Verificación y validez de datos

FACULTAD DE CIENCIAS SOCIALES[pic 1]

                                      Programa de psicología          

Verificación y validez de datos: Revisión bibliográfica

        Laura Higuita

Nayelis Serrano

Los criterios de rigor científico en la investigación cualitativa han ido evolucionando desde propuestas vinculadas al planteamiento positivistas, pasando por el establecimiento de criterio propio hasta su reconceptualización desde el pensamiento estructural. Este debate surgió entre los investigadores cualitativos ya que, al trabajar en un paradigma diferente, se especula si se deberían aceptar o no los mismos criterios de valoración.

Al hablar de calidad en un estudio se suele referir a su rigor científico, fiabilidad, veracidad, confiabilidad, plausibilidad, adecuación metodológica, credibilidad, congruencia (Sandín, 2000), o como comúnmente se le conoce “validez”. La validez como concepto de investigación, se refiere a lo que es verdadero o lo que se acerca a la verdad. Adicionalmente, se configura la confiabilidad, que también hace parte de esta categoría de rigurosidad científica. Esta consiste en determinar hasta donde las respuestas de un instrumento de medición aplicado a un conjunto de individuos, son estables independientemente del individuo que lo aplique y el tiempo en el que es aplicado (Santos, 2017).

En ese sentido, la confiabilidad y validez son propiedades sumamente importantes en el proceso de investigación y presentación de los datos, pues permite conocer el nivel de precisión y evidencia de los instrumentos utilizados, que derivarán en conclusiones coherentes en el estudio. Por esta razón es importante conocer las definiciones, aplicaciones y protocolos que caracterizan la verificación y la validez de los datos en las investigaciones científicas; para así poder determinar su papel en la investigación científica.

Se llevó a cabo una búsqueda en bases de datos especializadas como lo son Google scholar, Redalyc, Dialnet y Scielo de documentos, revistas y literatura científica sobre las definiciones, aplicaciones y protocolos que caracterizan la validez y la verificación en el constructo metodológico de la investigación cualitativa. En la búsqueda se incluyó todo tipo de documentos empleando ecuaciones de búsqueda tales como: validez, confiabilidad, verificación y validez. Esta búsqueda se realizó tanto en español como en inglés, y fue limitada a un periodo de tiempo entre el año 2010 y el 2022.

De la depuración de información se seleccionaron 10 documentos compuestos por tesis, artículos científicos e investigaciones que tienen relación directa con el objetivo de esta revisión. Posteriormente, se hizo uso de Mendeley para organizarlos por categorías y fechas de publicación y así tener una visión más clara de la información recolectada. Esto permitió la jerarquización y categorización de la información, para así posteriormente poder presentar los siguientes resultados:

El concepto de confiabilidad es distinto del concepto de la validez, pero no son cualidades completamente independientes. Un instrumento de medición que no sea confiable no puede ser válido, pues si es errático, incongruente e inexacto tampoco medirá con validez el atributo en cuestión. Sin embargo, un instrumento de medición puede ser confiable y no obstante carecer de validez; más aún, un alto grado de confiabilidad no comprueba la validez de un instrumento para determinado propósito (Santos, 2017).

Verificación (Confiabilidad)

Luengo (2010) aborda las principales estrategias utilizadas en investigación cualitativa para evaluar la validez y confiabilidad de los estudios. Como lo expone la autora, el foco de estas estrategias debe hacer énfasis en las estrategias de investigación construidas en cada fase del estudio como mecanismos autocorrectores o lo que son llamados “estrategias de verificación”, que aseguran el rigor y evitan posibles sesgos. Las investigaciones cualitativas son verificadas durante todo el proceso de recolección y análisis de datos, siendo entre proceso reflexivo en cada fase, asegurando el rigor mediante un diseño de investigación flexible y retroalimentado.

En cuanto a las estrategias de verificación, Luengo citando a Morse (2006), presenta:

• La coherencia metodológica, que consiste en asegurar la congruencia entre la pregunta de investigación y los componentes del método.
• Muestreo apropiado, consiste en recuperar los participantes que mejor representan o tienen conocimiento sobre el tema en cuestión, logrando así una eficaz y eficiente saturación de las categorías, así como replicación de patrones.
• Recolección y análisis de información concurrente que forman una interacción mutua entre lo que se sabe y lo que uno tiene que saber
• Pensamiento teórico, Las ideas provenientes de los datos se reconfiguran en nuevos datos, que dan lugar a nuevas ideas que deben a su vez contrastarse con los datos que se van recogiendo.
• Desarrollo de teoría, es moverse con deliberación entre la perspectiva micro de los datos y un entendimiento macroconceptual/teórico.

Otros autores han descrito otras estrategias o puntos claves para evitar errores en el proceso de la investigación, tales como la triangulación y la reflexividad. Con referencia a la verificación o confiabilidad, Hernández et al. (2011, p. 277) concuerdan en que la confiabilidad de un instrumento de medición se refiere al grado en que su aplicación repetida al mismo sujeto u objeto produzca resultados iguales.

Para el 2013, Manterola y Astudillo llevaron a cabo una investigación en la cual se diseñó y construyó un sistema de verificación para el reporte de resultados de estudios observacionales descriptivos (EOD). Con esta, se busca ayudar no sólo a los investigadores que deciden reportar sus resultados a través de EOD; sino que también a los revisores y editores de revistas biomédicas que carecen de herramientas que de forma rápida y eficiente les permitan valorar este tipo de estudios. Con referencia a los diferentes procedimientos metodológicos de cálculo con los que se puede establecer la confiabilidad de los instrumentos de recolección de datos, Martínez y March (2015) establecen:

• Formas paralelas: estudia la equivalencia de las respuestas, implica construir dos instrumentos en condiciones similares de nivel de medición y de estructuración para medir las mismas cosas y correlacionar los resultados de ambos.
• Test-Retest: para estudiar estabilidad, que parte del indicio que todo test es equivalente a sí mismo y el proceso requiere de dos aplicaciones que pudieran realizarse en un mismo acto dividido en dos momentos.
• Dos mitades: estudia consistencia interna y exige una construcción simultánea de ítems en pares, esto es que un mismo activo debe ser abordado por dos ítems similares en un mismo cuestionario.
• La consistencia interna: es el estudio de la covarianza de los ítems, tomados en un comportamiento de forma paralela (p.118).

Santos (2017, p.3) expone el modelo clásico de la confiabilidad, La Teoría Clásica de los Test (TCT), en la que se supone que la puntuación observada de una persona en una prueba está compuesta por una puntuación verdadera más algún error no sistemático de medición. Esta puntuación verdadera se define como la puntuación obtenida por un individuo si todas las condiciones, tanto internas como externas, estuvieran controladas y el instrumento de medición fuera “perfecto”. Pero, esta condición es sólo hipotética, ya que en toda medición hay un error de medición implícito. El error se refiere al aumento o disminución de la medición, como resultado de diferentes factores que determinan el error de medición.

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