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Julio Sánchez Meca, José Antonio López Pina, José A. López López
El enfoque meta-analítico de generalización de la fiabilidad (GF) pretende demostrar que la fiabilidad es una propiedad empírica que varía de una aplicación a otra del test. Este nuevo enfoque meta-analítico está contribuyendo a concienciar a los investigadores sobre la importancia de aportar estimaciones de la fiabilidad con los propios datos y evitar inducciones de la fiabilidad. Se presentan las fases en las que se lleva a cabo un estudio GF: (a) formulación del problema, (b) búsqueda de los estudios, (c) codificación de los estudios y (d) análisis estadístico e interpretación. Se presenta una visión actualizada de los problemas estadísticos de este enfoque: (a) transformar versus no transformar los coeficientes de fiabilidad, (b) ponderar versus no ponderar los coeficientes y (d) cuál es el modelo estadístico más apropiado (efectos fijos, efectos aleatorios, efectos mixtos). Se presenta una revisión sistemática de los 49 estudios GF publicados hasta la fecha y se analiza la variabilidad en el modo de analizar estadísticamente los datos. Finalmente, se discuten las implicaciones de los estudios GF para la investigación y la práctica profesional.
The meta-analytic approach of reliability generalization (RG) pretends to show that reliability is an empirical property that varies from one test application to another. This recent meta-analytic approach is helping to make the researchers aware of the importance of reporting reliability estimates obtained from the own data and, of avoiding the malpractice of inducting reliability coefficients from other studies and previous applications of the test. The stages to carry out an RG study are presented: (a) formulating the problem, (b) searching for the studies, (c) coding studies, and (d) statistical analysis and interpretation.
An updated overview of the statistical problems of this approach is also offered: (a) to transform versus not to transform the reliability coefficients, (b) to weight versus not to weight the coefficients, and (d) which statistical model is the most appropriate (fixed-, random-, and mixed-effects). A systematic review of the 49 RG studies published to date is presented with the purpose of analyzing the heterogeneity in how the data are statistically analyzed. Finally, the implications of the RG studies for research and professional practice are discussed.
