El diseño como estrategia de contrastación de hipótesis
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Confiabilidad: Se refiere a la precisión de la observación, es decir al grado en que influyen en ella factores no previstos, por lo tanto no controlados.
El Error Sistemático, distorsiona a todas las observaciones en el mismo sentido y son atribuibles a deficiencias incurridas en el instrumento de medición.
El Error Aleatorio no afecta a todas las observaciones en el mismo sentido o en la misma magnitud y se explica por la influencia de las variables que no son controladas en la observación.
Ejemplo de Error Sistemático: Cuando se masan cantidades de una sustancia, la balanza de precisión puede estar mal calibrada y afectar así todas las mediciones, de manera que siempre indiquen 5 Kg. de más, por ejemplo.
Ejemplo de Error Aleatorio: Si se analiza una muestra de agua que contiene 0.1 ppm de arsénico y se repite mil veces el mismo análisis sobre la misma muestra, es seguro que se obtendrá variación del contenido de arsénico.
Validez: La confiabilidad es condición necesaria de la validez. Esto significa que si un resultado es válido, entonces es confiable, o sea objetivo y estable; y que si no es confiable tal resultado no puede ser válido.
Validez empírica: La validez empírica radica en constatar si el diseño de la contrastación funciona de acuerdo a lo proyectado.
Validez teórica: Esta consiste en explicar cómo funciona un procedimiento, fundándose en teorías independientes, contrastadas, explicando su alcance y limitaciones.
Generalidad: La confiabilidad subsuma los conceptos de confiabilidad y validez.
Decisiones para el Diseño de la contrastación:
- Selección o construcción de los instrumentos de observación y medición y, de los procedimientos donde deberá escoger aquellos que le aseguren el máximo de confiabilidad y validez de sus observaciones.
- Selección de las condiciones e instancias de la observación. Atañe a las entidades, personas, objetos, etc., que se observarán, y, las condiciones y oportunidad que se medirá.
- Formulación de un plan de análisis de datos. Es decir, cómo se reducirán los datos a dimensiones que permitan llegar a una inferencia.