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Calcula la fiabilidad al duplicar los ítems

Enunciado​

Tenemos un test formado por 20 ítems con una fiabilidad de 0.6, una media de 10 y una desviación estándar SxS_x de 2.

1. ¿Cuál será la fiabilidad si duplicamos la longitud del test?​

Está preguntando por la fiabilidad. Por lo tanto, la fórmula que necesito es la fórmula de Spearman-Brown:

ρk=k⋅ρXX′1+(k−1)⋅ρXX′\rho_k = \frac{k \cdot \rho_{XX'}}{1 + (k - 1) \cdot \rho_{XX'}}

El enunciado me proporciona algunos datos:

  • Fiabilidad inicial (ρXX′\rho_{XX^{\prime}}) = 0.6
  • Media (X‾\overline{X}) = 10
  • Desviación estándar (sXs_X) = 2

Y me dice también que duplico la longitud del test. Por lo tanto, el factor de aumento de la longitud (kk) es 22.

ρk=2⋅0.61+(2−1)⋅0.6=0.75\rho_k = \frac{2 \cdot 0.6}{1 + (2 - 1) \cdot 0.6} = 0.75

Por lo tanto, la fiabilidad (ρk\rho_k) de la prueba será 0.750.75.

2. ¿Cuál sería la varianza de XX si duplicamos la longitud del test?​

La varianza de las puntuaciones observadas σKX2\sigma^2_{KX} se incrementa en función de kk y la fiabilidad inicial ρXX′\rho_{XX^{\prime}}:

σKX2=k⋅σX2+k(k−1)⋅ρXX′⋅σX2\sigma^2_{KX} = k \cdot \sigma^2_X + k(k - 1) \cdot \rho_{XX^{\prime}} \cdot \sigma^2_X

El enunciado me proporciona sX2s^2_X, pero la fórmula requiere sX2s^2_X. Por lo tanto, primero tengo que convertir sXs_X en sX2s^2_X:

σX2=sX2=22=4\sigma^2_X = s_X^2 = 2^2 = 4

Ahora puedo reemplazar en la fórmula:

σKX2=2⋅4+2(2−1)⋅0.6⋅4=12.8\sigma^2_{KX} = 2 \cdot 4 + 2(2 - 1) \cdot 0.6 \cdot 4 = 12.8

Es decir, la varianza de XX si duplicamos la longitud del test (σKX2\sigma^2_{KX}) será 12.812.8.