3.2. Validez de la medida
Hablar de validez de la medida es hacerlo, en gran medida, de su exactitud. La exactitud de una medida es el grado en el que realmente representa lo que se pretende que represente, es decir, hasta qué punto la medición representa el fenómeno de interés.
El grado en el que una variable representa lo que se pretende es difícil de evaluar cuando se miden fenómenos subjetivos y abstractos como el dolor o la calidad de vida, para los que no existe un patrón de referencia concreto. Por ejemplo, en el caso de un cuestionario que pretenda “medir” el grado de satisfacción con una instalación sanitaria, los ítems que componen el cuestionario, ¿miden realmente eso u otra cosa, como las instalaciones, la amabilidad o la eficacia de sus profesionales?
Este aspecto tiene una gran influencia sobre la validez del estudio. El grado en el que los hallazgos encontrados conducen a las inferencias correctas sobre fenómenos que tienen lugar en la muestra del estudio y en el universo.
La exactitud es una función del error sistemático (sesgo). Cuanto mayor sea el error, menos exacta será la medición. Las tres clases principales de error de medición que afectan a la exactitud son:
- Sesgo del observador. Es una deformación, consciente o inconsciente, de la percepción o la descripción de la medición por el observador. Puede representar errores sistemáticos en el modo en que se utiliza un instrumento, como la tendencia a redondear mediciones, o en el modo en que se realiza una entrevista, como en el uso de preguntas importantes.
- Sesgo del instrumento. Puede deberse al funcionamiento defectuoso de un instrumento mecánico. Una balanza que no ha sido calibrada recientemente se ha desviado a la baja produciendo continuamente lecturas bajas del peso corporal.
- Sesgo del participante. Es la deformación de la valoración por parte del participante en el estudio, por ejemplo, al describir un episodio (sesgo de respuesta o de memoria).
La exactitud de una medición se evalúa comparándola, cuando es posible, con un “patrón de referencia”, “patrón de oro” o “gold estandart”,una técnica de referencia que se considera exacta.
Para la medición sobre una escala continua, cabe determinar la diferencia media entre la medición en la investigación y el patrón de referencia a través de participantes en el estudio.
Para mediciones sobre una escala dicotómica, se puede describir la exactitud en comparación con un criterio de referencia en cuanto a la sensibilidad y especificidad.
Para mediciones sobre escalas categóricas con más de dos opciones de respuesta, se puede usar kappa.
Los principales planteamientos para mejorar la exactitud incluyen las cuatro primeras estrategias ya enumeradas para la precisión, cuyas aclaraciones no repetiremos, y otras tres más:
- Normalización de los métodos de medición.
- Entrenamiento y aprobación de los observadores.
- Perfeccionamiento de los instrumentos.
- Automatización de los instrumentos.
- Realización de mediciones discrecionales. A veces es posible diseñar mediciones de las que los participantes no son conscientes, lo que elimina la posibilidad de que éstos produzcan conscientemente sesgos de la variable. Por ejemplo, un estudio sobre hábitos saludables de alimentación para escolares, podría medir el número de envoltorios de caramelos que hay en la basura.
- Calibración del instrumento. La exactitud de muchos instrumentos, especialmente los mecánicos o eléctricos, se puede aumentar con calibraciones periódicas usando un patrón de referencia.
- Enmascaramiento. Esta estrategia clásica no asegura la exactitud global de las mediciones, pero puede eliminar el sesgo diferencial que afecta a un grupo del estudio más que a otro. En un ensayo clínico a doble ciego los participantes y los observadores desconocen si se ha asignado el fármaco activo o un placebo, por lo que cualquier inexactitud en la medición del resultado será la misma en los dos grupos.
Diferencias entre precisión y exactitud