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UNIDIMENSIONALIDAD

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UNIDIMENSIONALIDAD
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Presentation Transcript

  1. UNIDIMENSIONALIDAD Calderón Risquete, Diana

  2. ¿¿Que es??:Un instrumento será unidimensional si todas las respuestas dadas a él son basadas en un mismo atributo, es decir, si es un solo atributo el que se mide. Primero validez y fiabilidad Teoría clásica de los Test Después Unidimensionalidad • Razones por las que un test debe de ser Unidimensional, Stout: • Contaminación de una variable por otros conocimientos. • Test diseñado para medir diferencias individuales mida un único rasgo. • Debe darse la Unidimensionalidad para que para que este pueda estar al alcance la TRI.

  3. DEFINICIONES BASADAS EN PATRONES DE RESPUESTA Test Unidimensional ESCALA PERFECTA (GUTMAN)

  4. Definiciones basadas en la teoría de rasgo latente (TRI)(I) • Entendemos la unidimensionalidad como el grado de varianza común compartida que tienen los ítems que componen un tests. • Lo primero que se debe cumplir para hablar de unidimensionalidad es la independencia local. Asume que las respuestas de diferentes sujetos j con un determinado nivel i en el rasgo a un ítem son también estadísticamente independientes de las respuestas de esos sujetos a cualquier otro ítem, es decir, cada nueva respuesta es independiente de la respuesta anterior, y éstas sólo vienen determinadas por la probabilidad de acierto a ese ítem, que para sujetos con igual nivel de habilidad, es la misma para todo el grupo.

  5. Definiciones basadas en la teoría de rasgo latente (TRI)(II) Dimensionalidad Esencial(STOUT,1987-1990) Independencia local Tienen en común la característica de la independencia estadística entre las respuestas de los sujetos

  6. Definiciones basadas en la teoría de rasgo latente (TRI)(IV) • Dimensionalidad psicológica: número de constructos psicológicos hipotéticos necesarios para la consecución exitosa de un test. • Dimensionalidad estadística: número mínimo de variables matemáticas que se necesitan para resumir una matriz de respuestas a ítems. Reckase (1990) Dimensionalidad psicológica—Dimensionalidad estadística

  7. Definiciones basadas en la teoría de rasgo latente (TRI)(IV) • Esta interacción, postula, puede ser unidimensional de tres formas distintas dependiendo de: • lo que mida un ítem. • la variación que los sujetos presentan en la medición de dichas dimensiones. ACKERMAN (1992) Dimensionalidad como interacción entre los sujetos y los ítems.

  8. Definiciones basadas en la teoría de rasgo latente (TRI) CONCLUSIONES (V) Evolución histórica de la unidimensionalidad: • Independencia local. • Dimensionalidad esencial (Scout). • Dimensionalidad psicológica - dimensionalidad estadística (Reckase). • Dimensionalidad (Ackerman). De todo lo anteriormente expuesto surge la teoría de respuestaal ítem o teoría del rasgo latente. Se trata de un modelo probabilístico que permite conocer la información que aporta cada ítem y con ello, crear test a medida.

  9. Teoría de los violadores, Oort ( 1993, 1994) • Plantea un modelo en el que es posible considerar simultáneamente varios factores que pueden influenciar la manera en que un sujeto responde a un ítem y que no solo afectan al grupo de pertenencia, sino a la ocasión temporal en que la variable es medida, a la sensibilidad del ítem a una categoría de respuesta determinada, a la facilidad con que un rasgo encubre a otros, etc. • La teoría de los violadores consta de tres componentes: 1. Hace referencia a las definiciones de pureza de un ítem y de unidimensionalidad. 2. Una tipología de los violadores. 3. Este último se ocupa de cómo construir una escala que sea unidimensional y eficiente. VIOLADOR POTENCIAL: variable con respecto a la cual un ítem puede estar sesgado. Una escala consistente en un conjunto de ítems es unidimensional si y solo si todos y cada uno de los ítems que la componen son puros con respecto a cualquier violador potencial

  10. Definiciones basadas en la consistencia interna Definición:grado de relación existente entre los ítems de una prueba.Estamos en la escala tipo Lickert y que para sumar ítems deben medir lo mismo. Utilizamos Procedimiento de las dos mitades : fórmula Spearman Brown Procedimiento informativo de cada ítem: Ө de Cronbach (ítem continúos) Kuder-Richardson (para ítems dicotómicos).

  11. EVALUACIÓN DE LA UNIDIMENSIONALIDAD:Índices basados en los patrones de respuesta Coeficiente de Reproductibilidad de Guttman:tiene en cuenta los errores cometidos al predecir las respuestas a los ítems de los sujetos a los que se pasa el test. Errores = número de unos y ceros fuera de su lugar en la matriz de escala perfecta. CR= 1- E/Nn E = número de errores N = número de sujetos N = número de ítems

  12. Índices basados en la fiabilidad (I) Alpha de Cronbach: evaluación de la unidimensionalidad desde esta perspectiva asume que alpha es alto si el test es homogéneo Es un límite inferior de la proporción de varianza debida a los factores comunes entre los ítems de un test y el límite superior de la proporción de la varianza debida al primer factor común.

  13. Índices basados en la fiabilidad(II):Según Green et al (1977),el comportamiento de alpha en distintas circunstancias: • El coeficiente crece cuando aumenta el número de ítems. • El coeficiente crece rápidamente cuando el número de repeticiones paralelas de cada tipo de ítem aumenta. • El coeficiente aumenta cuando el número de factores presentes en cada ítem aumenta. • El coeficiente se aproxima y sobrepasa rápidamente el valor de 0.8 cuando el número de factores presentes en cada ítem es dos o mayor y el número de ítems es moderadamente grande (mayor o igual a 45). • El coeficiente decrece moderadamente cuando las comunalidades de ítems disminuye.

  14. Índices basados en el modelo factorial (I) • Índice basado en la proporción de varianza explicada por el primer factor • La cuestión está en a partir de qué valor de varianza explicada se consideraría que existe unidimensionalidad. • Para determinar el número de factores idóneo que deben tenerse en cuenta en un análisis. Se han desarrollado diversas reglas y estadísticos: - La regla de Kaiser-Guttman, o regla K1 - El Scree Test de Cattell. Línea recta base a la altura de los últimos autovalores (los más pequeños) y aquellos que queden por encima indicarán el número de factores a retener.

  15. Índices basados en el modelo factorial (II) • MAP de Velicer: Promedio de las correlaciones parciales al cuadrado • Criterio de Barlett: Prueba estadística para contrastar la hipótesis nula. Cada autovalor es excluido de manera secuencial hasta que no puede ser rechazada la hipótesis nula a través de una prueba de Ji-cuadrado (χ²) • Análisis paralelo:A nivel poblacional los autovalores de una matriz de correlaciones para variables no correlacionadas tomarían valor 1. • Razón de Verosimilitud: se trata de un criterio de bondad de ajuste La lógica de este procedimiento es comprobar si el número de factores extraído es suficiente para explicar los coeficientes de correlación observados.

  16. Análisis factorial en datos binario (I) • Se han propuesto varias soluciones para el estudio de ítems dicotómicos: • Christoffersson ideó un método para analizar factorialmente los ítems dicotómicos usando correlaciones tetracóricas, e implica: • -por una parte indicar la proporción de ciertos esperados para cada ítem • -por otra parte la indicación del porcentaje de aciertos que tienen • en común un par de ítem. • Las distancias ponderadas, es decir, más o menos la media de las distancias entre los valores esperados y los observados de estas proporciones son minimizadas usando el método de Mínimos Cuadrados Generalizados. Cálculos muy complicados Muthén desarrolló un método de mínimos cuadrados que permitía reducir los cálculos y por lo tanto aumentaba su utilización

  17. Análisis factorial en datos binario (II) • El Análisis Factorial de Información Completa de Bock : trata de utilizar la información contenida en las tablas de frecuencia conjunta de todos los órdenes. • Análisis Factorial No Lineal de McDonald: cuando las respuestas a los ítem son variables dicotomizadas pero que se subyacen a variables continúas entonces no habría ningún problema de utilizar correlaciones lineales sobre matrices tetracóricas, pero si las respuesta a los ítem son dicotómicas no podemos hacer un modelos en el que exista una relación lineal entre el los ítem y el factor. Al revés en este caso solo podríamos hablar de una relación No Lineal. • El inconveniente que tenía aplicar un análisis factorial a datos binarios es que se distorsionaban los pesos de los ítems con dificultades extremas, muy fáciles-muy difíciles, sin término medio ninguno.

  18. Índices basados en la TRI • Se basan en el grado de ajuste utilizando índices como Ji-cuadrado, análisis de residuos • Problema: cuando utilizamos Ji-cuadrado puede resulta fácilmente significativa con una muestra grande. • Han sido propuestos otros índices como el método de Bejar, el de Stout y el de Rosenbaum. • Bejar intenta detectar la multidimensionalidad • Stout propone u estadístico que es conocido como el estadístico T de Scout, para determinar la unidimensionalidad de un conjunto de ítems basado en su conceptualización de dimensionalidad esencial. • El modelo de Rosenbaum puede ser aplicado independientemente del modelo de TRI, y es conocido como Test de Independencia Condicional y Monotonicidad

  19. Estudios comparativos (I)

  20. ESTUDIOS COMPARATIVOS (II) ZwickAplicación a matrices análisis de componentes principales, Análisis Factorial de Información Completa de Bock y el test de Rosenbaum.(NAEP, ítems de lectura como datos empíricos)Acuerdo entre los tres métodos para indicar que la decisión de calibrar los ítems con un modelo unidimensional es correcta. Ayala y Hertzog Comparación entre el funcionamiento del análisis factorial y del escalamiento Multidimensional no métrico. Funcionamiento del escalamiento Multidimensional no métrico "esperanzador" como instrumento para determinar la dimensionalidad. Tucker, Humphreys, Roznowsk Contraste del funcionamiento de: diferencias entre autovalores, cociente de diferencias entre autovalores, criterio de independencia local y patrones de pesos factoriales que deberían darse si los ítems respondieran a una escala perfecta de Guttman. Ningún índice ofrece prestaciones satisfactorias en todas las condiciones. Se descartan para su uso la diferencia entre los dos primeros autovalores

  21. ESTUDIOS COMPARATIVOS (III)

  22. ESTUDIOS COMPARATIVOS (IV) Berger y KnolEstudio de índices de fiabilidad: estadísticos formales para el ajuste de los modelos de TRI, criterios de selección de modelos por información teórica, cantidad total de varianza explicada y residuales tras ajustar un modelo de análisis factorial no lineal a los datos. El primer procedimiento no es muy fiable, el segundo funciona algo mejor, la estructura de la matriz de parámetros de discriminación es crucial para el funcionamiento de las medidas que emplean autovalores, los criterios de autovalores deben evitarse, el análisis en paralelo funciona bastante bien y las medidas basadas en los residuales del análisis factorial no lineal funcionan bastante bien. Nandakumar Comparación de la ejecución de tres métodos de evaluar la unidimensionalidad: el método de Stout, el de Holland y Rosenbaum y el análisis factorial no lineal.Los tres métodos confirman correctamente la unidimensionalidad. El método de Stout funciona adecuadamente para detectar la ausencia de unidimensionalidad. Los otros dos métodos tienen buenos resultados cuando la correlación entre habilidades es baja

  23. Viabilidad del supuesto de unidimensionalidad - Muy Estricta. - En la vida real es prácticamente imposible • Influencia de la instrucción Todos los aspectos que pueden influir negativamente en el supuesto que estamos tratando son llamados “violadores” y se clasifican según Oort, en cinco: • Violaciones de los ítems. Hace referencia a la independencia local. Según ésta, los modelos asumen que las respuestas de las personas a un ítem son independientes de las respuestas a los demás ítems. • Violaciones del rasgo. Hace referencia a la validez del constructo. • Violaciones de estilo de respuesta. Los sujetos pueden tener más en cuenta una categoría de respuesta concreta que el contenido del ítem. • Violaciones de grupo • Violaciones de tiempo, ya que los parámetros no permanecen constantes a lo largo del tiempo.

  24. Modelos multidimensionales Hay que decidir para desarrollar un modelo multidimensional: ¿ Modelo compensatorio o no-compensatorio ? • Compensatorio: para responder correctamente a un ítem de alta habilidad en una de las dimensiones puede compensar la baja habilidad en otras. • Hattie (1981). • Doody-Bogan y Yen (1983). • McKinley y Reckase (1983b) • No compensatorio: la alta habilidad en una dimensión no puede compensar el déficit en las otras. • Sympson (1978)

  25. Modelos multidimensionales: Conclusiones • Los modelos en auge son los compensatorios, estando su elección supeditada a cuestiones de tipo teórico y practico. • La multidimensionalidad empieza a quedar representada por programas MAXLOG MIRTE

  26. Se abandona el estudio de la unidimensionalidad para centrarnos en robustez de las estimaciones ante la violación de una de las asunciones elementales de los modelos más populares. Estudios: -Reckase (1979). -Drasgow y Parsons (1983). -McKinley (1983). -Doody-Bogan y Yen (1983). -Yen (1984). Robustez de los modelos unidimensionales Doody-Bogan (1985). Ansley y Forsyth (1985). Way, Ansley y Forsyth (1988). Cuesta y Muñiz (1999).

  27. Robustez de los modelos unidimensionales: Conclusiones • Tendencia encontrada en los tests no adaptados, también se produce en los test adaptados pero de una manera aun mas acentuada. • Prudencia al emplear modelos unidimensionales con datos multidimensionales. • No emplearlos, y por lo tanto, crear instrumentos verdaderamente unidimensionales o potenciar el desarrollo de modelos multidimensionales. • Cuanto mayor sea la relación entre las dimensiones subyacentes mas parecido existirá entre las estimaciones unidimensionales y los verdaderos valores de los parámetros.

  28. Estadístico descriptivo Ejemplo Práctico: Análisis Factorial PRETEST

  29. Matriz de componentes principales VARIANZA TOTAL EXPLICADA

  30. Varianza explicada Dos dimensiones

  31. VARIANZA EXPLICADA

  32. Estadísticos descriptivosPOSTEST Advertencia

  33. Análisis de Postest

  34. Matriz de componentes