D E M O C R A T O P I A

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Teoría de la Generalizabilidad

La Teoría de la Generalizabilidad (Teoría G), se originó en la década de 1960. Uno de los trabajos fundamentales que estableció las bases de esta teoría es el de Lee J. Cronbach y colaboradores, publicado en 1972, titulado «The Dependability of Behavioral Measurements: Theory of Generalizability for Scores and Profiles». Sin embargo, los cimientos y las ideas que llevaron a la formalización de esta teoría se estuvieron desarrollando durante la década anterior. Por lo tanto, se puede considerar que la creación y el desarrollo inicial de la Teoría G tuvieron lugar durante la década de 1960, culminando con trabajos significativos como el mencionado en 1972. Es una extensión y ampliación de la Teoría Clásica de los Test (TCT). A continuación, se ofrece un resumen de esta teoría:

  1. Objetivo Principal: El propósito de la Teoría G es determinar cuán generalizables son los resultados de una medida particular en diferentes condiciones, conocidas como «facetas» (por ejemplo, ocasiones, evaluadores, ítems, etc.).
  2. Componentes: La teoría descompone la varianza total observada en varias fuentes de variabilidad. Estas fuentes pueden incluir el objeto de medición (por ejemplo, los estudiantes en un contexto educativo), las facetas de medición (como los ítems de un test) y el error.
  3. Modelo: A diferencia de la TCT, que se basa en un modelo con dos componentes (verdadera puntuación + error), la Teoría G considera múltiples fuentes de error. Estas fuentes de error pueden ser, por ejemplo, la variabilidad entre ítems, entre evaluadores o entre ocasiones.
  4. Herramienta Estadística: La Teoría G utiliza el análisis de varianza (ANOVA) de múltiples vías para descomponer la varianza total de las puntuaciones observadas en componentes asociados a las diferentes facetas y sus interacciones.
  5. Decisiones y Generalizaciones: Una vez que se ha descompuesto la varianza, se puede calcular un índice (coeficiente de generalizabilidad, G) que indica cuánta de la variabilidad en las puntuaciones es atribuible a las «verdaderas» diferencias entre los objetos de medición. Este coeficiente puede interpretarse de manera similar a un coeficiente de fiabilidad en la TCT.
  6. Aplicaciones: La Teoría G es especialmente útil cuando se enfrentan situaciones de medición más complejas, como cuando hay múltiples evaluadores, diferentes formas de un test o medidas repetidas en diferentes ocasiones.
  7. Ventajas: Uno de los principales beneficios de la Teoría G es que proporciona una visión más detallada y matizada de las fuentes de error en una medida. Además, permite a los investigadores y profesionales tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar la fiabilidad de una medida, al identificar qué facetas contribuyen más al error.

En resumen, la Teoría de la Generalizabilidad ofrece un marco más general y flexible que la TCT para evaluar la fiabilidad de las medidas en diversos contextos y condiciones. Sin embargo, su aplicación puede ser más compleja y requiere una comprensión y formación específicas en métodos estadísticos avanzados.

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