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En este trabajo se realiza un análisis de los distintos métodos para detectar y medir el sesgo entre observadores desde dos perspectivas básicas: el enfoque clásico, fundamentado en índices descriptivos y el en-foque del modelado, fundamentado en modelos loglineales. Se demuestra que estas medidas no son satisfactorias para detectar y medir el sesgo de forma unívoca porque presentan resultados contradictorios y se proponen nuevas alternativas a desarrollar que permitan descomponer correctamente error de medida y sesgo.
In this paper we present an analysis of the different methods commonly used to detect and assess interrater bias from two basic per-spectives: classical approach based on descriptive-type criteria and loglin-ear model approach. We show that all these procedures are not satisfactory for the detection and measurement of observer bias in a univoque way due to contradictory results. We propose some new alternatives to develop which allow the correct separation of bias and measurement error.
