Convergencia y divergencia
Conceptualización
Por ejemplo, en un test de ansiedad, puedo recabar evidencias de convergencia y evidencias de divergencia analizando cómo se relacionan las puntuaciones del test respecto a puntuaciones de otros constructos relacionados y no relacionados con la ansiedad.
Si las puntuaciones del test de ansiedad se relacionan de forma positiva con la depresión y el estrés, y de forma negativa con la autoestima y la felicidad, tendré evidencias de validez de convergencia.
Por otro lado, si las puntuaciones del test de ansiedad no se relacionan con la inteligencia y atención, tendré evidencias de validez de divergencia.
Procedimiento
Para calcular la validez de convergencia y divergencia, puedo utilizar distintas técnicas:
- Comparar el rendimiento en el test entre distintos grupos en el mismo test: por ejemplo, si las puntuaciones de un test de depresión son más altas en un grupo de personas con depresión que en un grupo de personas sin depresión, tendré evidencias de validez de convergencia.
- Relacionar test con otros test: por ejemplo, si las puntuaciones de un test de depresión se relacionan con las puntuaciones de un test de ansiedad, tendré evidencias de validez de convergencia.
Matriz Multirrasgo-Multimétodo (MTMM)
Otra forma de evaluar la validez externa es mediante la Matriz Multirasgo-Multimétodo, llamada MTMM por sus siglas en inglés (Multitrait-Multimethod Matrix). El acrónimo es un poco estúpido, porque falta una M; o debería llamarse Multi Trait-Method Matrix, pero bueno, así es la psicometría.
Esta matriz es una técnica que permite evaluar la validez de un test comparando las correlaciones entre distintos constructos y distintos métodos de evaluación. Fue propuesta por Campbell y Fiske (1959), y analiza al mismo tiempo la validez de convergencia y la validez de discriminación. Es un método muy potente para evaluar la validez de un test, y de hecho tiene implicaciones mucho más profundas respecto al método científico en general.
La lógica que subyace es que si un test mide un constructo específico, las correlaciones entre las puntuaciones de ese test y las puntuaciones de otros test que miden el mismo constructo deberían ser más altas que las correlaciones con test que miden constructos distintos. Dicho de otra manera, el motivo por el que dos pruebas co-varían es porque miden el mismo constructo.