Análisis de un test mediante el modelo de Rasch
Ventajas del modelo de Rasch
ESTIMACION DE LOS PARAMETROS
EL MODELO DE RASCH
El objetivo inicial de la administracion de un test consiste en estimar los parametros:
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Ventajas del modelo de Rasch
Participantes:
Lo que se desea medir puede representarse en una sola dimensión en la que se situarían las personas y los items.
La dificultad del ítem y el nivel de la persona determinan la probabilidad que la respuesta sea correcta.
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Formulacion mas conocida del modelo de Rasch
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Propiedades de intervalo
Objetividad específica
Medición conjunta
Significa que los parametros de las personas y de los Ìtems se expresan en las mismas unidades y se localizan en el mismo continuo.
sujetos
items
una situacion frecuente consiste:
Especificidad del error típico de medida
esta caracterÌstica permite
analizar las interacciones entre las personas y los Ìtems, asi se vale se la probabilidad de una alta o baja puntuacion correcta de los items.
Esta propiedad da mas realismo a el modelo de Rasch, ya que no es razonable mantener el supuesto de la invarianza
de los Ìtems.
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en estimar los parametros de las personas
a partir de parametros de items ya conocidos
En este caso el procedimiento se llamaria
estimacion condicional
Ajuste de los datos de modelos
Es la probabilidad de respuesta a un ítem depende de los niveles de la persona y el ítem en el atributo medido
loa programas de ordenados más usados:
la formula de residuo es: yis= (xis - Pis)
estandarizar los residuos dividiéndolos por su desviación tipica: zis= (xis - Pis) / √ (Pis (1 - Pis))
para cuantificar el ajuste al modelo, se emplea preferentemente el estadístico Infit: Infit= ∑ z2 is Wis / ∑ Wis
La diferencia entre dos items no dependen de las personas, asi como la diferencia entre los itmes no fependen de la persona
En este fundamento se usan aplicaciones psicometricas como la prueba con distintos tests, bancos de items y los tests adaptados a los sujetos.
Las diferencias iguales entre un sujeto y un
Ìtem le corresponden probabilidades identicas de una respuesta asertada. Por ello, la escala logit tiene propiedades de intervalo, pero en el TCT las puntuaciones son casi siempre ordinales.
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Los valores escalares de las personas y los items pueden expresarse en distintas métricas
Es importante porque estos analisis se usan mas en las ciencias sociales y garantiza la invarianza de las puntuaciones.
Se deriva de la prediccion de la probailidad de responder correctamente al item a partir de la diferencia en el atributo entre el nivel de la persona y el nivel del item.
cuando se desconocen los parametros de items y personas se llama estimacion conjunta
En la TCT los tests miden el mismo rango de fiabilidad en todas las variables, mientras que en el modelos de Rasch permite cuantificar la cantidad de informacion con la que se mide en cada dimension y selecciona los items que aumentan la informacion en las dimensiones .
el metodo mas usual denominado de maxima verosimilitud consiste en:
determinar los parametros que hacen mas probables las respuestas observadas
En el caso de la estimacion condicional de los parametros de las personas el procedimiento es similar a un proceso de busqueda
En donde conocidos los parametros de lo items se calcula la probabilidad conjunta de las respuestas
Se asigna a cada persona el valor θ(llamado estimador de maxima verosimilitud mas probable para su patron de respuestas
Los procedimientos de calculo son bastante largos por lo que es imprescindible recurrir a programas de ordenador como:
Quest(Adams y Khoo, 1996)
RASCAL
(Assessment Systems Corporation, 1995)
RUMM (Sheridan, Andrich y Luo, 1996)
WINSTEPS (Wright y Linacre, 1998).
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Huacan Riquelme Diego Nahuel
Meneses Huachi Elisvan Josue
Miranda Apaza Arian Alexander
Villafuerte Chire Maria Rosa