TEMA IV: VALIDEZ DEL TEST 1.- CONCEPTO DE VALIDEZ

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1 6 TEMA IV: VALIDEZ DEL TEST.- CONCEPTO DE VALIDEZ Una cosa es que el test mida de manea pecisa o estable (esta cualidad se efiee a su fiabilidad), y ota difeente es la cuestión de qué es lo que auténticamente está evaluando. En el ámbito psicosocial, los difeentes constuctos esultan difícilmente opeativizables de manea indiscutible, y a veces se poducen dudas azonables sobe qué mide un deteminado test. Una pueba de inteligencia geneal tendá un elevado gado de validez si asigna puntuaciones altas a las pesonas muy inteligentes, puntuaciones medias a las pesonas medianamente inteligentes y puntuaciones bajas a las pesonas de poca inteligencia. Un cuestionaio paa evalua el nivel de autoestima tendá un elevado nivel de validez si se demuesta que mide de foma exhaustiva todos los componentes en que puede manifestase la autoestima. La validación es un poceso continuo, que incluye pocedimientos difeentes paa compoba si el cuestionaio mide ealmente lo que dice medi. Dicho de oto modo, tiene que ve con el tipo de conclusiones o infeencias que pueden ealizase a pati de las puntuaciones obtenidas en el test. Las infeencias pueden se de muy diveso tipo: qué asgo estamos midiendo ealmente? Qué podemos pedeci sobe el compotamiento de un sujeto que obtiene una deteminada puntuación en el test? Qué consecuencias de diveso tipo tiene esa puntuación, en contextos de evaluación o selección? Aunque cada vez se tiende más a concebi la validez como un poceso unitaio que tiene como objetivo apota puebas sobe las infeencias que podemos ealiza con un test, tadicionalmente se han difeenciado vaios pocedimientos de validación, alguno de los cuales incluye vaios métodos difeentes de compobación. Los fundamentales pocedimientos son denominados como validez de contenido, de constucto y efeida al citeio..- VALIDEZ DE CONTENIDO Sobe todo en puebas de endimiento (po ejemplo, puebas de inteligencia, de aptitudes, etc...) y en puebas de conocimientos (cuestionaios paa evalua el endimiento en una mateia escola o en una especialidad temática conceta), tiene sentido justifica que el conjunto de items que foman el test confoman una muesta epesentativa del univeso de contenidos que inteesa evalua. Un test de conocimientos de Química en 8º de EGB, po ejemplo, debeía inclui cuestiones epesentativas de los difeentes núcleos de contenidos que oficialmente deben impatise en ese nivel de estudios. Seía una pueba poco válida si incluye demasiadas cuestiones de unos temas y muy pocas de otos. Paa justifica, aunque sólo sea acionalmente, que un test posee validez de contenido, debe queda bien definido el univeso o dominio conductual de efeencia: especifica claamente cuáles son los contenidos de Química que debe conoce un alumno de º de ESO, cuáles son los componentes que inteesa considea en un cuestionaio de cultua geneal, qué tipo de conocimientos y destezas son las petinentes paa medi el nivel básico de inglés, etc. En definitiva, nos efeimos a explicita claamente los objetivos de la evaluación y la impotancia que se quiee da a cada uno, lo que deteminaá la cantidad de cuestiones a inclui efeidas a

2 cada uno de esos objetivos. En definitiva, la validez de contenido es un tema paticula del de muesteo: si deseamos ealiza infeencias sobe el endimiento de las pesonas en una población de contenidos deteminada, el test debe inclui una muesta epesentativa de dichos contenidos. El poceso de validación de contenido es eminentemente lógico, si bien pueden utilizase jueces expetos en el tema paa valoa la conguencia ente los divesos items y los divesos objetivos. Existen pocedimientos cuantitativos divesos paa que cada expeto valoe el gado en que un ítem sive paa evalua el objetivo al que coesponde. El pocedimiento cuantitativo más sencillo seía el siguiente: - Especifica los divesos objetivos (v.g. áeas difeentes de contenidos) que se petenden evalua. - Elaboa vaios ítems paa cada objetivo. - Selecciona una muesta de expetos en el contenido del test. - Pediles que, según su opinión, asignen cada ítem al objetivo que petende medi. - Selecciona los ítems en los que los expetos manifiestan mayo acuedo en sus clasificaciones. Muy en elación con la validez de contenido se encuenta lo que se ha dado en llama "validez apaente", que se efiee al gado en que un test da la impesión a los evaluandos de que mide lo que se petende. En situaciones aplicadas, es impotante que las pesonas peciban que los ítems del test tienen que ve con la finalidad que se pesigue con el pocedo de evaluación. 6.- VALIDEZ DE CONSTRUCTO Un constucto es un concepto elaboado po los teóicos de la Psicología paa explica el compotamiento humano. Inteligencia fluida, extovesión, autoconcepto, asetividad, motivación intínseca... son constuctos que foman pate de teoías psicológicas y que pecisan de indicadoes obsevables paa su estudio. En muchas ocasiones, estos indicadoes son los ítems de un test, y debe compobase empíicamente que esultan adecuados paa efleja el constucto de efeencia..- ESTRATEGIAS PARA LA VALIDEZ DE CONSTRUCTO La validez de constucto incluye la planificación y ejecución de deteminados estudios de investigación oientados a compoba empíicamente que un test mide ealmente el constucto o asgo que petendemos. Aunque los métodos a emplea son sin duda vaiados, así como la técnicas estadísticas paa analiza los datos, podemos enconta un común denominado a todos ellos, que se sintetiza en las siguientes fases:.- Fomula hipótesis elevantes (extaídas de deducciones teóicas o del sentido común) en las que apaezca el constucto que petendemos evalua con el test. En definitiva, una hipótesis de tabajo consiste en pone en elación dos o más vaiables. Pues bien, una de esas vaiables ha se el constucto que petendemos medi con el test.

3 .- Efectua en la páctica mediciones opotunas de las vaiables o constuctos involucados en las hipótesis. La medición del constucto de inteés se ealizaá con la pueba diseñada a tal efecto, que es la que petendemos valida..- Detemina si se veifican o no las hipótesis planteadas. En el caso de que así sea, queda confimado mediante una investigación que el test mide el constucto de inteés ya que, de lo contaio, no había azones lógicas paa que se cumpliean las hipótesis fomuladas. Si las hipótesis no se confiman no significa en pincipio que el test no es válido, ya que puede se debido a que las hipótesis no estaban planteadas de manea adecuada, lo cual exigiía una evisión de la teoía subyacente. Imaginemos, po ejemplo, que un investigado está inteesado en valida una pueba de motivación intínseca-extínseca que ha constuido. Desde la teoía motivacional de patida se puede deduci que las pesonas motivadas intínsecamente (po el meo place que les supone la ejecución de deteminadas taeas) debeían endi mejo en actividades escolaes que las pesonas motivadas po azones extínsecas (deseos de alcanza deteminada nota o deteminado efuezo exteno). Paa valida su pueba, el investigado tiene que demosta empíicamente que mide auténticamente el constucto motivacional que se petende, y podía pocede de la siguiente manea: a) Aplica el test a un gupo amplio de alumnos del nivel escola apopiado. b) Recoge infomación de cada alumno sobe su nivel intelectual, su calificación académica media en el último cuso y las hoas que dedica al estudio. c) Foma dos gupos difeentes (A y B), de tal manea que ambos tengan un mismo nivel intelectual medio y que ocupen un númeo simila de hoas en el estudio, peo que el gupo A tenga niveles altos de motivación intínseca y el B niveles altos de motivación extínseca. d) Compaa el endimiento académico de los dos gupos. Si la hipótesis de patida fuea cieta, el gupo A debeía endi significativamente más que el gupo B, con lo cuál se apotaía infomación sobe la validez del test. Desde luego, si el test no midiea motivación, seía impobable que se veificase la hipótesis de tabajo. Pueden se muy vaiados los métodos a segui que, cumpliendo el poceso de ejecución planteado anteiomente, sivan paa pone a pueba la validez de constucto de un test. En cada caso habá que segui el que más convenga paa contasta las hipótesis de patida, peo algunos métodos suelen se más fecuentes. Ente ellos destacamos: - Obtene las elaciones ente las puntuaciones en el test y en otas vaiables que debeían elacionase con el constucto de inteés. Si el modelo teóico está bien fundamentado, debe establece elaciones ente el constucto de inteés y otos difeentes, y po tanto debe se posible establece diseños de investigación paa contasta las pevisiones teóicas. Po ejemplo, Moltó (988) pedice (y compueba) que la escala de susceptibilidad al castigo (que mide el gado de evitación de situaciones eales avesivas) debe popociona puntuaciones elacionadas diectamente con neuoticismo e invesamente con estabilidad emocional. 6

4 - Evalua mediante el test a gupos que se supone deben se difeentes en el constucto, paa compoba si ealmente es así. Resulta un enfoque eminentemente difeencial: si el test es válido, debeía efleja las difeencias ente gupos que se pedicen desde la teoía psicológica. Po ejemplo, si un test de inteligencia geneal paa edades infantiles es válido, debeía efleja el mayo endimiento de los niños de más edad. - Utiliza una estategia expeimental paa compoba si el test esulta sensible paa detecta los efectos pevisibles debidos a la manipulación o selección de los niveles en una o más vaiables independientes. El ejemplo expuesto anteiomente sobe motivación y endimiento puede sevi paa entende esta estategia. - Aplica la técnica multivaiada del Análisis Factoial (exploatoio o confimatoio) sobe la matiz de coelaciones ente items, paa descubi estadísticamente las vaiables o dimensiones subyacentes (factoes) a la covaiación ente los elementos VALIDEZ DE CONSTRUCTO FACTORIAL Este último método, denominado validez de constucto factoial, equiee alguna pecisión que puede se petinente po fundamentase en una técnica estadística elativamente sofisticada y, sobe todo, poque su utilización páctica es muy extensa. El análisis factoial es una técnica estadística multivaiante que sive paa estudia las dimensiones que subyacen a las elaciones ente vaias vaiables. Nomalmente toma como datos de patida la matiz de coelaciones ente las n vaiables que inteesa analiza. Como infomación final, popociona una matiz de tamaño n p, denominada matiz factoial otada. Esta matiz contiene las satuaciones de cada vaiable en cada una de las p dimensiones extaídas, y que son las coelaciones de Peason ente cada vaiable y cada dimensión. El análisis factoial se ealiza con dos objetivos ) detemina cual es el númeo de dimensiones o factoes que mide un test y descubi cual es el significado de cada una; ) obtene la puntuación de cada sujeto en cada dimensión. Nomalmente, el númeo de dimensiones que mide un test es mucho meno que el de ítems. Paa descubi su significado y dales sentido es necesaio fijase en las vaiables que satuan de foma elevada en cada dimensión. Cuando el investigado se enfenta con la taea de da significado a una dimensión, debe ealiza un poceso infeencial paa enconta el nexo de unión ente las vaiables que manifiestan coelaciones elevadas en la dimensión. Además, los difeentes factoes (dimensiones) extaídos no tienen la misma impotancia. Cada uno explica una deteminada cantidad de la vaianza total de los ítems, que se expesa pocentualmente, y que indica la impotancia de esa dimensión paa da cuenta de la covaiación ente las vaiables. Si un facto explica un pocentaje elevado de la vaianza total, eso es síntoma de que las satuaciones de las vaiables en dicho facto son altas, lo que significa que es una dimensión impotante a la hoa de descibi las elaciones ente las vaiables oiginales.

5 6...- EJEMPLO DE ANÁLISIS FACTORIAL Un psicólogo ha elaboado una pueba de cinco ítems paa evalua la actitud hacia las nuevas tecnologías po pate de las pesonas mayoes. Los ítems, que se esponden en una escala de siete categoías odenadas (desde : muy de acuedo" hasta 7: muy en desacuedo"), son los siguientes: ítem : El uso de teléfonos móviles puede haceme la vida más fácil. ítem : Los apaatos modenos son demasiado caos. ítem : Me gustaía tene una agenda electónica. ítem :Utilizaía más el teléfono móvil si fuea más baato. ítem : Gacias a intenet podemos esolve muchos poblemas. Los ítems se aplicaon a una muesta de 00 pesonas. La matiz de coelaciones ente ellos se sometió a un análisis factoial, obteniéndose los siguientes esultados. Esta matiz contiene las satuaciones, es deci, la coelación de cada ítem con cada uno de los factoes que mide el test: Ítem Facto I Facto II % de vaianza total explicada % % Hay dos factoes fundamentales que explican las elaciones ente los items. Supongamos que se tipifican las puntuaciones en los ítems; la vaianza total seía cinco, que es la suma de la vaianza de cada ítem. El facto I explica un % de la vaianza total, el facto II explica un % de la vaianza total. Con los dos factoes se explica el % de la vaianza de los ítems. En el facto I obtienen satuaciones altas los items, y, que indican si la pesona considea que las nuevas tecnologías pueden se útiles paa mejoa su calidad de vida. El ítem tiene una satuación negativa poque manifiesta una actitud contaia hacia las nuevas tecnologías. Po tanto, el facto I puede denominase Actitud hacia las nuevas tecnologías como medio paa mejoa la calidad de vida. En el facto II obtienen satuaciones elevadas (en valo absoluto) los ítems y, mientas que el esto de satuaciones son cecanas a ceo. El hecho de que el ítem tenga una satuación positiva y el negativa significa que las pesonas con puntuación alta en el facto II tienden a

6 esta de acuedo con el ítem y en desacuedo con el. Este segundo facto podía etiquetase Sensibilidad hacia el gasto que supone utiliza las nuevas tecnologías. Vemos, pues, que las elaciones de covaiación ente los ítems podemos explicalas con dos dimensiones que esultan bastante claas de identifica. Como el lecto puede supone, las cosas no son tan evidentes en la páctica; el investigado debe decidi cuántos factoes están pesentes en los datos y, sobe todo, debe asigna un significado a cada facto, lo que nomalmente no es tan sencillo como en este ejemplo. Lo que es cieto es que la aplicación del análisis factoial apota infomación sobe las dimensiones que estamos midiendo con un deteminado cuestionaio, es deci, popociona infomación sobe la validez de la pueba EL MODELO FACTORIAL El análisis factoial se basa en un modelo que es una extensión del utilizado en teoía clásica de tests. A modo de ejemplo, consideemos los siguientes cinco ítems de una escala de satisfacción vital, evaluados en una escala gaduada de siete categoías:. En la mayoía de los aspectos, mi vida está ceca de se ideal.. Si pudiea vivi de nuevo, no cambiaía casi nada.. Estoy satisfecho con mi vida.. Hasta ahoa he conseguido todas las cosas impotantes que me he popuesto en la vida.. Las condiciones de mi vida son excelentes. Estos ítems se aplicaon a una muesta de 0 sujetos y se obtuvo la siguiente matiz de coelaciones. Además se muestan las desviaciones típicas: Desviación,000 0,67 0,9 0,8 0,86,60,000 0,8 0, 0,,79,000 0, 0,7,69,000 0,,66,000,8 Puede plantease que los cinco ítems miden una misma caacteística, la satisfacción vital. Aplicando el modelo de la teoía clásica de tests a las puntuaciones de los ítems, se obtienen las ecuaciones: = V + E = V + E = V + E = V + E = V + E

7 Esto significa que todos los ítems miden la misma caacteística (la satisfacción vital), epesentada po V en el modelo. Además, hay un eo de medida que puede se distinto paa cada ítem. Es posible plantease que no todos miden igual de bien la satisfacción vital. Po esta azón se definen los paámetos λ i, denominados satuaciones, que indican la elación de cada ítem con la caacteística o facto que miden todos ellos. Si a la satisfacción vital se la denomina F en luga de V, se obtiene el modelo de un facto: = λ F + E = λ F + E = λ F + E = λ F + E = λ F + E 67 Las satuaciones se calculan a pati de la matiz de coelaciones ente los ítems. Los cálculos son bastante tediosos y se ealizan mediante odenado. Po esta azón, a continuación se muestan únicamente los esultados del análisis factoial y no la foma en que se han calculado. En el ejemplo, a pati de la matiz de coelaciones mencionada anteiomente, se llega al siguiente modelo de un facto: = 0,89F + E = 0,79F + E = 0,79F + E = 0,F + E = 0,69F + E Lo cual significa que el facto tiene una elación más fuete con el ítem que con los demás, aunque todas las satuaciones son elevadas. Las satuaciones esultan se iguales a las coelaciones de cada ítem con el facto. Pueden toma valoes positivos o negativos. Si la satuación es ceo, o póxima a ceo, no existe elación ente el ítem y el facto. Satuaciones extemas, en cualquie diección, significan que la elación es fuete. A pati del modelo de un facto, y teniendo en cuenta las popiedades de las combinaciones lineales de vaiables, la vaianza de los ítems puede expesase como: σ = 0,89 σ + σ σ σ σ σ = 0,79 σ = 0,79 σ = 0, σ = 0,68 σ Al estima el modelo factoial a pati de la matiz de coelaciones, se está asumiendo implícitamente que los cinco ítems y el facto vienen expesados en puntuaciones típicas. Esto significa que las vaianzas de los ítems se descomponen del modo siguiente: F F F F F + σ + σ E + σ + σ E E E E

8 68 σ σ σ σ σ = = 0,89 = = 0,79 = = 0,79 = = 0, = = 0,68 + σ + σ + σ + σ + σ E E E E E A las satuaciones al cuadado se las denomina comunalidades y se las epesenta po el símbolo h i. Las comunalidades indican la cantidad de vaianza del ítem explicada po el facto. En el ejemplo, las comunalidades son h = 0, 67, h = 0, 7, h = 0,, h = 0, 08 y h = 0, 9. La suma de las comunalidades es la vaianza de los ítems explicada po el facto. En nuesto ejemplo, esta suma es,. Como la vaianza total de los ítems es, la popoción de vaianza explicada po el facto es,/ = 0,8; es deci, el 8%. La vaianza de los eoes se denomina unicidad, y se simboliza mediante ψ i. La unicidad de un ítem indica cuanta vaianza del mismo no depende del facto, es deci, es vaianza específica del ítem que no se elaciona con lo que los ítems miden en conjunto. Las unicidades se calculan ψ i = hi. En el ejemplo, las unicidades son ψ = 0, 9, ψ = 0, 8, ψ = 0, 69, ψ = 0,69 y ψ = 0, 606. La suma de las unicidades es la vaianza de los ítems no explicada po el facto, en este caso el % del total. Es posible fomula modelos factoiales en los que cada ítem mida más de una caacteística simultáneamente. Supongamos que se hipotetiza que el cuestionaio mide dos factoes, denominados F y F. Entonces, las satuaciones se denominan λ ij (siendo i el ítem y j el facto), y el modelo de dos factoes es: = λ F + λ F + E = λ F + λ F = λ F + λ F = λ F + λ F = λ F + λ F + E + E + E + E Al estima las satuaciones a pati de la matiz de coelaciones se obtiene el esultado: = 0,78F = 0,78F = 0,66F = 0,F = 0,99F + 0,8F + 0,70F + 0,F + 0,78F + 0,90F + E + E + E + E + E

9 Puede vese que todos los ítems tienen una coelación más fuete con el facto I que con el facto II, exceptuando el ítem. Al habe dos factoes, las comunalidades se calculan hi = λ i + λi. El esultado es 0,667, 0,88, 0,6, 0,677, y 0,0. Las unicidades se calculan del mismo modo que en el modelo de un facto ( ψ i = hi ), y son 0,, 0,, 0,8, 0, y 0,99. Además, es posible calcula la vaianza explicada po cada facto. Esta vaianza es la suma de las satuaciones en ese facto al cuadado; es deci, la vaianza explicada po el facto j es λ j + λ j + λ j + λ j + λ j. En el ejemplo, la vaianza explicada po cada facto es,8 y,06, que epesenta un pocentaje del 6% y del % espectivamente. La vaianza explicada po los dos factoes en conjunto es,89. Al se la vaianza total, el pocentaje de vaianza explicada po el modelo de dos factoes es el 7% SELECCIÓN DEL NÚMERO DE FACTORES El pime objetivo del análisis factoial es detemina cuantas dimensiones está midiendo un test, es deci, cuantos factoes deben incluise en la solución factoial. Al añadi un nuevo facto al modelo aumenta la vaianza explicada. En el ejemplo, la vaianza explicada ha pasado del 8% al 7% al añadi un segundo facto. Sin embago, esta mejoa de la vaianza no siempe justifica que se añadan nuevos factoes. Lo espeable, y deseable, es que el númeo de dimensiones sea mucho meno que el de ítems. Esto significaía que una misma caacteística está siendo medida po muchos ítems a la vez, lo que edundaía en una mejo pecisión de la medida. Se han popuesto vaios métodos paa la extacción de los factoes y divesas eglas paa detemina cuantos etene. Uno de los pocedimientos de extacción más sencillos es el de Componentes Pincipales y una de eglas más usadas es la egla de Kaise (egla K), en la que el númeo de factoes a etene viene deteminado po el númeo de factoes con vaianza mayo que uno. Se han popuesto otos pocedimientos y eglas con mayo base teóica, más ecomendables y también más complicados. Hay pocedimientos que pemiten detemina el númeo de factoes a etene utilizando citeios de bondad de ajuste aplicados al modelo factoial, mediante el estadístico de Peason. La foma de hacelo es estima vaios modelos con distinto númeo de factoes. El modelo más simple (con menos factoes) cuyo ajuste sea satisfactoio es el que se utiliza paa intepeta los esultados y obtene conclusiones. Una descipción de los métodos de extacción y eglas disponibles en el paquete SPSS puede encontase en Pado y Ruiz (00). En el ejemplo, se ha visto que la vaianza explicada po el pime facto es,8 y la del segundo,06. La vaianza de los demás factoes es meno de uno. Según la egla de K, se descatan aquellos factoes cuya vaianza sea meno que. Po lo tanto, el númeo de factoes a etene seá dos. La siguiente tabla muesta los valoes del estadístico paa los modelos de uno y dos factoes, los gados de libetad (gl) y el nivel cítico (p). Pado, A. y Muñiz, M.A. (00). SPSS. Guía paa el análisis de datos. Madid: Mc Gaw Hill.

10 70 Factoes gl p,89 0,06 0,8 0,68 Utilizando un nivel de significación α=0,0, puede concluise que el modelo de un facto no ajusta a los datos. En cambio, el ajuste del modelo de dos factoes es bueno. Po tanto se concluye que el test mide dos dimensiones. En nuesto ejemplo, la conclusión sobe el númeo de factoes a etene seía la misma utilizando que utilizando la egla K. No obstante, esta egla ha ecibido cíticas poque no deja de se abitaio fija en (o cualquie oto valo) el tope paa detemina el númeo de factoes a etene. El ejemplo comentado pemite ilusta una impotante popiedad del análisis factoial. Las satuaciones cambian en función del númeo de factoes incluidos en el modelo. Po ejemplo, las satuaciones de los ítems y en el modelo de un facto ean 0,89 y 0,79. En cambio, en el modelo de dos factoes, estos dos ítems tienen una satuación de 0,78 en el facto I. Lo que esto implica es que antes de intenta intepeta el significado de los factoes, es necesaio detemina cuantos factoes tiene el modelo. Si se analizan las satuaciones de los ítems en un facto y después se añade un segundo facto paa mejoa el ajuste, las conclusiones anteioes pueden deja de se válidas....- ROTACIONES Cuando se estima un modelo factoial las satuaciones no siempe son fácilmente intepetables, en el sentido de que pueden no indica con claidad que es lo que están midiendo los factoes. Paa intepeta la solución, los ítems se agupan en factoes, y el significado de estos se infiee analizando qué tienen en común los ítems que se agupan en un mismo facto. Esto no siempe es fácil de descubi, po ejemplo, si los ítems agupados en un mismo facto son muy heteogéneos y no tienen un contenido común. Además, hemos visto que los ítems pueden tene satuaciones elativamente altas en más de un facto, lo que significa que miden más de una caacteística y hace más difícil descubi el sentido de estas. Paa facilita la intepetación se aplica a las satuaciones un poceso denominado otación, po el cual se tansfoman las satuaciones en otas más sencillas. Con la otación se intenta que la solución factoial se apoxime a la denominada estuctua simple, en cual cada ítem tiene una satuación igual a en un facto y 0 en los demás. Supongamos que la solución factoial hubiea sido: F 0 0 F 0 0 0

11 F Esta solución seía más fácilmente intepetable que la que hemos obtenido poque no hay ítems que satuen en ambos factoes. En la ealidad, mediante las otaciones nunca se encuenta una estuctua simple sino una solución lo más paecida posible a la estuctua simple ROTACIÓN ORTOGONAL Las satuaciones encontadas en la solución factoial pueden epesentase en un espacio con tantas dimensiones como factoes. En el ejemplo, el esultado seía el siguiente, donde los ejes son los factoes y cada punto epesenta las satuaciones de una de las vaiables..0.8 F F La otación otogonal consiste en gia los ejes (los factoes) un cieto númeo de gados. Supongamos que un investigado desea que el ítem tenga satuación 0 en el facto. Esto seía una foma de simplifica la intepetación de los factoes, dado que el facto vendía definido po el ítem, y podía etiquetase como satisfacción con lo hecho en la vida.. Paa consegui que la satuación λ sea 0, es necesaio gia los ejes un ángulo de γ =,8º en el sentido inveso al de las agujas del eloj. La siguiente figua ilusta la otación. Los nuevos ejes se denominan en la figua F y F paa distinguilos de los anteioes..0.8 F γ F F

12 Al ealiza la otación otogonal se obtienen unas nuevas satuaciones, aunque las comunalidades y unicidades no cambian. El esultado es el siguiente. 7 F F h i ψ i 0,67 0,86 0,667 0, 0,767 0,000 0,88 0, 0, 0,8 0,6 0,8 0,07 0,89 0,677 0, 0,00 0,9 0,0 0,99 La vaianza explicada po los factoes otados es,68 (el 9%) y,8 (el 8%), po lo que la vaianza explicada po el pime facto es meno que antes de la otación y la del segundo mayo. Sin embago, la vaianza explicada po los dos factoes en conjunto es la misma (el 7%). Este es un esultado geneal de la otación otogonal: la vaianza explicada po cada facto cambia después de la otación, peo no la vaianza explicada en total. Uno de los tipos de otación otogonal es la denominada VARIMA. Consiste en escoge el ángulo γ de modo que las satuaciones sean lo más difeentes posible ente si, con lo que se intenta que tomen valoes extemos o valoes póximos a ceo y se eviten los valoes intemedios. Pecisamente, el esultado mostado en el apatado.. es el coespondiente a la otación VARIMA.... ROTACIÓN OBLÍCUA La otación oblicua es más compleja que la otogonal poque pemite que cada facto se ote un númeo de gados difeente. En el ejemplo, aplicando la denominada otación oblicua se llega a la solución: F 0,808 0,87 0,60 0,068 0,77 F 0,06 0,8 0,098 0,98 0,0 La siguiente figua muesta las satuaciones obtenidas tas la otación oblicua. A difeencia de lo que sucedía en los ejemplos anteioes, los ejes de coodenadas (factoes) no son pependiculaes, en conceto, el ángulo ente ellos es de ω = 8,8º. Estadísticamente, esto significa que las puntuaciones en los dos factoes están coelacionadas. En el ejemplo, la coelación es de 0,68.

13 F. ω F Puede vese que la solución otada es más sencilla poque los ítems tienen satuaciones altas en un facto y bajas en el oto. Viendo las satuaciones y el contenido de los ítems, puede suponese que el facto I significa satisfacción vital, mientas que el facto II es satisfacción con los logos conseguidos. Como hay una coelación positiva ente los dos factoes, los sujetos que están satisfechos con su vida pesente tienden a estalo también con los logos conseguidos. La solución obtenida tas la otación oblicua tiene cuato caacteísticas específicas que deben tenese en cuenta: ) las satuaciones ya no son las coelaciones de los ítems con los factoes, ) no pemite calcula las comunalidades ni unicidades, ) no es posible detemina la vaianza explicada po cada facto, ) los factoes pueden esta coelacionados. Estas caacteísticas no se dan en la solución inicial del análisis factoial ni en la obtenida tas la otación otogonal. Debido a estas caacteísticas de la otación oblicua, en la páctica el análisis factoial se aplica en dos pasos. En pime luga se obtiene la solución inicial, lo que pemite evalua la bondad de ajuste del modelo y detemina el númeo de factoes. En segundo luga se ealiza una otación, otogonal u oblicua, según los popósitos del investigado. La solución otada sive paa intepeta el sentido de los factoes. Si se ealiza la otación otogonal, es posible calcula las comunalidades, unicidades y la vaianza explicada po cada facto. Si se ealiza la otación oblicua, se obtiene la coelación ente factoes y unas satuaciones más sencillas de intepeta....- PUNTUACIONES FACTORIALES Una vez obtenida una solución factoial definitiva, es posible calcula la puntuación de los sujetos en cada uno de los factoes. De este modo, en luga de obtene una puntuación única paa cada sujeto en el test, se obtiene la puntuación en cada uno de los factoes que se están midiendo. La siguiente tabla muesta las espuestas de los cinco pimeos sujetos, su puntuación en el test y las puntuaciones factoiales coespondientes a la otación factoial y la oblicua. Al habe

14 concluido que el test mide dos factoes seía incoecto utiliza la puntuación en el test como el esultado de cada sujeto. En su luga, había que utiliza las dos puntuaciones factoiales coespondientes a la otación que finalmente se decida aplica. Otogonal Oblicua Sujeto F F F F ,79 0, ,79, ,8-0, ,99, ,80 -,9 Según se ha mencionado, las puntuaciones factoiales se obtienen en puntuaciones típicas. En la siguiente figua apaecen los diagamas de dispesión de las puntuaciones factoiales de los 0 sujetos del ejemplo. El diagama izquiedo coesponde a la otación otogonal y el deecho a la oblicua. El diagama deecho muesta que existe una elación ente ambas puntuaciones debida a la coelación existente ente los factoes. Esto no sucede así en el izquiedo. 7 F 0 F F F..6.- VALIDEZ CONVERGENTE-DISCRIMINANTE. MATRICES MULTIRASGO-MULTIMÉTODO Muy en elación con la validez factoial se encuenta también la validez convegentedisciminante, la cual se evalúa mediante las matices multiasgo-multimétodo. El sentido de estas definiciones es el siguiente:. Validez convegente. Si dos tests miden un mismo asgo, la coelación ente ellos debe se alta.

15 . Validez disciminante. Si dos tests miden asgos difeentes, las coelación ente ellos debe se baja, o al menos meno que con oto test que mida el mismo asgo. Supongamos que desean medise los asgos facto g, azonamiento espacial y neuoticismo. Cada uno de los asgos se evalúa mediante dos bateías de tests: A y B. Estos tests se aplican a una muesta de sujetos y se obtiene la siguiente matiz de coelaciones multiasgomultimétodo, denominada así poque se evalúan vaios asgos utilizando vaios métodos. A B A Facto g Espacial Neuoticismo Facto g Espacial Neuoticismo Facto g 0,87 Espacial 0,6 0,8 Neuocicismo 0, 0, 0,7 B Facto g 0,6 0, 0,09 0,8 Espacial 0, 0,0 0, 0, 0,78 Neuocicismo -0,0 0,08 0,6 0,9 0, 0,7 La matiz multiasgo-multimétodo se compone de vaias submatices. La matiz supeio izquieda contiene las coelaciones ente los tests de la bateía A. En la diagonal apaecen los coeficientes de fiabilidad de cada test. Fuea de la diagonal apaecen las coelaciones ente los tests de la bateía A. La matiz infeio deecha muesta la misma infomación efeida a la bateía B. La matiz infeio izquieda (sombeada) contiene las coelaciones ente los tests de las dos bateías. En la diagonal están los coeficientes de validez convegente (0,6, 0,0 y 0,6), que son las coelaciones ente los dos tests que miden el mismo asgo. Fuea de la diagonal apaecen los coeficientes de coelación ente distintos asgos medidos po distintos tests. Paa evalua los dos tipos de validez mencionados se pocede del siguiente modo: ) Los coeficientes de validez convegente deben se mayoes que las coelaciones ente tests que miden difeentes asgos. En estos datos, existe el poblema de que, en la bateía A, la coelación ente azonamiento espacial y facto g es excesivamente alta, po lo que esta bateía no paece discimina bien ente ambas. Este poblema no sucede en la bateía B. ) El método empleado paa medi los asgos no debe afecta a las elaciones ente ellos. Esto significa que las tes matices de coelación deben se similaes, exceptuando los elementos de la diagonal. El esultado no es completamente satisfactoio poque la bateía B discimina mejo ente los tes asgos que la bateía A. 7.- VALIDEZ REFERIDA AL CRITERIO..- CONCEPTO En el apatado coespondiente al análisis de ítems estudiamos el concepto de índice de validez de un elemento, y ya entonces avanzamos el concepto de citeio exteno al test, con el que coelaciona el endimiento en cada ítem.

16 Sobe todo cuando se petende utiliza el test paa ponostica deteminados citeios de endimiento (po ejemplo, el endimiento escola en un nivel dado, el total de ventas que se van a consegui, el apovechamiento de un cusillo o la mejoa en un poceso teapéutico) conviene que el test se elacione muy estechamente con un citeio exteno. Este citeio exteno debe se una medida fiable del endimiento que se quiee ponostica con el test: calificaciones escolaes, total de ventas poducidas en un deteminado peíodo, estimaciones de un teapeuta de las mejoas conseguidas po cada pesona, etc. A la coelación ente las puntuaciones en el test () y en el citeio (Y) se le denomina coeficiente de validez, lo designamos como xy e indicaá el gado en el que el test sive paa ponostica con pecisión el endimiento en el citeio. Supongamos, po ejemplo, que la coelación ente un test de conocimientos adquiidos en º de BUP y la calificaciones obtenidas en COU es 0,9 en una muesta apopiada. Como la coelación es elevada, cometeíamos eoes de ponóstico pequeños, haciendo uso de la opotuna ecuación de egesión, al pedeci el endimiento en COU de un alumno si conocemos su endimiento en el test. Podíamos estima con bastante exactitud el endimiento que manifestaá en COU un deteminado alumno que se encuenta todavía en º de BUP. El lecto puede imagina que no siempe es útil medi un citeio diectamente, debido a azones de coste tempoal y económico. Po eso es peciso que los pofesionales dispongan de tests con elevada validez elativa al citeio en ámbitos en los que de una u ota foma deben toma decisiones sobe el nivel de los sujetos en un citeio o sobe su admisión o no a un puesto de tabajo o de estudio deteminado. En muchas ocasiones no esulta sencillo establece citeios apopiados, fiables y fácilmente mensuables. Los poblemas en cualquiea de estas diecciones epecuten disminuyendo el coeficiente de validez y, po tanto, la pecisión con que se puede ponostica un nivel dado en el citeio conociendo la puntuación en el test INTERPRETACIÓN Y ESTIMACIONES EN EL CRITERIO El coeficiente de validez es una coelación de Peason y, po tanto, su intepetación más inmediata se fundamenta en el denominado coeficiente de deteminación, que es simplemente el cuadado de la coelación y que indica la popoción de vaianza del citeio que podemos ponostica con el test. Así, un test con un coeficiente de validez de 0. indicaá que explica un % de la vaiabilidad o difeencias individuales en el citeio, mientas que el 7 % estante se debe a vaiables difeentes al test. Recodando algunos conceptos fundamentales de la egesión lineal simple, el coeficiente de deteminación se puede expesa de la siguiente manea: xy = S S y' y S = S y y' y donde S y es la vaianza del citeio

17 77 S y' es la vaianza de los ponósticos S es la vaianza de los eoes de ponóstico y y' La ecuación de egesión de Y sobe en la escala diecta se establece como: S ' y Y i = ( Y xy ) + S x xy S S y x i Mediante esta expesión podemos estima la puntuación diecta en el citeio de una deteminada pesona peo, como es conocido, esa estimación seá tanto más pecisa cuanto mayo sea la coelación ente test y citeio. Estadísticamente, esulta más apopiada una estimación po intevalos ealizada con cieta pobabilidad, paa lo cual aplicaemos la siguiente expesión: Y ' i ± Z α / S y y' donde Z -α/ es el valo Z, de la nomal (0, ), asociado a la pobabilidad establecida y S y-y' es el eo típico de estimación. Ejemplo: A una muesta de alumnos de bachilleato se le aplica un test de habilidades comunicativas (). A sus espectivos pofesoes se les pide que hagan una valoación (de 0 a 0 puntos) de la capacidad de elación intepesonal de sus alumnos. Estas valoaciones hacen la función de citeio (Y). Los esultados en el test y en el citeio fueon los siguientes: Alumno Y Media Vaianza El coeficiente de validez del test es xy = 0.8, lo que significa que el test de habilidades comunicativas explica un 6 % de las difeencias en las valoaciones de los pofesoes sobe la capacidad de elación intepesonal de sus alumnos. Si queemos ponostica puntualmente la puntuación en el citeio del alumno nº, aplicando la opotuna ecuación de egesión obtenemos:

18 78 Y ' = 9.8 Paa ealiza la estimación po intevalo paa este mismo alumno, con pobabilidad 0.9, fijamos el valo Z -α/ =.96 y calculamos el eo típico de estimación: S y y y el intevalo seá: ' = S =. y xy 9.8 ± (.96) (.). 7.8 Diemos entonces, con pobabilidad 0.9, que la puntuación del alumno en el citeio se encontaá ente. y 7.8. Cuando, tanto en contextos aplicados como investigadoes, se desea pedeci de la foma más pecisa posible las puntuaciones en un deteminado citeio, es común utiliza más de un pedicto. En este caso debe aplicase la técnica estadística de Regesión Múltiple, que popociona los pesos (coeficientes de egesión pacial) de cada pedicto según la impotancia que tengan paa la pedicción...- FACTORES QUE AFECTAN AL COEFICIENTE DE VALIDEZ Centándonos en la validez elativa al citeio, el coeficiente de validez es una coelación ente una vaiable (test) y ota Y (citeio). La cuantía de la coelación viene condicionada po vaios factoes, como son: - La fiabilidad del test. - La fiabilidad del citeio. - La auténtica elación ente test y citeio. - La vaiabilidad de la muesta en el test y en el citeio. Respecto a los dos pimeos factoes, aunque no tatamos en toda su extensión el desaollo fomal de las elaciones, podemos deci que el coeficiente de validez tiende a incementase a medida que test y citeio son vaiables medidas con exactitud. Poblemas de fiabilidad en uno u oto se eflejan mediante una disminución del coeficiente de validez. De hecho, se puede compoba que el límite máximo al que puede llega xy es xx yy. Es deci, xy xx yy

19 79 siendo xx el coeficiente de fiabilidad del test y yy el coeficiente de fiabilidad del citeio. Demostación: Una de las expesiones de la coelación de Peason es: ( x x)( y y) xy = NS S x y Realizando las sustituciones opotunas que pemiten los supuestos de la Teoía Clásica: ( Vx + Ex Vx )( Vy + E y xy = NS xs y V y ) Si ealizamos los poductos témino a témino en el numeado, divididos ente N esultan covaianzas, y finalmente, el coeficiente de validez quedaía como: xy Cov( Vx, Vy ) = S S x y Ya que el esto de covaianzas del numeado, haciendo uso de los supuestos del modelo clásico, son ceo. Ota manea de expesa la ecuación anteio es: xy = V V x y S S x V x S y S V y = V V x y xx yy Dado que la coelación ente puntuaciones vedadeas ente el test y puntuaciones vedadeas en el citeio es igual o infeio a, queda demostada la desigualdad. Imaginemos, po ejemplo, que un test de inteligencia geneal manifiesta un xx = 0.8, mientas que una pueba de cultua geneal, consideada como citeio, manifiesta un yy = 0.7. Según estos datos, el coeficiente de validez de este test especto a este citeio no puede supea el valo de 0.79, que es la aíz cuadada del poducto ente los dos coeficientes de fiabilidad.

20 80 De lo anteio se deduce que el coeficiente de validez de un test es meno o igual que la aíz cuadada del coeficiente de fiabilidad del test; también es meno o igual que la aíz cuadada de la fiabilidad del citeio: xy xx yy xx xy xx yy yy dado que el valo máximo de un coeficiente de fiabilidad es uno. Po ota pate, y atendiendo ahoa a las elaciones ente longitud del test y su fiabilidad, es lógico que si la fiabilidad influye diectamente en el coeficiente de validez, la longitud del test (y en su caso, del citeio) influya también en xy aunque de modo indiecto. La fómula que pemite estima el coeficiente de validez de un test alagado n veces (compuesto po n fomas paalelas) es: R xy = n xy xx + xx donde R xy es el coeficiente de validez del test alagado. xy es el coeficiente de validez del test oiginal. xx es el coeficiente de fiabilidad del test oiginal. n es el nº de veces que se alaga el test oiginal. Demostación: Sean xy xx y yy, espectivamente, los coeficientes de validez, de fiabilidad del test y de fiabilidad del citeio. Supongamos que alagamos con fomas paalelas la longitud del test, con lo cual aumentaán su coeficiente de fiabilidad (R xx ) y su coeficiente de validez (R xy ), mientas que el citeio (que no se modifica ) pemanece con el mismo coeficiente de fiabilidad. Según las elaciones vistas anteiomente, podemos establece las siguientes igualdades, paa el coeficiente de validez del test inicial y del test alagado: xy = V V xxyy y Rxy = V V Rxx yy x y x y Dividiendo miembo a miembo y despejando el coeficiente de validez del test alagado, tendíamos que:

21 8 R xy = xy R xx xx = n xx xy xx ( + ( n ) ) xx = n xy xx + xx Ejemplo: Supongamos que una "Escala de actitud hacia gupos ecologistas" de 0 items manifiesta en un gupo nomativo un coeficiente de fiabilidad de 0, y un coeficiente de validez de 0,. Si se duplicase le longitud de la escala, es deci si se le añadiea una foma paalela de 0 items, el coeficiente de validez pasaía a vale: R xy = 0, =0,60-0, +0, Si de la fómula anteio despejamos n, podemos estima el númeo de veces que debeemos multiplica la longitud del test paa alcanza un coeficiente de validez R xy deseado: n = xx R xy xy xx En caso de que el valo de n sea negativo, significa que el valo deseado no es alcanzable incementando la longitud del test. Ejemplo: Un deteminado test de 0 items manifiesta en un gupo nomativo un coeficiente de fiabilidad de 0. y un coeficiente de validez de 0.. Nos cuestionamos cuántos items paalelos necesitaía el test paa consegui: a) Un coeficiente de validez de 0. b) Un coeficiente de validez de 0.9 a) n = = 6.7

22 8 b) n = 0. = Podemos compoba a pati de estos cálculos que el coeficiente de validez de 0. lo conseguiemos con un test de, apoximadamente, 70 items; con lo cuál había que diseña 6 fomas adicionales paalelas al test oiginal. El coeficiente de validez de 0.9 es imposible de consegui, po mucho que incementemos la longitud del test inicial con fomas paalelas. Hemos indicado también que xy depende de la vaiabilidad del gupo nomativo. De foma paecida a lo que acontecía con la vaianza del gupo en el test y su coeficiente de fiabilidad, el coeficiente de validez de un test especto a un citeio es tanto más elevado cuanto mayo es la vaianza de gupo nomativo en ambos. Significa esto que, po ejemplo, un test de aptitud paa la venta tendá un coeficiente de validez mayo en una muesta de la población geneal (donde habá heteogeneidad especto a la aptitud po se vendedo) que en una muesta de vendedoes expeimentados (seguamente obtendían todos puntuaciones elevadas, y po tanto seía un gupo más homogéneo). En la medida que el pode pedictivo de un test especto a un citeio depende de su xy, habá que considea la vaiabilidad del gupo donde se ha obtenido..- ALGUNOS EJEMPLOS EMPÍRICOS DEL PROCESO SEGUIDO PARA LA VALIDACIÓN DE TESTS En las siguientes páginas mostamos algunos tabajos desaollados paa la validación de vaios tests psicológicos, de contenido y objetivos bien divesos. Hemos intentado inclui ejemplos que sigan estategias de investigación difeentes paa obtene infomación sobe el constucto que se mide o sobe el tipo de infeencias que se pueden hace a pati de las puntuaciones obtenidas en los tests...- Baaca, J., López-Yato, L. & Olea, J. (000). Psychometic popeties of a new Family Life Satisfaction Scale. Euopean Jounal of Psychological Assessment, 6,, Los autoes elaboaon una nueva escala o cuestionaio paa evalua la satisfacción familia. Agumentan que se ha hecho poco esfuezo po defini este constucto desde un maco teóico conceto, lo que ha dado luga a instumentos de evaluación de la satisfacción familia fundamentados en una pobe definición del constucto. Los tabajos sobe

23 instumentos pevios de evaluación han estudiado su elación con otas vaiables (po ejemplo, con la satisfacción hacia la calidad de vida, con el constucto locus of contol o con el nivel de eligiosidad) que al menos puede decise que son cuestionables. Citican también que los instumentos hasta entonces disponibles no incluyen suficientemente los componentes afectivos del constucto. Además, algunos de los cuestionaios pevios paa evalua la satisfacción familia esultan poco amigables de esponde: uno de ellos, po ejemplo, consiste en pegunta dos veces sobe los mismos temas, una vez sobe la situación eal de su familia y ota sobe lo que seía su familia ideal. Todo ello les lleva a la opción de constui una nueva escala de satisfacción familia, paa lo cual siguieon el siguiente pocedimiento: Definición del constucto: Se entiende la satisfacción familia como el conjunto de sentimientos que cada pesona expeimenta en su popia familia, y que son el esultado de sus continuas inteacciones con los demás, así como de las consecuencias positivas o negativas deivadas. Instumento inicial de evaluación: Decidieon evalua estas connotaciones afectivas mediante una escala de adjetivos bipolaes, también denominado difeencial semántico, que tenía el siguiente fomato: Cuando estoy en casa con mi familia, nomalmente me siento: Feliz Infeliz Solo Acompañado Cada ítem se puntuó desde uno hasta 7, dado que había ese númeo de categoías odenadas de espuesta. Inicialmente elaboaon 77 adjetivos bipolaes y eliminaon 66 po esulta edundantes. Tes especialistas en teapia de familia dejaon la lista en, aquellos que de foma unánime fueon consideados elevantes paa evalua el constucto. Análisis y selección de ítems: Se aplicó la escala inicial a una muesta de 7 pesonas. Mediante el pogama SPSS se obtuvieon vaios indicadoes psicométicos paa cada uno de los ítems: a) coelación ítem-total, b) vaianza, c) satuaciones factoiales (método de componentes pincipales, otación vaimax) en los factoes con autovalo mayo de, y d) coeficiente α de la escala cuando se elimina el ítem. Se etuvieon finalmente los 7 ítems que cumplieon simultáneamente los siguientes equeimientos: a) coelación ítem-total mayo de 0., b) vaianza po encima de, c) satuaciones en el pime facto otado po encima de 0.0, y d) coeficiente α de la escala (al elimina el ítem) igual o supeio al de la escala completa (α=0.9808). Estudio de la fiabilidad: Se obtuvo un coeficiente α igual a El coeficiente de fiabilidad test-etest, obtenido tas un peíodo de semanas, esultó se 0.78; aún no siendo óptimo este coeficiente, es bastante usual que la estabilidad tempoal no sea mucho más alta cuando se emplea un difeencial semántico como instumento de evaluación. Validez de constucto factoial: Se ealizó un nuevo análisis factoial sobe la matiz de coelaciones ente los 7 ítems. El pime facto explicó el 6. % de la vaianza total, lo 8

24 que se consideó suficiente pueba de unidimensionalidad. Todos los ítems obtuvieon satuaciones po encima de 0.68 en el pime facto sin ota. Validez convegente: Se aplicaon a la misma muesta dos de los instumentos pevios de evaluación: el cuestionaio Family Satisfaction (Olson y Wilson, 98) y la Family Satisfaction Scale (Cave y Jones, 99). El nuevo cuestionaio coelacionó 0.66 con las puntuaciones en el pimeo y con las coespondientes en el segundo. Datos adicionales sobe la validez de constucto: Se aplicó el nuevo cuestionaio a una muesta de 6 pesonas (con la misma edad media de la muesta geneal) que asistían a una teapia de familia. La media de esta muesta clínica en el cuestionaio fue de 97.6, mientas que la media de la muesta geneal fue.6. El contaste estadístico ente ambas medias (pueba U de Mann Whitney) esultó significativo con un nivel de confianza del 9 %, con lo que se concluyó que la nueva escala ea capaz de difeencia el gado de satisfacción familia de ambas muestas Ehles, S., Gillbeg, Ch. & Wing, L. (999). A sceening questionnaie fo Aspege Syndome and othe High-Functioning Autism Spectum disodes in school age childen. Jounal of Autism and Developmental Disodes, 9,, 9-. En el pesente atículo se descibe un estudio ealizado paa compoba las popiedades psicométicas de un nuevo instumento, el Autism Spectum Sceening Questionnaie (ASSQ), diseñado paa detecta (no tanto evalua con pecisión) a chicos y chicas que tienen seveos desodenes autistas peo con alto funcionamiento cognitivo, en conceto el denominado como síndome de Aspege. Este alto funcionamiento cognitivo complica mucho la detección de esta patología. Descipción del síndome: No existiendo un acuedo univesal sobe los síntomas del tastono de Aspege, paece que se tata de chicos sin demasiados etasos en el lenguaje ni en su desaollo cognitivo, peo que tienen síntomas claamente autistas en lo que se efiee a poblemas de inteacción social y de conductas esteeotipadas. Elaboación del cuestionaio: Vaios especialistas clínicos ingleses y suecos elaboaon un listado de síntomas caacteísticos del síndome en chicos de ente 7 y 6 años. Ellos mismos elaboaon 7 ítems que ecogiean esos síntomas y que fuean inteligibles paa pesonas no expetas (pades y pofesoes), ya que no intentaban tanto diagnostica con pecisión el síndome como que infomantes no expetos (pades o pofesoes) identificaan a los chicos que necesitaban un diagnóstico difeencial en pofundidad. La sintomatología que petendían inclui ea: inteacción social, poblemas de comunicación, conducta epetitiva y esteotipias motoas. El fomato de ítems y espuesta que establecieon fue: Este chico destaca como difeente de otos chicos de su edad en los siguientes aspectos: - Caece de sentido común No Algo Sí - Caece de empatía No Algo Sí - Tiene movimientos involuntaios en la caa o el cuepo No Algo Sí