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Abstract
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.





