摘要：En este trabajo se realiza un análisis de los distintos métodos para detectar y medir el sesgo entre observadores desde dos perspectivas básicas: el enfoque clásico, fundamentado en índices descriptivos y el enfoque del modelado, fundamentado en modelos loglineales. Se demuestra que estas medidas no son satisfactorias para detectar y medir el sesgo de forma unívoca porque presentan resultados contradictorios y se proponen nuevas alternativas a desarrollar que permitan descomponer correctamente error de medida y sesgo.
其他摘要：In this paper we present an analysis of the different methods commonly used to detect and assess interrater bias from two basic perspectives: classical approach based on descriptivetype criteria and loglin-ear model approach. We show that all these procedures are not satisfactory for the detection and measurement of observer bias in a univoque way due to contradictory results. We propose some new alternatives to develop which allow the correct separation of bias and measurement error.
