La
variación de la empírica es igual que la variación de la verdadera.
Todas las diferencias entre la puntuación empírica reflejan obviamente
las diferencias entre las puntuaciones verdaderas. La correlación entre la
empírica y la verdadera es 1 y entre la empírica y el error es 0, ¿vale?
Y lo mismo, eh... el homólogo en el error, ¿sí?, el complementario.
Esto, mmm... hay veces que preguntan, ¿eh?, eh... alguna preguntita
teórica de este cuadrito. ¿Vale? ¿Sí? Bueno, pues nada, pues... eh...
Vamos... mmm... directamente ya con los ejercicios. No sé si podíais...
habéis podido hacer alguno. Pon... El primero, ¿no? Ya todos hemos salido
divertidos y me he sentido bueno. ¿Cómo? Inútil, inútil nunca se es,
hombre. Se trata de tiempo. ¿Sabes? Echarle tiempo, no se trata de otra
cosa. Inútil no se es. ¿Eh? Eh... Lo que se trata es de tener, mmm...
¿sabes?, para... consistencia y... y paciencia, ¿vale? Las soluciones te
las vas a pasar desde el último día, ¿no? Claro, yo las paso todas, pero
vamos a hacerlo antes, ¿no? ¿Eh? Claro. Eh... Que lo hagáis. El
problema, mira, en lo del tema de las soluciones, mmm... el motivo por qué
no de las soluciones es porque lo que va a pasar, Si tú ves cómo yo lo
soluciono y dices, ah, sí, claro. Está claro, está clarísimo. No tiene
nada que ver que no te la hagas tú solo o... o tú sola. Cuando tú lo
tienes a ti solo no sabes por dónde meterle mano, ¿sabes? Claro, es
verdad. No sabes por dónde meterle mano y cuando tú lo ves, dices, ah,
sí, eso está tirado, está facilísimo. Entonces, lo importante, os lo
vuelvo a repetir, yo creo que lo he dicho ya mil veces, no es que lo... que
salga bien, si sale bien, fantástico, sí, sino lo importante es que lo
intentéis y si hay algún error en... cuando ves cómo se soluciona, ahí
es donde aprendes. Pero si tú solamente ves cómo se soluciona, tú te
crees que lo estás entendiendo, que el gran problema de esta asignatura es
la ilusión. Tú te estás ilusionado, estás ilusionado de que te está
enterando y no te está enterando un pimiento porque el problema de esta
asignatura es que saber es saber hacer, ¿sí? Saber es saber hacer, no es
la fiabilidad, es la exactitud, ¿no? Con la que yo pongo una medida que no
tiene error, no, es que le vas a poner unos datos y tienes que sacar
índices, ¿vale? Entonces, 300... 300 participantes. ...participantes. Muy
bien, a ver si soy capaz de... no sé, igual tengo que cambiar. Pero mejor
si lo hiciera con otro... con PowerPoint o con otra cosa saldría mejor, no
sé. A ver, directamente ya he tenido el resultado, porque aquí tenemos...
que es el n, n son 300, ¿vale? ¿Qué más dice? El coeficiente,
coeficiente de fiabilidad, ¿no? Rx, x' es 0,81, ¿vale? Perdona que esté
un poco doblado. La varianza de las puntuaciones empíricas, ¿no? S de x
es 25, ¿no? Entonces, aquí te pide que calcule la varianza de las
puntuaciones verdaderas, ¿no? La varianza de v, ¿no? ¿Vale? S cuadrado
uv... Entonces, s cuadrado uv, ¿a qué es igual? Pues... ¿A qué? Rx, x
por s cuadrado uv... S cuadrado uv, ¿a qué es igual? A Rx, x por s
cuadrado uv. Ah, vale, pero y eso lo sacas, ¿por qué no? El coeficiente,
¿no? El coeficiente de fiabilidad, ¿a qué es igual? A, ¿no? A la
varianza de las verdaderas, ¿no? Partido por la varianza de las
empíricas, ¿no? Como tengo, ¿no? La... Tanto, ¿no? El coeficiente de
fiabilidad, ¿no? Como la varianza de las empíricas, ¿no? Por lo tanto,
0,81 es igual, ¿no? A 25, ¿no? Y aquí tenemos, ¿no? Es lo que nos
están pidiendo. Por lo tanto, ¿no? La varianza de las verdaderas es,
¿no? ¿Cuánto da? 20,25, ¿no? ¿Sí? ¿Os da eso? ¿Os daba eso? ¿Al
resto? Eh... ¿Lo habéis podido intentar hacer? Ok. Muy bien. Fantástico.
Entonces, la siguiente... Muy bien. La siguiente, ¿qué es? El error
típico de medida, ¿vale? Aquí. El error típico de medida. Eso es ese,
¿no? ¿Sí? El error típico de medida, ¿a qué es igual? ¿no? La
varianza de la puntuación empírica que es igual a la varianza de las
verdaderas más, ¿no? La varianza del error, ¿no? Sí, ya lo he podido.
¿Estáis de acuerdo con eso? Por lo tanto, la varianza de las empíricas
que es 25 es igual a la varianza de las verdaderas que ya lo teníamos,
¿no? Que era 20,25 más la varianza del error. Con lo cual, la varianza...
La varianza del error es igual a... ¿Cuánto me da esto? A 4,75. Lo que
implica que, como te pedían, ese es 2,18. ¿Vale? Lo voy por aquí. 2,18.
¿Vale? 2,18. ¿Vale? Esta era una solución y esta era otra solución.
¿Vale? Entonces, este era los datos del problema. Así resolvimos el
primero y aquí tenemos el segundo. ¿Vale? ¿Alguna pregunta? ¿No?
Siguiente. ¿Queréis...? Vale, vamos al siguiente. A ver qué dice el
siguiente. No me lo explica el índice pero bueno, da igual. ¿Eh? Hablo
del índice de estabilidad. Hay otra... Ah, hay otra. No, no se ha acabado.
Pero eso era el cuadrado de la raíz de 2, ¿no? Sí, pero bueno, hay que
hacerlo si te lo preguntan. Sí. Hemos tenido la varianza de las
puntuaciones verdaderas. Hemos tenido el error típico y te preguntaban
también el índice de fiabilidad. ¿No? ¿Qué es el índice de
fiabilidad? Me lo podéis escribir en el chat. el índice de fiabilidad?
Escrito. El símbolo del índice de fiabilidad. O sea, ¿pueden poner en
terrestre algo que es un plan de escrito? Es que lo que sucede es que hay
veces que en los exámenes el error que tú cometes es porque no entiendes
los códigos. RQV. Muy bien. ¿Entiendes? O te dicen la letra, ¿sí? O te
dicen el concepto y tú no identificas Muy bien, perfecto. Entonces tenemos
RXV. RXV que es igual a la raíz de RXX. Sí, estamos de acuerdo. Esto es
la raíz de RXX. Por lo tanto, esto implica que RXX aquí es igual a la
raíz de... ¿Cuánto era? ¿081? ¿Estáis de acuerdo con esto? RXV no
RXX. ¿Eh? RXV. Ah, muy bien. Creo que está atento, ¿eh? Según Magda,
¿eh? Sí. Vale. Entonces tenéis RXV es la raíz de RXX, ¿no? No. Está
bien puesto y dice muchacho está bien todo esto. ¿Es la raíz de RXX?
Sí. RXV igual raíz XX lo que está puesto ahí es RXX. Lo que estamos
calculando es RXV. Ahí tiene que poner RXV igual a 09. RXV igual a 09
porque lo que tenemos es RXX, ¿no? Entonces si RXX es eh 081 RXV aquí es
igual a 09, ¿no? Sí. ¿Por qué? Porque 09 al cuadrado es 081. 0,9 ¿no?
Al cuadrado es 081, ¿vale? Muy bien. Eso estaba fácil, ¿no? Sí. Yo como
el 2 ya me quedé 3,2 pica. ¿Vale? Vamos al siguiente, entonces. El 2,
¿qué pasa? Es muy difícil, ¿eh? No, es que es una frase que... Ah, no.
A ver, el 2. Ahí. A ver, el 2 dice 100 participantes hacen un test, ¿no?
Cumplimentan un test. La desviación típica de los errores fue 2. Eso
está claro, ¿no? Lo que supone el 10% de la varianza en las puntuaciones
verdaderas, ¿no? Eh... Calcula el consiguiente de estabilidad, ¿no? Sí.
A ver, esto. Y... PIN. Es que es lo del 10% de la varianza. Vamos, al final
no lo sacamos. No sé si estará bien o no lo sacamos. No, hombre, pero es
simplemente la proporción, ¿no? A ver, a ver. A ver, tenemos que... Vamos
a exigir esto. Aquí, ¿no? ¿Qué te decía? Te... Esto decía que la
desviación típica de esto del error es 2, ¿no? ¿Sí o no? Supone el 10%
de la varianza de esta verdadera en plan . Por lo tanto, ¿no? Eh... La
varianza del error es 4, ¿no? Y... La desviación típica de los errores
fue 2, lo que supuso el 10% de la varianza de las puntuaciones verdaderas.
¿La desviación típica del error que es 2? Lo que supone que el 10% de la
varianza de las puntuaciones verdaderas. ¿No? Sí o no. Esto partido este
es el 10%, 0,10 en proporción, ¿no? ¿Sí o no? El 10%, ¿no? Lo que pasa
es que como es la proporción entre... ¿No? El... Claro. Porque están
diciendo la desviación típica de los errores fue 2, lo que supuso ¿Eh?
el 10% de la varianza de las puntuaciones verdaderas. ¿Sí? O sea, que el
10% que 2 partido la varianza de las puntuaciones verdaderas es el 10%.
¿Sí? 2 partido la varianza de las puntuaciones verdaderas es el 10%,
¿vale? ¿No? Entonces, ¿cómo hablamos de... Por lo tanto que eh...
Claro. Esto implica ¿no? Que mmm... 2 partido 0,10 ¿no? La varianza de
las verdaderas. ¿De dónde sale el 0,10? El 10%. El 10% eh... El 10% en
proporción es 0,10. Tú ten en cuenta que cuando tú haces una proporción
las proporciones van de 0 a 1. Entonces, el 10% es 0,10. Mmm... Con esto ya
tenemos que la... A ver, lo puedo hacer para no guardar... Con lo cual,
eh... ¿Cuánto es la varianza? ¿Esto cuánto es? 20. ¿Y qué es lo que
te preguntaba en el problema? El coeficiente... El coeficiente de
estabilidad del test. El coeficiente de estabilidad del test. R X Claro, R
X igual V entre 24 ¿Cómo era esto? RV ¿No? RDX ¿No? ¿Así? Sí. Claro,
pero no es eso. Claro, pero yo tengo ¿No? Eh... Con eso ¿No? Eh... El SDX
de donde lo saco. Por lo tanto ahora SV lo tengo ¿No? La varianza de las
puntuaciones verdaderas la tengo ¿No? ¿Sí o no? No. También tengo la
varianza del error ¿No? ¿O qué? Que es 4 ¿Sí? La varianza de las
puntuaciones del error es 4 La varianza de las puntuaciones verdaderas es
20 ¿Sí? Lo único que me falta es la varianza de las puntuaciones
empíricas pero esa tiene la fórmula ¿No? La fórmula cuál es SD ¿No?
La varianza aquí ¿No? La varianza de las empíricas ¿No? Es igual a la
varianza de la verdadera más la varianza del error ¿No? Por lo tanto
¿No? La varianza de las empíricas es igual a la varianza de la verdadera
que es 20 ¿No? Más la varianza del error que es 4 por lo tanto esto es
¿Cuánto? 24 ¿No? ¿Sí? Pues entonces ya está entonces ya está ya
tengo ¿No? Tengo la varianza de las empíricas la varianza del error
¿Sí? Y la varianza de la verdadera ¿No? Entonces lo único que tengo que
hacer es la varianza de la verdadera partida la varianza empírica ¿No?
Por lo tanto aquí R x es igual a qué a 20 ¿No? partido 24 ¿No? R esto
me da ¿Cuánto? ¿Cuánto da eso? 0 83 Exacto 0 83 Correcto Bueno pues el
siguiente día intenta traer los problemas hechos ¿Vale? Ok eh tenéis
tanto los problemas que os envié por correo como el esquema de la fórmula
eh nos vemos ah no la semana que viene no nos vemos la semana que viene
estamos Semana Santa no sé ni en el día que digo vale pues entonces ehm
tenéis toda la Semana Santa para hacer fiabilidad ¿Vale? Si si alguien se
ofusca y no le sale algún problema o algo poned correo y yo respondo
¿Vale? Ok ¿Vale? Venga pasádlo muy bien disfrutar cada una y cada una la
Semana Santa como bien le venga ¿Eh? Que será perfecto lo que tenga ahí
en petro tú lo pisas y te lo vas ¿Vale? ¡Gracias! Gracias