标题：Observational data analysis using generalizability theory and general and mixed linear models: an empirical study of infant learning and development
摘要：Una adecuada evaluación de las competencias infantiles tem- pranas es esencial para potenciar un desarrollo óptimo, pues los primeros años de vida son la base de todo el desarrollo y aprendizaje posterior. Sin embargo, todavía existen ciertas limitaci ones y deficiencias en el ámbito de la medición del desarrollo y aprendizaje infantil. Con el objetivo último de contribuir a la mejora de esta situación, este trabajo presenta las posibilida- des y ventajas que ofrecen nuevas técnic as de análisis de datos, tanto para controlar la calidad de los datos infantiles registrados a través de observa- ción sistemática como para analizar su variabilidad. Se ha observado en tres edades diferentes (18, 21 y 24 meses) la actividad lógica y ejecutiva de 48 niños usando un diseño observacional nomotético, de seguimiento y multi- dimensional. Dadas las particularidades de los datos del estudio que presentamos, desde el punto de vista metodológico y su análisis, realizamos análisis pormenori- zados a través de la Teoría de la Generalizabilidad en tres vertientes posi- bles en un estudio observacional: Aná lisis de la fiabilidad intra e inter- observadores, Análisis de la validez del instrumento de observación y Esti- mación muestral de las facetas estudiadas (en concreto, la de participantes). De esta forma, se pretende optimizar el número de facetas y niveles necesa- rios para llevar a cabo un estudio de tales características. Además, se utilizan otras t écnicas analíticas para c onocer la variabilidad del desarrollo y aprendizaje infantil, como son el Modelo Lineal General y el Modelo MIXED. Los resultados indican cómo el uso de la Teoría de la Generalizabilidad permite controlar la calidad de los datos observacionales en una estructura única que integra la fiabilidad, validad y generalizabilidad.
其他摘要：Accurate evaluation of early child hood competencies is essential for favoring optimal devel opment, as the first years of life form the foun- dations for later learning and development. Nonetheless, there are still cer- tain limitations and deficiencies related to how infant learning and devel- opment are measured. With the aim of helping to overcome some of the difficulties, in this article we descri be the potential and advantages of new data analysis techniques for checking the quality of data collected by the systematic observation of infants and assessing variability. Logical and ex- ecutive activity of 48 children was observed in three ages (18, 21 and 24 months) using a nomothetic, follow-up and multidimensional observational design. Given the nature of the data analyz ed, we provide a detailed methodologi- cal and analytical overview of gene ralizability theory from three perspec- tives linked to observationa l methodology: intra- and inter-observer relia- bility, instrument validity, and sample size estimation, with a particular fo- cus on the participant facet. The aim was to identify the optimal number of facets and levels needed to perform a systematic observational study of very young children. We also discuss the use of other techniques such as general and mixed line- ar models to analyze variability of learning and development. Results show how the use of Generalizability Theory allows controlling the quality of observational data in a global structure integrating reliability, va- lidity and generalizability.
关键词：Observación sistemática; Modelo Lineal General; Teoría de la Generalizabilidad; desarrollo; aprendizaje; infancia.
其他关键词：Systematic observation; General Linear Model; Generalizability Theory; development; learning; childhood.
