La precisión del metro de mi intervención

09 - 05 - 2025

Categorías: Artículos Científicos , Contenidos especializados

Etiquetas: salud mental , investigación , gestión del conocimiento , rehabilitación psicosocial , divulgación

REHABILITACIÓN PSICOSOCIAL | CONTENIDOS ESPECIALIZADOS

Autores: Alfonso Barros Loscertales. Dpto. Psicología Básica, Clínica y Psicobiología. Universitat Jaume I.
María Ángeles Ruipérez Rodríguez. Creadora del Máster Universitario en Rehabilitación Psicosocial en Salud Mental Comunitaria de la Universitat Jaume I. Actualmente jubilada.
Agustín Martínez Molina. Coordinador General de Estudios del Imserso.

La precisión del metro de mi intervención

La fiabilidad más frecuentemente comentada es la fiabilidad test-retest y la consistencia interna. De tal manera que la fiabilidad test-retest se puede relacionar más con la precisión de la medida, mientras que la consistencia interna se relaciona más con el grado en que los ítems de esa medida (escala, cuestionario, autoinforme) miden lo mismo, sea lo que sea. Hay que tener en cuenta que digo “sea lo que sea” porque la fiabilidad no es la validez. La validez nos dirá qué es ese “sea lo que sea”.

Ahora imaginemos que en nuestro recurso aplicamos el WHODAS 2.0, y queremos saber si la forma en que aplicamos el instrumento es fiable para nuestro recurso. Aunque es un instrumento ampliamente utilizado, puede que la aplicación en nuestro dispositivo no sea fiable. Hoy en día es cada vez más aceptado que la fiabilidad y validez de una prueba psicométrica es dependiente de la muestra sobre la que se aplica.

Imaginemos que tenemos los datos de 10 personas con características similares o que conforman un grupo de interés en nuestro dispositivo. Nos disponemos a calcular la fiabilidad como consistencia interna. A continuación, mostraremos tres tablas con las puntuaciones de tres grupos de personas diferentes.
La primera tabla (Tabla 1) sería el resultado de la respuesta a cada uno de los 12 ítems del WHODAS (Q1, Q2, Q3, ...) por parte de cada uno de los participantes (P1, P2, P3,...):

(Pie de tabla) Si queremos acceder a estos datos de ejemplo contactar (barros@uji.es) o también se puede copiar la tabla y pasarla a un archivo de texto plano que se puede abrir fácilmente en JAMOVI.

Si consideramos que los 12 ítems completados por el entrevistado en el WHODAS pertenecen a la misma dimensión de Discapacidad, podemos calcular la consistencia interna de estos ítems, y veremos que es muy alta, con un valor de 0.975.

La forma de hacerlo en JAMOVI es muy sencilla. Simplemente abrimos los datos, y en el menú Análisis, seleccionamos el icono Factor y allí Análisis de Fiabilidad. En la columna de la izquierda tenemos el listado de los ítems. Si copiamos todos los ítems del primer cuadrado de la izquierda (del ítem Test_Q1 al Test_Q12) y lo pegamos a la derecha, JAMOVI nos ofrece una estimación de la consistencia interna según el alfa de Cronbach de forma automática.

Ahora, vamos a ver datos similares (Tabla 2) para otra muestra de 10 participantes que responden los 12 ítems del WHODAS 2.0 para el autoinforme del entrevistado.

TABLA 2: Datos de ejemplos con un fiabilidad imposible para el autoinforme del entrevistado en WHODAS 2.0

Si repetimos la estimación de la fiabilidad con el Alfa de Cronbach como en los datos anteriores veremos que obtenemos un valor de -0.46. Un valor entre 0.4 y 0.6 se consideraría una baja fiabilidad. Un valor de fiabilidad NEGATIVO no se puede interpretar. La escala tiene graves problemas. Los ítems de la escala se correlacionan negativamente con la puntuación global de cada persona y/o la variabilidad es muy baja.

CUIDADO: si obtenemos correlaciones negativas entre los ítems de nuestras escalas que no sea porque no hemos transformado bien las puntuaciones para los ítems inversos.

En este tercer ejemplo (Tabla 3), tenemos datos de otros participantes sobre los que podemos estimar la fiabilidad como consistencia interna.

TABLA 3: Datos de ejemplos con una fiabilidad baja para el autoinforme del entrevistado en WHODAS 2.0

El resultado de la estimación del Alfa de Cronbach en JAMOVI es de 0.384. Esto significa que todos los ítems no miden lo mismo. De hecho, si miramos la respuesta de JAMOVI, nos dice que el ítem Q3 y Q6 se correlacionan negativamente con la puntuación global en la escala. Seguramente nos hemos equivocado al trasladar las puntuaciones de uno de estos ítems o el instrumento no funciona bien en nuestro grupo, o el conjunto de preguntas de la escala no mide nada “real”.

El valor de fiabilidad lo podemos interpretar como el porcentaje de la medida que se puede atribuir a la medida real. No es lo mismo decir que el 97% de la medida de nuestro instrumento de medida es real, a decir que sólo el 38% el real. Sobre todo, porque lo que no es atribuible a la medida real es el error. Las razones por las que el instrumento puede no ser fiable son variadas. Una muestra pequeña es motivo para una baja fiabilidad, pero, en cualquier caso, la fiabilidad debe ser adecuada para nuestra muestra. Dicho de otra manera, sí, tener pocos datos puede ser la razón, pero deberemos asegurarnos de que esa sea la razón. Decir que es por el tamaño de la muestra y seguir aplicando la medida, es esconder la cabeza como haría el avestruz. Y será nuestra responsabilidad saber por qué. La responsabilidad no es de los datos. La responsabilidad es nuestra para saber si estamos perdiendo el tiempo pasando esa prueba o no, si está sirviendo a nuestro dispositivo o no.