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Nicolás Vizioli, Alejandro Emilio Pagano
La presente investigación realiza un recorrido por el concepto de confiabilidad como una de las propiedades psicométricas fundamentales en la Teoría Clásica de los Test. Se desarrolla el concepto y cuáles son sus diferentes aplicaciones prácticas para indagar el grado de confiabilidad de un instrumento de medición. Se centra el estudio en el cálculo de la consistencia interna a partir del alfa y el omega como los coeficientes más utilizados y la importancia de calcularlos mediante la utilización de matrices de correlaciones policoricas (MCP). Como objetivo principal se presenta una guía en español para el cálculo de coeficientes ordinales de confiabilidad al utilizar el programa R/RStudio. Se brinda un ejemplo a nivel empírico que da cuenta la relevancia de calcular este tipo de coeficientes para el cálculo de la confiabilidad de un instrumento. Al emplear una muestra de 266 adultos entre 18 y 63 años (M = 31.91, DE = 11.50), se administró la versión adaptada a argentina del Inventario de Ansiedad de Beck y el Cuestionario de Regulación Emocional. De esta manera, se exponen coeficientes para estimar la confiabilidad de los instrumentos que dan cuenta de sus ventajas y desventajas, al realizar el cálculo mediante MCP, matriz de correlaciones de Pearson y matriz de covarianzas de Pearson. A partir de los resultados, se evidencia que el cálculo mediante MCP proporcionó grados de confiabilidades mayores respecto al cálculo mediante las otras dos matrices. Se espera que el presente documento sea de importancia para investigadores no familiarizados con R.
The present study takes a tour of the concept of reliability as one of the fundamental psychometric properties in Classical Tests Theory. The concept and its different practical applications are developed to investigate the degree of reliability of a measuring instrument. Focusing on the calculation of internal consistency from alpha and omega as the most used coefficients and the importance of calculating these coefficients by using polychoric correlation matrices (PCM). The main objective is to present a guide in Spanish for the calculation of ordinal reliability coefficients using the R/Rstudio program. Providing an example at the empirical level that shows the relevance of calculating this type of coefficients for calculating the reliability of an instrument. Using a sample of 266 adults between the ages of 18 and 63 years (M = 31.91 SD = 11.50), the version adapted to Argentina of the Beck Anxiety Inventory and the Emotional Regulation Questionnaire were administered. In this way, coefficients are exposed to estimate the reliability of the instruments that account for their advantages and disadvantages, performing the calculation using MCP, Pearson’s correlation matrix and Pearson’s covariance matrix. From the results, it is evident that the calculation using MCP provided higher degrees of reliability compared to the calculation using the other two matrices. This document is expected to be of importance to researchers unfamiliar with R.
