RESUMO
Se definen los sesgos de la confianza o calibración como distorsiones de la estimación subjetiva de éxito en comparación con el éxito real obtenido por un sujeto en una serie de tareas. La sobreestimación es entendida como sobreconfianza y la subestimación, como subconfianza. El propósito de este artículo es: 1) mostrar que los modelos discretos y continuos son equivalentes en la medición de los sesgos de la confianza; y 2) advertir que la medición del éxito real u objetivo tiende a presentar mayor dispersión en el modelo discreto que en el continuo. Se presentan argumentos teóricos y empíricos que apoyan la equivalencia entre ambos modelos y se analiza el efecto de liviandad de las colas discretas. Se discute por qué las diferencias de dispersión no invalidan la equivalencia. Se concluye que la medición de la confianza o calibración resulta adecuada por la aplicación de cualquier modelo riguroso de medición tanto discreto, como continuo. Se advierte sobre posibles artefactos en la producción experimental de estos fenómenos psicológicos.