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El enfoque de la generalización de la fiabilidad (GF) es un tipo de meta-análisis que pretende integrar un conjunto de coeficientes de fiabilidad obtenidos en varias aplicaciones de un test, con objeto de caracterizar el error de medida y determinar qué factores de los estudios pueden explicar su variabilidad. Se han propuesto en la literatura diferentes procedimientos para promediar un conjunto de coeficientes alfa independientes y no existe un consenso actual sobre qué métodos son los mejores.
Presentamos los resultados de un estudio de simulación Monte Carlo para comparar el funcionamiento, en términos de sesgo y error cuadrático medio, de doce procedimientos propuestos por Feldt y Charter.
Los procedimientos difieren en función de si los coeficientes se transforman o no, y de si se ponderan por el tamaño muestral o no. Nuestros resultados apuntan hacia la recomendación de que se utilicen procedimientos ponderados frente a los no ponderados, y a que se transformen los coeficientes mediante la propuesta de Hakstian y Whalen o la basada en la raíz cuadrada de la inversa del coeficiente alfa.
Finalmente, se discuten las relaciones entre los diferentes procedimientos de promediar con los modelos estadísticos de efectos fijos, aleatorios y de coeficientes variables.
