Psicometria-Menesesetal

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Editorial UOC 175 Capítulo III. ValidezUna visión del gráfico de dispersión nos dará una idea de si se observa relaciónlineal entre ambas pruebas o no:Figura 6. Gráfico de dispersión (nube de puntos)Al calcular el coeficiente de correlación de Pearson:> rcorr.adjust(Datos[,c("Nota.Matemáticas","Test.Razonamiento")], type="pearson")Nota.Matemáticas Test.RazonamientoNota.Matemáticas 1.00 0.92291Test.Razonamiento 0.92291 1.00n= 20
Editorial UOC 176 PsicometríaSe obtiene un valor de validez concurrente igual a 0,92291, que indica unafuerte relación directa y próxima a 1.Una medida de la bondad de ajuste lineal entre las dos variables se definepor r 2 , es decir, el valor del cuadrado de la correlación, en nuestro ejemplor 2 = (0,92291) 2 = 0,8518. Este valor, que se denomina coeficiente de determinación,multiplicado por 100, indica el porcentaje de variabilidad en la variablecriterio, que viene explicado por la relación con la variable independiente. Portanto, el 85,18% de la variabilidad que presentan las puntuaciones obtenidas enla nota de matemáticas estaría explicada por la relación que presenta con los valoresobtenidos en el test de razonamiento numérico.5.4.2. Validez predictivaSi conocemos que un determinado test y una variable criterio se encuentranaltamente relacionados, será posible utilizar los valores obtenidos en el test parala predicción o el pronóstico de los valores que se obtendrán en el criterio. Hablaremosen este caso de la validez predictiva que tiene el test respecto a la variablecriterio.Por ejemplo, si queremos seleccionar un candidato para un determinado puesto detrabajo, podemos utilizar determinadas pruebas que tengan alta validez predictivacon el futuro rendimiento de los candidatos en el puesto de trabajo. O, utilizando elejemplo mencionado anteriormente, podemos hacer un pronóstico de la nota queobtendrán los sujetos en una determinada prueba de matemáticas, a partir de las puntuacionesque obtuvieron en su momento, en el test de razonamiento numérico.Cuando tanto las puntuaciones del test como el criterio son puntuacionesnuméricas y hemos calculado el correspondiente coeficiente de correlación dePearson, siendo este estadísticamente significativo, es posible establecer unmodelo de regresión lineal para poder realizar el pronóstico de los valores delcriterio.Las puntuaciones en el test constituyen la variable independiente del modelo(variable predictora), mientras que el criterio representa la variable dependiente.
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