Teoría de la Medida en Psicología

Introducción a la teoría de la medida en ciencias y en psicología

• La medición consiste en asignar números a cosas o propiedades siguiendo reglas preestablecidas.
• Escalas nominales: las más básicas, utilizan números como etiquetas (dicotómicas o politómicas), sin expresar valores.
• Escalas ordinales: ordenan los datos y permiten saber si un valor es mayor que otro, pero no la distancia entre ellos.
• Escalas de intervalos: conocen el orden y la diferencia entre los valores.
• Escalas de proporciones o de razón: ordenan los datos, establecen la diferencia y la razón entre ellos. Tienen un "cero absoluto," que representa la ausencia de la variable.
• La estadística ayuda a recopilar, organizar, analizar e interpretar conjuntos de datos.
  • Estadística descriptiva: resume y presenta las características de los datos.
  • Estadística inferencial: utiliza modelos probabilísticos para estimar características de la población a partir de una muestra.
• Los datos pueden ser constantes (valores fijos) o variables (valores distintos), y pueden ser cualitativos (atributos, características) o cuantitativos (cantidades).
  • Datos cualitativos:
    • Dicotómicos (binarios): se clasifican en dos categorías.
    • Politómicos (categóricos): se clasifican en tres o más categorías.
  • Datos cuantitativos:
    • Discretos: resultados del conteo, valores enteros.
    • Continuos: resultados de la medición, cualquier valor dentro de un rango.

Historia de la teoría de la medida

• 2200 a.C. en China: las primeras evaluaciones de aptitudes se realizaron en China, donde se evaluaban las competencias de los funcionarios gubernamentales.
• Platón: en "La República" menciona que las personas son diferentes en sus talentos naturales y que cada una es adecuada para una profesión específica.
• Aristóteles: identifica las variaciones individuales, reconociendo diferencias en las características mentales y morales según el nivel social, raza y sexo, atribuyéndolas a factores innatos.
• René Descartes: considera que el individuo no se puede estudiar objetivamente y propone el uso de la intuición para acceder a la conciencia, lo que influenciaría los enfoques fenomenológicos y humanistas.
• Empirismo inglés: apoya el análisis objetivo del individuo y propone la observación de hechos externos como unidades de análisis, lo que lleva al conductismo.
• Francis Galton: buscaba comprobar la heredabilidad de las características individuales y medir rasgos humanos, incluyendo aptitudes, personalidad, inteligencia y trastornos psicológicos.
• McKeen Cattell: acuña el término "test mental" en 1890.
• Alfred Binet: establece un concepto claro de diagnóstico psicológico como evaluación de la inteligencia, distinto del examen médico y la evaluación pedagógica. Crea la primera prueba de inteligencia (1905).
• S.S. Stevens: (1946) propone diferentes escalas de medición (nominal, ordinal, intervalo, razón) y sus propiedades en su artículo "On the Theory of Scales of Meassurement".
• L.L. Thurstone: (1947) contribuye al desarrollo de pruebas psicológicas y publica "Análisis Factorial Múltiple", que aporta a ese campo.
• 1954: se publican las primeras recomendaciones técnicas para el uso de pruebas.

Importancia de la teoría de la medida

• La medición permite que una disciplina alcance el estatus de ciencia, ya que permite comparar, replicar, modelar y realizar investigaciones controladas.
• Nunnally y Bernstein: (1995) consideran que la obtención de métodos de medición adecuados es esencial para la psicología, ya que una teoría solo se puede probar si las variables se pueden medir adecuadamente.
• Se mide "atributos de la conducta" o "atributos psicológicos", no la conducta en sí misma.

Aplicación de la teoría de la medida

• Nunnally y Bernstein: (1995) enfatizan la importancia de la estandarización en las normas o reglas de la medición. Una medida está estandarizada si:
  • Las reglas son claras
  • La aplicación es práctica
  • No requiere mucho conocimiento para administrar
  • Los resultados no dependen del administrador.
• Prueba psicológica: mide las diferencias individuales en algún rasgo o atributo.
• Testing: proceso mecánico, tipificado, cuantitativo y objetivo.
• Escalas de medición: propiedades del sistema numérico:
  • Identidad: cada número tiene un significado único.
  • Magnitud: los números tienen un orden ascendente o descendente.
  • Intervalos iguales: la diferencia entre números es constante en toda la escala.
  • Cero absoluto: el cero representa la ausencia del atributo que se está midiendo.
• Escala nominal: clasifica unidades en grupos excluyentes. Los números son identificadores o nombres.
• Escala ordinal: ordena las unidades. Los valores representan categorías ordenadas, pero no cantidades mensurables.
• Escala de intervalos: representa magnitudes y la distancia entre puntos de la escala es igual. Se pueden establecer comparaciones y medir la distancia entre valores. El cero no es absoluto.
• Escala de razón: el nivel de medición más completo. Tiene cero absoluto, que representa la ausencia del atributo.
• Ejemplos: longitud, peso, distancia, ingresos, precios.

Confiabilidad

• Se refiere al grado en que la aplicación repetida de un instrumento de medición al mismo individuo produce resultados iguales.

Validez

• El grado en que un instrumento mide realmente la variable que se pretende medir.
• Kerlinger: (1979) ¿Está midiendo lo que se cree que está midiendo?
• Validez de contenido: refleja un dominio específico del contenido que se mide.
• Validez de criterio: compara los resultados con un criterio externo que mide lo mismo.
  • Validez concurrente: compara con un criterio al mismo tiempo.
  • Validez predictiva: compara con un criterio en el futuro.
• Validez de constructo: mide un concepto teórico.

Error de medición

• Fuentes de error:
  • Selección de reactivos: la muestra de preguntas debe ser representativa del atributo que se mide.
  • Aplicación de la prueba: las condiciones deben ser estandarizadas.
  • Calificación de la prueba: el evaluador debe ser objetivo.
• Tipos de errores:
  • Errores aleatorios: efectos inconsistentes e impredecibles.
  • Errores sistemáticos: surgen cuando la prueba mide algo diferente a lo que se pretendía medir.