Meta-análisis de generalización de la fiabilidad

Autores/as

  • Laura Badenes-Ribera Universitat de València
  • María Rubio-Aparicio Universitat d'Alacant
  • Julio Sánchez-Meca Universidad de Murcia

DOI:

https://doi.org/10.14635/IPSIC.2020.119.6

Palabras clave:

Psicología basada en la evidencia, tests psicológicos, calidad de la investigación, generalización de la fiabilidad, meta-análisis, coeficiente de fiabilidad

Resumen

Un meta-análisis de generalización de confiabilidad (MA GF) es un método para integrar estadísticamente las estimaciones de fiabilidad obtenidas en diferentes aplicaciones de un test. El MA GF permite a los investigadores caracterizar la fiabilidad promedio de las puntuaciones obtenida en un test en múltiples estudios y situaciones y estimar el grado de variabilidad en los coeficientes de fiabilidad en diferentes tipos de medidas, muestras y contextos. Por lo tanto, sus resultados permiten ofrecer pautas a los investigadores y profesionales aplicados sobre qué escalas son más fiables para evaluar un constructo y en qué circunstancias. Así pues, los investigadores y profesionales necesitan saber qué son los MA GF, cómo se hacen y, lo que es más importante, cómo podemos hacer valoraciones críticas de ellos. El propósito de este artículo es presentar los MA GF, así como una guía orientativa sobre cómo hacer una lectura crítica de ellos. Para ello, un reciente MA GF es utilizado para ilustrar las guías propuestas. Finalmente, presentamos algunas observaciones finales.

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Publicado

2020-07-02

Cómo citar

Badenes-Ribera, L., Rubio-Aparicio, M., & Sánchez-Meca , J. (2020). Meta-análisis de generalización de la fiabilidad. INFORMACIO PSICOLOGICA, (119), 17–32. https://doi.org/10.14635/IPSIC.2020.119.6