Psicologia

Sobre la validez estaría al predicción, si no es valido un instrumento no es predictivo y para que prediga debe haber demostrado su validez predictiva. La predicción es fundamental siempre que hagamos diagnósticos, orientación vocacional, selección, consejo, toma de decisiones, terapia o intervención (p.e. un diagnóstico me permite hacer un pronóstico, una predicción).


Nuestra labor profesional está basada en gran medida en anticiparnos al futuro. Los test son indicadores parciales de lo que puede suceder en el futuro, hacer pronósticos relativos a una circunstancia y tiempo determinados. Para hacer una buena predicción debemos recoger información de diferentes técnicas, y combinar los resultados obtenidos (ellos nos asegura de que se cumplirá la predicción) y esos test deben haber demostrado su validez predictiva. Nos sirven para anticiparnos, nos permite crear metas, dirigir y controlar el comportamiento, adecuarnos a las circunstancias.

Desde el punto de vista psicométrico, la predicción nos ahorra tiempo y esfuerzo, y estadísticamente primero hay que demostrar que predice y con qué exactitud lo hace. Basado en la relación entre dos variables, si covarían juntas (si yo sé los datos de una variable puede en base a ellos predecir la otra).









Está predicción puede ser más o menos exacta, dependiendo del poder predicativo del instrumento, pero esa técnica va a cometer errores (errores que cometemos en x), van influir en que la precisión de la predicción sea alta. Primero está el error de medida y luego el error de estimación (los que cometemos en la predicción); ambos influyen en la exactitud de la predicción: menos errores más posibilidad de que mi predicción sea exacta.



Relación entre variables:

Entre más correlacionen las variables existe mayor probabilidad de que la predicción se cumpla, por ejemplo, hay mayor probabilidad de que nuestra predicción se cumpla cuando las dos variables tienen mucha relación). A más correlación más facilidad en predecir una en base a la otra.



Circunstancias y sujetos:

La predicción es más fácil cuando el grupo es muy grande y cuando es más heterogéneo, tenemos también más posibilidad de predicción. Es más fácil predecir en grupo que a nivel individual (más dificultad de hacer y acertar), más grande el grupo más facilidad de predecir. Un instrumento que predice bien a nivel grupal no siempre es bueno a nivel individual. Un test validado en un grupo heterogéneo no siempre es un buen predictor para un grupo homogéneo.

Los elementos cuantitativos que influyen en la predicción:

a. Si correlaciona mucho con el criterio.

b. Cometer los mínimos errores posibles de medición y estimación (influyen ambos tipos de error en la medición).



Error relativo:

El error relativo es igual al coeficiente de alienación (k) que multiplicado por 100 nos dice el error que se comete cuando se predice. Viene expresado por el error típico de estimación en la desviación típica del criterio. Cuanto mayor es el error de estimación, cuando más se acerca a la desviación típica del criterio es menos probable de que la predicción se cumpla.

K = Syx = Error típico de estimación, error que cometo cuando a partir de “x” predigo “y”.

Sy Desviación típica del criterio.







K x 100 = Error relativo que cometo en la predicción, es decir, la inseguridad que tengo al predecir un criterio y en base a un criterio “x”.

Basado en que yo cometo errores de medición y estimación, si el error de estimación es muy grande mi predicción se cumplirá al azar, pero si el error influye poco hay más garantía de que mi predicción se cumpla (influye menos en la predicción).



Coeficiente de valor predictivo (e = 1 – k (100)):

Es contrario al coeficiente de alienación, e = 1-k multiplicado por 100, expresa el porcentaje se seguridad que podemos tener en la predicción que vamos a hacer. Si la correlación de un test es positiva (la variable correlaciona con el criterio), si yo se una puedo predecir la otra (cuánta seguridad tiene mi predicción: k y e. Si k=0.2, entonces e=1-0.2=0.8)



Coeficiente de determinación (d):

Nos ayuda a analizar la predicción en un test, se haya elevando al cuadrado la correlación entre “x” y “y”.

d = r xy 2

Nos explica hasta que punto la varianza del criterio está explicada por el test, si la varianza varia con el test (si varían juntas, correlaciona con el criterio, si yo cambio en el test y cambia el criterio = más posibilidad de que cuando predigo el criterio acierte). La parte de la varianza total del criterio que no es explicada por el test es la varianza residual o parcial. Si el test es capaz de explicar gran parte de esa varianza, el test va a predecir mejor. Todos estos coeficientes van a determinar si el test tiene capacidad predictiva o no:



Factores a tomar en cuenta para saber si un test tiene capacidad predictiva:

1. Que el test correlacione altamente con el criterio.

2. Que el error estándar de medición y el error de estimación sean bajos.

3. Alto coeficiente de confiabilidad.

4. Alto índice de confiabilidad en el test.

5. Alto coeficiente de validez predictiva, entre más alto sea mejor.

6. Coeficiente de alienación bajo y alto coeficiente de valor predictivo.

7. Coeficiente de determinación alto.

8. Que el test sea suficientemente largo (si es muy corto menor probabilidad de que sea predictivo).

9. Se cumple más fácilmente la predicción con sujetos muy heterogéneos (más exacta), que en grupos homogéneos.

10. Hay una correlación estadística por inconfiabilidad o por atenuación que permite mejorar la predicción del test.

Mejora el valor predictivo del test:

r TC = Nueva correlación test-criterio.

r tc = Correlación test-criterio.

r cc = Confiabilidad del criterio.

r tt = Confiabilidad del test.

Por ejemplo, en el test de aptitudes para la comunicación, tiene que existir una correlación que tiene que darse entre el test (alta puntuación) y el criterio (buen presentador), si se da una correlación obtenemos la validez predictiva del test (correlacionan los datos del test con los datos del criterio). Si quiero mejorar esa predicción (rTC) tengo que ver si falla el criterio (rcc) o el test (rtt).



Utilidad de la predicción:

Se puede utilizar en la selección de personal, orientación vocacional, programas de entrenamiento, toma de decisiones futuras, terapia, entre otros. Aún así los test son indicadores parciales, relativos y falibles, no hay una predicción exacta, por lo tanto nuestros pronósticos son relativos y caducos (válidos para cierto tiempo no para toda la vida).

Al hacer predicciones psicológicas se debe hacer con más de una fuente de información. Combinar varias técnicas y varias fuentes, es lo más factible para asegurarse de que se va a dar nuestra predicción.