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标题：Confiabilidad en la medición
其他标题：Reliability of measurement
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作者：Reidl-Martínez, Lucy María
期刊名称：Investigación en educación médica
印刷版ISSN：2007-5057
出版年度：2013
卷号：2
期号：6
页码：107-111
出版社：Universidad Nacional Autónoma de México, Facultad de Medicina
摘要：En la investigación educativa de tipo cuantitativo, los instrumentos para la recopilación de información deben llevar a la validez y confiabilidad de los resultados. Una pregunta que los investigadores se hacen con frecuencia es la referida, a qué tan alto o de qué tamaño tiene que ser el coeficiente de confiabilidad. Esto dependerá del propósito e importancia de las decisiones que se tomarán con base en los puntajes obtenidos por los sujetos. La confiabilidad es un atributo necesario en todas las pruebas cuantitativas que se utilicen para evaluar a alguien. El presente escrito tiene como propósito abordar la confiabilidad de la medición. Para lograrlo se revisan los siguientes puntos: teoría de la medición del error, modelo dominio-muestra, estabilidad temporal o coeficiente de estabilidad, formas paralelas o coeficiente de estabilidad y equivalencia y los coeficientes de consistencia interna más usuales.
其他摘要：In quantitative educational research, instruments for data collection should lead to the validity and reliability of results. A question that researchers are frequently referred to is how high or how large must the reliability coefficient be. This depends on the purpose and importance of the decisions to be made, based on the scores obtained by the subjects. Reliability is a necessary attribute in all quantitative tests used to assess someone. The present paper aims to address the reliability of the measurement. To achieve the following chapters are reviewed: theory of measurement error, domain-sample model, temporal stability or stability coefficient, parallel forms or stability coefficient and equivalence and some of the most used internal consistency coefficients.
关键词：Confiabilidad;investigación educativa;análisis de datos;México
其他关键词：Reliability;educational research;data analysis;Mexico