Análisis de datos normativos
Análisis de datos normativos
El análisis de datos normativos constituye el método de contrastar el rendimiento personal o colectivo con un estándar derivado de los datos de una muestra representativa. Este tipo de análisis es de gran importancia para el significado preciso de las puntuaciones de las pruebas y los datos conductuales en diferentes áreas como la psicología, la educación y la salud, asegurándose así de que la evaluación sea adecuada y contextualmente relevante.
¿Cuál es la finalidad del análisis de datos normativos?
El principal objetivo del análisis de datos normativos es establecer un patrón de referencia para evaluar el rendimiento individual o de grupo. Al comparar los resultados con los valores estándar, los profesionales pueden decidir si un rendimiento es medio, mejor que la media o peor que la media, lo cual es importante para la toma de decisiones en educación, evaluaciones clínicas e investigación. Por ejemplo, un alumno que obtiene una puntuación en el percentil 80 en un examen estandarizado significa que su rendimiento es mejor que el del 80% de sus compañeros.
¿Cómo suelen recopilarse los datos normativos?
La acumulación de datos normativos se basa en evaluaciones a gran escala que se realizan con una síntesis de muestras diversas y representativas de la población con la que se relacionan. Los métodos de recopilación de estos datos pueden ser encuestas, pruebas o estudios de observación. Por ejemplo, en la elaboración de un conjunto de datos normativos de un nuevo test de inteligencia, los investigadores pueden pasar el test a una serie de individuos que estarían en todas las diversidades posibles, reflejando así la población con exactitud.
¿Cuáles son los distintos tipos de datos normativos?
Los datos normativos pueden entenderse en general como varios de los tipos más utilizados. Este debate gira en torno a los rangos percentiles, las puntuaciones estándar y las puntuaciones z. Los rangos percentiles, por ejemplo, muestran la proporción de personas que obtuvieron una puntuación por debajo de una puntuación específica; por otro lado, las puntuaciones estándar, en particular las puntuaciones de CI, son un medio para averiguar el rendimiento de una persona en relación con la media del grupo normativo. Las puntuaciones Z muestran la distancia en términos de desviaciones estándar a la que se encuentra una puntuación concreta respecto a la media, por lo que sirven como comparación estandarizada entre distintos tests.
¿Cuáles son las limitaciones del análisis de datos normativos?
Aunque el análisis de datos normativos tiene sus ventajas, está sujeto a ciertas limitaciones, como los posibles sesgos de la muestra normativa y la creencia de que las desviaciones de la norma no cambian con el tiempo. Por ejemplo, si la muestra normativa no refleja fielmente a la población, se llegaría a conclusiones erróneas. Además, la transformación de la sociedad como consecuencia del cambio de las normas de rendimiento haría inaplicables las normas del pasado, por lo que éstas deben revisarse continuamente para que sigan siendo pertinentes.