Fiabilidad estadística

Se relaciona con la capacidad de reproducir los resultados tantas veces como sea necesario. Esto es esencial, ya que genera confianza en el análisis estadístico y en los resultados obtenidos.

Por ejemplo, supongamos que estás estudiando el efecto de un nuevo medicamento en la presión arterial en ratones. Quieres hacer una serie de pruebas y si los resultados son positivos para controlar la presión arterial, es posible que también quieras probarlo en seres humanos.

Se considera que la fiabilidad estadística es baja si mides determinado nivel de control en un punto y un valor totalmente diferente cuando repites el experimento en otro momento.

Sin embargo, si la fiabilidad es baja significa que el experimento que has realizado es difícil de ser reproducido con resultados similares y entonces la validez del experimento disminuye. Esto significa que la gente no confiará en la capacidad del medicamento en base a los resultados estadísticos que has obtenido.

En muchos casos, puedes mejorar la fiabilidad incorporando más pruebas y más sujetos. En pocas palabras, la fiabilidad es una medida de la consistencia.

La fiabilidad puede ser medida y cuantificada con una cantidad de métodos.

Tomemos el ejemplo anterior, donde se utiliza un medicamento para disminuir la presión arterial en ratones. Dependiendo de diversas condiciones iniciales, se obtiene la siguiente tabla con el porcentaje de reducción en el nivel de la presión arterial en dos pruebas (Advertencia: éste es sólo un ejemplo ilustrativo - no se ha realizado ninguna prueba).

Idealmente, las dos pruebas hubieran producido los mismos valores, en cuyo caso la fiabilidad estadística sería del 100%. Sin embargo, esto no sucede en la práctica y los resultados se muestran en la siguiente tabla. La línea de puntos indica el valor ideal donde coinciden los valores de la Prueba 1 y la Prueba 2.

Con los datos mostrados, puedes utilizar el cambio en la media, estudiar los tipos de errores en la experimentación, incluyendo los errores de Tipo I y Tipo II o utilizando la correlación de la repetición de la prueba para cuantificar la fiabilidad.

El uso de la fiabilidad estadística es grande en estudios psicológicos y, por lo tanto, existe una forma especial de cuantificarla en estos casos por medio de alfa de Cronbach. Esto aporta una medida de fiabilidad o consistencia.

Con un aumento de la correlación entre los elementos, el valor de alfa de Cronbach aumenta. Como consecuencia, éste es utilizado en las pruebas psicológicas y los estudios psicométricos para estudiar la relación entre los parámetros y descartar procesos aleatorios.