Estimating the reliability coefficient of tests in presence of missing values
Otros títulos:
Estimación del coeficiente de fiabilidad en presencia de valores perdidos
Autor(es) y otros:
Fecha de publicación:
Editorial:
Colegio Oficial de Psicólogos del Principado de Asturias
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Resumen:
Antecedentes: el problema de la presencia de valores perdidos a nivel de ítem es común en los estudios que emplean tests psicológicos o educativos. El objetivo de este trabajo es explorar cómo se ve afectada la estimación de la fiabilidad por la presencia de valores perdidos. Método: partiendo de datos reales se simularon valores perdidos de acuerdo a un mecanismo aleatorio. Se manipularon cuatro factores para comprobar su influencia en la estimación de la fiabilidad de la prueba: mecanismo de pérdida de datos, porcentaje de valores perdidos, tamaño de muestra y método empleado para el manejo de los datos perdidos. Resultados: los resultados muestran que la calidad de las estimaciones depende de la interacción de varios factores. La tendencia general es que las estimaciones son peores cuando el tamaño de muestra es pequeño y aumenta el porcentaje de valores perdidos. Listwise es el peor procedimiento de manejo de los valores perdidos en las condiciones simuladas. Conclusiones: cuando el porcentaje de valores perdidos es pequeño pueden obtenerse estimaciones aceptables, desde un punto de vista práctico, con todos los procedimientos empleados, excepto Listwise.
Antecedentes: el problema de la presencia de valores perdidos a nivel de ítem es común en los estudios que emplean tests psicológicos o educativos. El objetivo de este trabajo es explorar cómo se ve afectada la estimación de la fiabilidad por la presencia de valores perdidos. Método: partiendo de datos reales se simularon valores perdidos de acuerdo a un mecanismo aleatorio. Se manipularon cuatro factores para comprobar su influencia en la estimación de la fiabilidad de la prueba: mecanismo de pérdida de datos, porcentaje de valores perdidos, tamaño de muestra y método empleado para el manejo de los datos perdidos. Resultados: los resultados muestran que la calidad de las estimaciones depende de la interacción de varios factores. La tendencia general es que las estimaciones son peores cuando el tamaño de muestra es pequeño y aumenta el porcentaje de valores perdidos. Listwise es el peor procedimiento de manejo de los valores perdidos en las condiciones simuladas. Conclusiones: cuando el porcentaje de valores perdidos es pequeño pueden obtenerse estimaciones aceptables, desde un punto de vista práctico, con todos los procedimientos empleados, excepto Listwise.
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This work was funded by the research projects PSI2011-28638 and PSI2011-23095 from the Spanish Ministry of Science and Innovation.
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