El capítulo anterior examinó algunas de las dificultades para medir constructos en la investigación en ciencias sociales. Por ejemplo, ¿cómo sabemos si estamos midiendo la “compasión” y no la “empatía”, ya que ambos constructos son algo similares en sentido? ¿O es la compasión lo mismo que la empatía? Lo que lo hace más complejo es que a veces estos constructos son conceptos imaginarios (es decir, no existen en la realidad), y multidimensionales (en cuyo caso, tenemos el problema agregado de identificar sus dimensiones constituyentes). De ahí que no sea adecuado solo medir constructos de ciencias sociales utilizando cualquier escala que preferimos. También debemos probar estas escalas para asegurar que: (1) estas escalas realmente midan el constructo no observable que queríamos medir (es decir, las escalas son “válidas”), y (2) miden el constructo pretendido de manera consistente y precisa (es decir, las escalas son “confiables”). La confiabilidad y validez, denominadas conjuntamente las “propiedades psicométricas” de las escalas de medición, son los criterios con los que se evalúa la adecuación y precisión de nuestros procedimientos de medición en la investigación científica.
Una medida puede ser confiable pero no válida, si está midiendo algo de manera muy consistente pero está midiendo consistentemente el constructo incorrecto. De igual manera, una medida puede ser válida pero no confiable si está midiendo el constructo correcto, pero no haciéndolo de manera consistente. Usando la analogía de un objetivo de tiro, como se muestra en la Figura 7.1, una medida de múltiples elementos de una construcción que es confiable y válida consiste en disparos que se agrupan dentro de un rango estrecho cerca del centro del objetivo. Una medida que sea válida pero no confiable consistirá en disparos centrados en el objetivo pero no agrupados dentro de un rango estrecho, sino dispersos alrededor del objetivo. Por último, una medida que sea confiable pero no válida consistirá en disparos agrupados dentro de un rango estrecho pero fuera del objetivo. Por lo tanto, tanto la confiabilidad como la validez son necesarias para asegurar una medición adecuada de los constructos de interés.
Figura 7.1. Comparación de confiabilidad y validez
