Validez predictiva


La validez predictiva implica probar a un grupo de sujetos para un determinado constructo y luego compararlos con los resultados obtenidos en algĂșn momento posterior.

Esta validez es un subtipo importante de la validez de criterio y es considerada un bastiĂłn de la ciencia del comportamiento, la educaciĂłn y la psicologĂ­a.

La mayorĂ­a de las pruebas educativas y laborales son hechas para predecir el rendimiento futuro. Por esta razĂłn, la validez predictiva es considerada esencial en estos campos.

Validez predictiva y selecciĂłn universitaria

El uso mĂĄs comĂșn de la validez predictiva es inherente al proceso de selecciĂłn de estudiantes para la universidad. La mayorĂ­a de las universidades utiliza un promedio de calificaciones de la escuela secundaria para decidir quĂ© estudiantes aceptar, para encontrar a los estudiantes mĂĄs brillantes y estudiosos.

En este proceso, la hipĂłtesis bĂĄsica es que un alumno secundario con un promedio de calificaciones alto tendrĂĄ calificaciones altas en la universidad.

Literalmente, se han hecho cientos de estudios que prueban la validez predictiva de este enfoque. Para lograr esto, un investigador toma las calificaciones obtenidas después del primer año de estudios y las compara con los promedios de calificaciones de la escuela secundaria.

Una correlaciĂłn alta indica que el proceso de selecciĂłn funcionĂł a la perfecciĂłn, mientras que una correlaciĂłn baja significa que hay algo mal en el enfoque.

La mayoría de los estudios muestra que existe una correlación fuerte entre las dos y la validez predictiva del método es elevada, aunque no perfecta.

Intuitivamente, esto parece lógico: estudiantes que antes eran excelentes pueden extrañar su casa o pasar el primer año bebiendo cerveza.

Por otro lado, estudiantes a los que antes no les iba bien, ahora pueden ser estudiosos y esforzarse mucho porque se sienten cĂłmodos con la libertad del ambiente universitario.





Debilidades de la validez predictiva

La validez predictiva es considerada una medida muy fuerte de validez estadística, pero contiene algunos puntos débiles que los estadísticos e investigadores deben tener en cuenta.

La validez predictiva no evalĂșa todos los datos disponibles y los individuos que no son seleccionados no pueden, por definiciĂłn, producir un resultado en ese criterio determinado.

En el ejemplo de la selecciĂłn universitaria, este enfoque no prueba a los alumnos que no pudieron asistir a la universidad debido a notas bajas, preferencias personales o problemas econĂłmicos. Esto produce un agujero en los datos y la validez predictiva se basa en este conjunto de datos incompleto, por lo que los investigadores siempre deben hacer algunas suposiciones.

Si los alumnos con los promedios de calificaciĂłn mĂĄs altos elevan sus calificaciones despuĂ©s de su primer año en la universidad y los estudiantes que apenas aprobaron obtienen las calificaciones mĂĄs bajas, los investigadores suponen que los que no asistieron obtendrĂ­an calificaciones aĂșn mĂĄs bajas. Esta extrapolaciĂłn hacia abajo podrĂ­a ser incorrecta, pero la validez predictiva debe hacer estas suposiciones.

A pesar de esta debilidad, la validez predictiva sigue siendo considerada una medida extremadamente potente para la precisiĂłn estadĂ­stica.

En muchos campos de la investigaciĂłn, es considerada la medida de calidad mĂĄs importante y los investigadores constantemente estĂĄn buscando maneras de mantener la validez predictiva alta.

Full reference: 

(Sep 23, 2009). Validez predictiva. Jan 14, 2021 Obtenido de Explorable.com: https://explorable.com/es/validez-predictiva

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