Una vez realizada la prueba, un buen investigador evaluará la confiabilidad y la validez de los datos obtenidos a partir de la investigación de mercados.  Estas dos propiedades, le dan mayor credibilidad a los resultados, de los que dependen las decisiones que se tomarán.

El concepto de confiabilidad o fiabilidad hace referencia a la estabilidad de los resultados.  Si los datos son estables, se puede repetir la prueba y obtener resultados similares y consistentes.  Si los datos son estables, quiere decir que las escalas de medición incluidas en los instrumentos, no presentan distorsiones o son verdaderas (∞).  El término verdaderas hace referencia al promedio de las evaluaciones de un mismo objeto en múltiples mediciones.

La confiabilidad no es afectada por los errores aleatorios en las escalas de medición, porque estos errores siempre arrojarán los mismos datos; pero si será afectada por los errores no aleatorios en la escala de medición.  El objetivo del investigador es tomar todas las precauciones posibles, para eliminar o reducir los errores en la escala de medición.

  • Si el coeficiente de confiabilidad es bajo (X<0,6), la escala de medición es pobre.
  • Si el coeficiente de confiabilidad es alto (X>0,7), la escala de medición es verdadera.

Existen tres métodos que combinados permiten medir la confiabilidad de los datos.

1.      Prueba y reprueba de Confiabilidad.

A un grupo de participantes se les pide que diligencien la misma escala, dos veces, con un lapso entre una y otra prueba de 2 a 4 semanas.  El investigador debe asegurar que las condiciones de ambas pruebas sean las mismas.  Luego, a ambas pruebas se les calcula el coeficiente de correlación.

Conclusión: entre más alto el coeficiente de correlación, mayor la confiabilidad.

2.      Formas alternativas de Confiabilidad.

A un grupo de participantes se les pide que diligencien dos escalas equivalentes al mismo contenido, con un lapso entre una y otra escala de 2 a 4 semanas.  El éxito de esta prueba depende de que tan bien hayan sido diseñadas ambas escalas; se recomienda evaluarlas previamente en sus medias, varianzas y correlaciones para asegurar la equivalencia.  Una varianza o suma de cuadrados es la desviación estándar al cuadrado.  La desviación estándar es la dispersión de los datos de una muestra o población con relación a su media.

Conclusión: una baja correlación representa una escala no confiable o no equivalente.

3.      Consistencia interna de la Confiabilidad.

Se calcula cuando una escala tiene un número considerable de reactivos.  Estos se dividen en dos grupos iguales y se calcula el coeficiente de Alfa (también llamado Alfa de Cronbach’s, es el promedio de todos los coeficientes obtenidos en todas las posibles combinaciones de división de reactivos de la escala) y el resultado debe ser igual para ambos grupos.    Entre más reactivos, mayor Alfa de Cronbach’s.  Tenga en cuenta que los reactivos deben ser apropiados para la medición y no exceder su inclusión innecesaria.

Conclusión: los puntajes van de 0 a 1, puntajes inferiores a 0,6 representan inconsistencia interna.

Finalmente, un buen ejemplo para distinguir claramente entre ambos conceptos: confiabilidad y validez es el de la balanza de peso.  Una balanza de peso que esté mal calibrada, arrojará siempre los mismos resultados errados.  Esto quiere decir, que la balanza es confiable porque siempre arroja el mismo resultado pero, no es válida porque el resultado está errado.  Se puede decir entonces, que mayor validez implica mayor confiabilidad, pero que una mayor confiabilidad no implica una mayor validez.

REFERENCIAS

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