La validez convergente en las ciencias del comportamiento se refiere al grado en el que dos medidas que teóricamente deberían estar relacionadas, de hecho lo están. [1] La validez convergente, junto con la validez discriminante , es un subtipo de validez de constructo . La validez convergente se puede establecer si dos constructos similares se corresponden entre sí, mientras que la validez discriminante se aplica a dos constructos diferentes que se diferencian fácilmente.
Campbell y Fiske (1959) desarrollaron la Matriz Multirasgo-Multimétodo para evaluar la validez de constructo de un conjunto de medidas en un estudio. [2] El enfoque enfatiza la importancia de utilizar técnicas de validación tanto discriminantes como convergentes al evaluar nuevas pruebas. En otras palabras, para establecer la validez de constructo, se debe demostrar tanto la convergencia como la discriminación. [3]
Para evaluar el grado de validez convergente, se correlaciona una prueba de un constructo con otras pruebas diseñadas para medir constructos teóricamente similares. Por ejemplo, para evaluar la validez convergente de una prueba de habilidades matemáticas, las puntuaciones de la prueba se correlacionan con las puntuaciones de otras pruebas que también están diseñadas para medir la capacidad matemática básica. Las correlaciones altas entre las puntuaciones de la prueba serían evidencia de validez convergente. [1]
La evidencia convergente se interpreta mejor junto con la evidencia discriminante. Es decir, los patrones de intercorrelaciones entre dos medidas diferentes deberían ser bajos, mientras que las correlaciones con medidas similares deberían ser sustancialmente mayores. Esta evidencia se puede organizar como una matriz multirasgo-multimétodo . Por ejemplo, para probar la validez convergente de una medida de autoestima , un investigador puede querer demostrar que las medidas de constructos similares, como la autoestima, la confianza, las habilidades sociales y la autoevaluación, también están relacionadas con la autoestima, mientras que los factores que no se superponen, como la inteligencia, no deberían estarlo. [4]