Precisión
y exactitud, son dos condiciones que deben reunir los datos y las conclusiones para
dar como válido un estudio. Existen dos amenazas para la validez: el error
aleatorio y el error sistemático.
El
error aleatorio, se expresa en la diferencia que existe entre una medición y la
media de todas las mediciones, y es que cada vez que se realiza una medida de
la población a partir de una muestra, se encuentra un resultado distinto,
mientras menor sea la distancia entre una medición y otra, se verificará que los
resultados son más precisos.
La
única forma de acercar estos resultados de cada medición es incrementando el
tamaño de la muestra; la única forma de reducir el error aleatorio es
incrementando el número de los elementos muestrales, incluso se puede eliminar
el error aleatorio, si es que se estudia a toda la población.
La
estimación de parámetros, que son características de la población, a partir de
muestras requiere de identificar los límites donde se encontraría el valor
verdadero. A esto se le conoce como intervalo de confianza, la distancia entre
los límites del intervalo de confianza es más corta, si es que se incrementa el
tamaño de la muestra y está distancia es puntual, es decir, es un valor único
si es que se estudia a toda la población.
La
precisión, es un atributo deseable, tanto en la medición puntual, como en la
estimación de parámetros a partir de muestras. El error aleatorio de la estimación
desaparece sólo en los casos en que se puede estudiar a toda la población.
El
error sistemático, se expresa en la diferencia que existe entre la media de
todas las mediciones y el verdadero valor, no porque todas las mediciones
coincidan significa que se ha encontrado el verdadero valor, existe una
distancia entre el valor real y la media de todas las mediciones. Esta
distancia, es evaluada por el error sistemático.
Mientras
más grande sea la distancia hay mayor error sistemático, mientras más corta sea
la distancia, se dice que hay más exactitud. Pero para ello se requiere de antes
haber contado con la precisión, no se puede hablar de que se está cerca al
valor real, en términos de exactitud, si es que antes no se cuenta con el pre-requisito
de la precisión. La reducción del error sistemático se logra mediante el
método, controlando los sesgos de selección y de medición.
Sólo es
posible estimar los límites donde se encontraría el valor verdadero, a partir
de una medición, si se ha controlado el error sistemático, al cual se le
denomina también como sesgo. Se ha generalizado al término “validez”, como la
carencia de error sistemático, aunque esta no se pueda eliminar y que requiere de
contar con la precisión antes de evaluar la exactitud.
Si las
conclusiones obtenidas a partir de los sujetos que conforman la muestra, se pueda
trasladar hacia los sujetos que pertenecen a la misma población pero que no
fueron incluidos en la muestra, entonces el estudio tiene validez de inferencia,
conocido también como validez interna.
Para asegurar
la validez interna en un estudio, se debe realizar control y el control se
plantea desde el punto de vista metodológico y desde el punto de vista
estadístico; en un primer momento, el método trata de controlar el error sistemático,
pero si no es posible identificar los elementos que integran el sesgo o no es
posible eliminar aquellas características que están generando sesgo en las
mediciones, entonces se incluyen al análisis estadístico, para ello se debe recolectar
estas variables que interfieren con el estudio e incluirlas para realizar un análisis
multivariado o de acuerdo a la naturaleza de las variables a las que
correspondan los datos.
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