Generalizabilidad y optimización en la evaluación de la calidad de los Centros de Atención Infantil Temprana (CAIT)

• Rita Pilar Romero-Galisteo ^[1] ; Verónica Morales-Sánchez ^[1] ; Antonio Hernández-Mendo ^[1]
  1. [1] Universidad de Málaga

     Universidad de Málaga

     Málaga, España

     
• Localización: Universitas psychologica, ISSN 1657-9267, Vol. 14, Nº. 3 (jul-sep 2015), 2015, págs. 1009-1020
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Generalizability and optimization for quality assesment in Early Intervention Centers
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• Resumen
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    El propósito de este trabajo fue optimizar una nueva herramienta de evaluación de la calidad de servicio percibida en los Centros de Atención Temprana, desarrollada ad hoc, que permitiera analizar distintas dimensiones desde la perspectiva de la Teoría de la Generalizabilidad. El objetivo fue desglosar la variabilidad real de la variabilidad del error. Se estimaron los componentes de varianza de las facetas centros, usuarios, ítems y escalas. Se utilizó una estructura de diseño multifaceta parcialmente anidado, analizando distintas categorías independientemente y en interacción, obteniendo excelentes resultados tanto de los índices de fiabilidad como de generalizabilidad. Se realizó una optimización del diseño de medida para optimizar los tamaños muestrales, pudiendo ser considerado un análisis coste-beneficio.

  • English

    The purpose of this work was to optimize a new tool for evaluation of quality perceived in the Early Intervention Centers, developed ad hoc, allowing to analyze different dimensions of quality service in these kind of centres from the perspective of the Generalizability Theory. The aim was to break down the actual variability of the variability of the error. The variance of the facets centers, users, items and scales components were estimated. We used a structure of multifaceted partially nested design, analyzing different categories independently and in interaction, obtaining excellent results both indexes of reliability and generalizability. Measure design optimization to optimize sample sizes, and can be considered a cost-benefit analysis was conducted.