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PSICOMETRÍA - Coggle Diagram
PSICOMETRÍA
Teoría de la Generalizabilidad
TG)
Suele considerarse una extensión de la TCT, que hace posible examinar cómo diferentes aspectos de las mediciones, tales como diferentes calificadores, diferentes ítems, o examinar a los sujetos en diferentes ocasiones, pueden afectar al grado de confianza que podemos tener en las inferencias basadas en las puntuaciones.
Los principales problemas de la TCT a los que intenta responder son los siguientes:
La concepción unitaria e indiferenciada del error de medida
La rigidez del concepto de paralelismo de las medidas
Polisemia del concepto de fiabilidad
Conceptos fundamentales
Objeto de la medición
Es fundamental ya que es la varianza de estos objetos el equivalente a la varianza verdadera, siendo las restantes fuentes de variación diferentes aspectos de la varianza.
Facetas y niveles
una muestra de un universo de observaciones admisibles
, es decir, de observaciones que consideramos intercambiables para un propósito concreto. El término
faceta* representa cada una de las características de la situación de medida, que puede modificarse de una evaluación a otra.
Puntuación observada
versus
puntuación del universo
La puntuación observada de una persona se concibe con respecto a las facetas bajo las que fue obtenida.
Diseño experimental
Las variaciones entre objetos de medida son una fuente de variación en el análisis, pero, como ya se ha señalado, no se consideran una fuerte de error.
Estudios G y D
Un estudio G es el que se realiza para estudiar las fuentes de variación de las medidas , esto es, que condiciones (las facetas) afectan a las puntuaciones de las personas, Un estudio D es aquel en el que se toman decisiones basadas en las puntuaciones del instrumento de medidas.
Los errores en la TG
Errores en las decisiones absolutas
Errores en las decisiones relativas
Teoría de la respuesta al Ítem
(TRI)
Otra forma de establecer las relaciones entre las medidas observadas y el constructo es relacionando con éste las puntuaciones de cada uno de los ítems y por medio de los patrones de las respuestas obtener una estimación de valor del sujeto en el constructo.
Esta aproximación se refleja en un conjunto de modelos etiquetados de forma general como Teoría de la respuesta al ítem.
Características generales de los modelos de la TRI
Postulados básicos
Parten de la
existencia de rasgos o aptitudes latentes
que permiten predecir o explicar la conducta de un examinado ante un ítem de un test.
La relación entre el rendimiento o la conducta de un examinado en una ítem y el conjunto de rasgos responsables de dicho rendimiento puede describirse mediante una función monótona creciente, denominada función de respuesta al ítem (FRI) o curva característica de ítem (CCI)
La especificación de la dimensionalidad. Es preciso especificar el o los rasgos que mide un ítem o un test, lo que se conoce como especificación de la dimensionalidad del espacio de rasgos.
Otro aspecto interesante de los modelos es que todo sujeto y todo ítem puede situarse en un punto en el espacio del rasgo o atributo.
El papel preponderante que en la TCT asumía la puntuación verdadera del individuo lo asumirá ahora o nivel de aptitud.
Las unidades básicas de análisis serán los ítems del test, ya que el test no es más que un conjunto de
n
ítems y el comportamiento o ejecución del individuo se determina a partir de las respuestas a cada uno de los ítems, en las que interviene el nivel de aptitud y las propiedades de los mismos.
Ventajas
a) Falsabilidad de los modelos b) Invarianza de los parámetros de los ítems c) Invarianza de los parámetros de aptitud d) Medidas locales de precisión
Teoría Clásica de los Tests
(TCT)
El modelo parte de que las respuestas dadas a los ítems del test se combinan en una única puntación total
Xi
para cada sujeto i.
El modelo expresa, que la puntuación observada surge de una puntuación verdadera,
Vi
que es la cantidad que el sujeto posee del atributo más un error de medida, E. Como puede observarse, la relación entre
X
y
E
es aditiva, dando lugar a un modelo lineal.
Supuestos
1er supuesto. Establece que el valor esperado de la variable aleatoria
error de medida
es igual a cero, para una población de personas medidas con el mismo test o para una repetición infinita de medidas realizadas sobre la misma persona.
2do supuesto. Establece la falta de relación ente la puntuación verdadera y el error, ello implica que los sujetos con diferentes valores en el atributo se ven afectado por cantidades de error que no tienen que ver con su estatus en el atributo.
3er supuesto. Indica que si se aplican dos test distintos, a una población de sujeto, los errores que se comentan al aplicar el primer test no estarán correlacionados con los errores que se comentan al aplicar el segundo test.
4to. supuesto. Estable que los errores de medida de un test tampoco están correlacionado con las puntuaciones verdaderas de otro test, ya que en otro caso no se tratarían de un error aleatorio, sino de un error relacionado con alguna dimensión medida por segundo test.
El modelo de la TCT considera el
error de medida
como una desviación aleatoria
Deducciones importantes
El valor esperado de las puntuaciones observadas es igual al valor esperado de las puntuaciones verdaderas, puesto que ele valor esperado de los errores es cero.
La esperanza matemática del error para una subpoblación con la misma puntuación verdadera será cero.
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Hecho por
María José Medina Huchin
