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Interpretar la puntuación de un test correctamente es básico para tomar decisiones en el ámbito de la selección de personas.

Cuando un individuo realiza un test psicométrico, proporciona una puntuación directa sobre la base de sus respuestas a los elementos de la prueba.

En sí mismas, esas puntuaciones directas carecen de significado. De hecho, el que una persona obtenga un puntaje de 40 en una prueba de razonamiento abstracto no nos dice gran cosa sobre su aptitud general.¿Son fáciles las preguntas a las que ha respondido? ¿Son difíciles? ¿Cómo hubieran respondido otras personas?

Interpretar la puntuación de un test solo es posible a atendiendo a sus “normas”. Esto incluye su muestra de tipificación que es el grupo representativo con el que hay que establecer comparaciones. De esta forma, la puntuación directa se contrasta con dicha muestra y, entonces, sí es posible estimar si el puntaje del sujeto coincide con el promedio de la muestra, es superior o inferior y en qué grado se desvía de ese promedio. 

Así, se establece la posición relativa del individuo con referencia a su grupo normativo, a la muestra de tipificación. Pero para la correcta interpretación de los resultados de un test es necesario transformar las puntuaciones directas en medidas relativas, lo que permitirá conocer la situación del individuo respecto al grupo normativo.

Diferencias individuales y Distribución Normal

Con el objetivo de introducir cómo interpretar la puntuación de un test, es previo destinar unas líneas a las diferencias individuales y la forma de su distribución.

Así, consideremos que todas las personas no son iguales. Esto lo vemos todos los días. De hecho, no todas tienen la misma estatura, ni la misma capacidad para recordar nombres o resolver problemas matemáticos.

Cualquier característica o rasgo, al medirlo se distribuye de un modo particular. Además, lo hace de una manera muy semejante, siempre que se seleccionen individuos al azar y que sean representativos de la población en general.

Bien sean la estatura, la fuerza física, el color de los ojos, la inteligencia o la madurez emocional, … La forma en que se distribuyen en la población sigue el mismo tipo de distribución.      

Supongamos que medimos la estatura de los 100 empleados de una empresa. Obtendríamos una tabla de distribución de frecuencias del estilo siguiente:

Tabla de Frecuencias
Estatura Frecuencia
[1,55 – 1,60) 2
[1,60 – 1,65) 8
[1,65 – 1,70) 15
[1,70 – 1,75) 30
[1,75 – 1,80) 25
[1,80 – 1,85) 14
[1,85 – 1,90) 4
[1,95 – 2,00] 2
  N = 100

Si representamos este cuadro gráficamente, mediante un diagrama de columnas (también llamado «histograma«), nos encontraremos con una ordenación como la que sigue.

histograma

Como se puede observar, la mitad de los empleados tienen una estatura que se encuentra en la ordenación media. Por otra parte, las estaturas superiores e inferiores al promedio de 1,70 a 1,80, se dan con menor frecuencia, siendo más cortas las columnas a medida que nos aproximamos a los extremos.      

También podemos representar los mismos datos mediante otra gráfica. Ahora, dibujando una línea continua a través de los puntos medios de cada intervalo de frecuencias. Este es el polígono de frecuencias.

polígono de frecuencias

A efectos de interpretación de la puntuación de un test, las obtenidas por la muestra de tipificación se agrupan en intervalos, del mismo modo que la estatura de nuestro ejemplo.

Esta curva de frecuencias describe la forma en que se distribuye una característica en un grupo. A este grupo, en Psicología, se le denomina «grupo normativo» y será frente al que se compare la puntuación directa de un individuo.     

Distribución Normal

Las estadísticas refieren todas las curvas de frecuencia a una ideal, teórica, a la cual se acercarían todas las distribuciones. Esta es la denominada campana de Gauss o curva normal.

Su representación gráfica la vemos en la figura siguiente. La distribución normal se caracteriza por ser simétrica respecto a su centro, denominado «mediana».

curva normal para interpretar la puntuación de un test

La curva describe la forma en que la aptitud o el rasgo de que se trate se distribuye en un grupo cuando se excluyen los factores selectivos y de azar, al tiempo que se utilizan buenos instrumentos de medida.      

Cuando se ha realizado un test para un número lo suficientemente grande de personas, y cuando estos individuos han sido seleccionados al azar, la representación de las medidas obtenidas corresponde a la curva normal.

El valor de cualquier medida individual se da en función de su posición en la curva de distribución. Por ejemplo, el hecho de que una persona instale 10 metros de tubería a la hora tiene una significación; pero el hecho de que sólo el 5% de los operarios puedan instalar más metros, muestra claramente que aquél es un instalador excelente.

Todo es relativo, en el sentido de que para valorar a un individuo hay que compararlo con la totalidad de su población o, más concretamente, con su grupo normativo.

Unidades de Medida para Interpretar la Puntuación de un Test

Para interpretar la puntuación de un test, se parte de los puntajes directos; estos son los resultados iniciales que nos da un test. Por ejemplo, el número de preguntas correctamente contestadas.

Pero estas puntuaciones han de transformarse en otras que permitan las comparaciones con el grupo normativo.

Percentiles

Las puntuaciones tienden a distribuirse según la curva normal, con los porcentajes esperados desviándose de la mediana. Así, el resultado obtenido es comparable con el de la muestra denominada grupo normativo.

Los percentiles son un tipo de puntuación transformada. Expresan el porcentaje de personas del grupo normativo que quedan por debajo de una determinada puntuación directa.

Así, para interpretar la puntuación de un test psicométrico se consultaría la tabla con el baremo correspondiente al grupo normativo de referencia, determinando a qué percentil corresponde la puntuación directa.

Por ejemplo, un puntaje correspondiente al percentil 75 significa que la puntuación del sujeto es igual o superior al 75% del grupo normativo.

Por su parte, el percentil 50 se conoce como la mediana y representa la puntuación media de la distribución.

Aprendizaje


Los percentiles 25 y 75 se denominan cuartiles primero y tercero, respectivamente. Se denotan como Q1 y Q2, representando los puntos que delimitan los cuartos inferior y superior de la distribución.

Los percentiles tienen la ventaja de su fácil comprensión, incluso con personas con poca formación estadística. sto los hace muy útiles para comunicar los resultados, de forma que sea fácil interpretar la puntuación de un test por parte de personas no familiarizadas con ellos.

No obstante, tienen como desventaja la distancia entre sus unidades. En una curva normal la mayor parte de los casos se concentra en el centro. Así, las diferencias de las puntuaciones directas se sobrestiman en torno a la mediana, pero se reducen a medida que se acercan a los extremos de la curva normal.

Puntuaciones Típicas para Interpretar la Puntuación de un Test

A fin de superar los problemas de los percentiles se han desarrollado varios tipos de puntuaciones estándar.

Una de ellas es la puntuación Z, que se fundamenta en la media y la desviación típica. Esta última indica la distancia del individuo a la media, en función de la distribución típica de la distribución.

La puntuación típica, o puntuación estandarizada, se calcula mediante la siguiente fórmula:

cálculo puntuación típica

Donde:

cálculo puntuación Z

La figura siguiente muestra cómo se marcan las puntuaciones Z en unidades de desviación típica a cada lado de la media.

Interpretar la puntuación de un test

La puntuación Z presenta, por tanto, dónde se encuentra la puntuación de un individuo en relación con el grupo normativo. Si está por encima de la media, entonces el valor es positivo; si está por debajo de la media, el valor es negativo.

Puntuaciones T

La puntuación T consiste en una transformación de la puntuación Z. Para ello se basa en una media de 50 y una desviación típica de 10. Es de este modo que se adapta a la curva normal.

Así, una puntuación T se puede calcular a partir de una puntuación Z utilizando la fórmula:

T = (Zx10) + 50

Ya que las puntuaciones T no contienen puntos decimales o signos negativos, se usan con más frecuencia que las puntuaciones Z, especialmente para las pruebas de aptitud.

cómo interpretar la puntuación de un test
Relación entre tipos distintos de puntuaciones de test en una distribución normal

Estas unidades de medida permiten comparar los niveles alcanzados en las pruebas tomando el mismo grupo normativo. Dan unidad de lenguaje y permiten que se comprendan los resultados por cualquier persona inexperta, facilitándoles cómo interpretar la puntuación de un test.

Algunos consultores traducen a un lenguaje todavía más sencillo los resultados de las pruebas. Como en el siguiente ejemplo.

Centiles Calificación
1-3 Muy inferior al promedio
3-18 Inferior al promedio
18-30 Término medio bajo
30-70 Nivel medio
70-83 Término medio alto
83-97 Superior al promedio
97-99 Muy superior al promedio

  

Consideraciones Finales

Cuando nos situamos en la selección de personal, el problema de la determinación de la puntuación crítica es importante.

Se trata, entonces, de decidir quién debe ser contratado en función de las puntuaciones obtenidas.    

En algunas ocasiones se establecen puntuaciones límite para cada test, mediante las que se fija cuándo la decisión de contratar comporta más riesgos de los que la empresa está dispuesta a correr. Quienes obtengan puntuaciones más bajas son un riesgo pues, teóricamente, sus posibilidades de éxito son bajas. Pero muchas veces el obtener puntuaciones altas no significa todo, pues siempre juega la motivación posterior para alcanzar el éxito.

Es lógico que los test que se utilicen deberían tener altos índices de fiabilidad y validez para que el pronóstico final tuviera efectividad. Pero así como es fácil encontrar test con altos índices de fiabilidad (buenos como instrumentos de medida), no lo es tanto conseguirlos con un buen índice de validez (no siempre miden plenamente aquello que se quiere medir).

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