Docsity
Docsity

Prepara tus exámenes
Prepara tus exámenes

Prepara tus exámenes y mejora tus resultados gracias a la gran cantidad de recursos disponibles en Docsity


Consigue puntos base para descargar
Consigue puntos base para descargar

Gana puntos ayudando a otros estudiantes o consíguelos activando un Plan Premium


Orientación Universidad
Orientación Universidad


formulario de psicometría, Ejercicios de Psicometría

Asignatura: psicometria, Profesor: Antonio Campos, Carrera: Psicología, Universidad: USAL

Tipo: Ejercicios

2016/2017

Subido el 29/04/2017

2714-1
2714-1 🇪🇸

5

(1)

1 documento

1 / 2

Toggle sidebar

Esta página no es visible en la vista previa

¡No te pierdas las partes importantes!

bg1
FORMULARIO DE PSICOMETRÍA
Corrección de los aciertos al azar : Xc = X (E / K-1);
Xc = puntuación corregida; X = aciertos; E = errores; K = opciones.
Medias y desviaciones típicas de las puntuaciones típicas:
z (0, 1); CI (100, 15); S (50, 20); T (50, 10); E (5, 2); DE (5.5, 2)
Cálculo de un centil correspondiente a un rango centil (RC): CRC = Li + I/Pi (RC - Pai)
CRC: centil correspondiente a un rango centil; RC: Rango de centil; Li: límite inferior del intervalo en el
que se sitúa el centil; I: amplitud del intervalo en el que se sitúa el centil; Pi: porcentaje de casos en
intervalo en el que se sitúa el centil; Pai: porcentaje acumulado de casos bajo el límite inferior del
intervalo en el que se sitúa el centil.
Coeficiente Asimetría de Karl Pearson: As= 3 (M-Md) /S
M= media aritmética; Md = Mediana. La mediana es igual al centil 50; S = desviación típica o estándar.
Nota:
El Coeficiente de Pearson varía entre -3 y 3
Si As < 0: la distribución será asimétrica negativa.
Si As = 0: la distribución será simétrica.
Si As > 0: la distribución será asimétrica positiva.
Coeficiente de curtosis: K = C75 – C25 /2 (C90 – C10)
Si K< 0.263: la distribución es platicúrtica
Si K = 0.263: la distribución es normal o mesocúrtica
Si K > 0.263: la distribución es leptocúrtica
Error típico de medida: SE = SX 1-RXX
Alpha = (I/I-1) (1 ( S2
I / S2
X)); KR20 =(I/I-1) (1 ( pq / S2
X))
I : número de ítems del test; S2
I : suma de las varianzas de los ítems; S2
X : varianza de las puntuaciones observadas en
el test; Varianza de un ítem dicotómico= pq; q = 1-p (p = índice de dificultad del ítem).
Intervalo de confianza para estimar V: X± z SE; z correspondiente al nivel de confianza.
Error típico de la diferencia entre dos puntuaciones en el mismo test (o en tests paralelos): SE 2
Ecuación de Spearman y Brown: RXX = n rxx / 1 + (n-1) rxx
Estimación de la longitud para un coeficiente deseado: n = RXX (1 – rxx) / rxx (1 – RXX)
RXX = el coeficiente de fiabilidad de la prueba en la que se ha modificado la longitud; rxx = el coeficiente de fiabilidad
del test original; n = número de ítems del test modificado / número de ítems del test original.
Variabilidad y Fiabilidad: RXX(B) = 1 - [S2
X(A) (1 – RXX(A)) / S2
X(B) ]
Índice de dificultad clásico de un ítem dicotómico: p = fA / N; A = aciertos; N = número de sujetos
Discriminación del ítem: Correlación ítem-test de un ítem dicotómico: riX = ((Mp – MX) / sX) (p/q)1/2
Mp = media en X de los que aciertan el ítem ; MX = media del test; sX = desviación típica del test;
Discriminación corregida del ítem: Correlación ítem-test sin el ítem: ri(X-i) = ((Mp – MX-i) / sX-i) (p/q)1/2
Mp = media en X-i de los que aciertan el ítem ; MX-i = media de la variable X-i;
sX-i = desviación típica de la variable X-i
Fiabilidad del ítem = IFi = si riX
Validez del ítem: riY; Y = criterio
Relación de la fiabilidad de los ítems con el coeficiente Alpha:
SX = IFi ; Alpha = (I/I-1) (1 – ( s2
I / s2
X)) = (I/I-1) (1 – ( s2
I / ( IFi)2))
pf2

Vista previa parcial del texto

¡Descarga formulario de psicometría y más Ejercicios en PDF de Psicometría solo en Docsity!

FORMULARIO DE PSICOMETRÍA

Corrección de los aciertos al azar : Xc = X – (E / K-1); Xc = puntuación corregida; X = aciertos; E = errores; K = opciones. Medias y desviaciones típicas de las puntuaciones típicas : z (0, 1); CI (100, 15); S (50, 20); T (50, 10); E (5, 2); DE (5.5, 2) Cálculo de un centil correspondiente a un rango centil (RC): CRC = Li + I/Pi (RC - Pai) CRC: centil correspondiente a un rango centil; RC: Rango de centil; Li: límite inferior del intervalo en el que se sitúa el centil; I: amplitud del intervalo en el que se sitúa el centil; Pi: porcentaje de casos en intervalo en el que se sitúa el centil; Pai: porcentaje acumulado de casos bajo el límite inferior del intervalo en el que se sitúa el centil. Coeficiente Asimetría de Karl Pearson: As= 3 (M-Md) /S M= media aritmética; Md = Mediana. La mediana es igual al centil 50; S = desviación típica o estándar. Nota: El Coeficiente de Pearson varía entre - 3 y 3 Si As < 0: la distribución será asimétrica negativa. Si As = 0: la distribución será simétrica. Si As > 0: la distribución será asimétrica positiva. Coeficiente de curtosis: K = C 75 – C 25 /2 (C 90 – C 10 ) Si K< 0.263: la distribución es platicúrtica Si K = 0.263: la distribución es normal o mesocúrtica Si K > 0.263: la distribución es leptocúrtica Error típico de medida : SE = SX √ 1 - RXX Alpha = (I/I-1) (1 – (∑ S^2 I / S^2 X)); KR20 =(I/I-1) (1 – (∑ pq / S^2 X)) I : número de ítems del test; ∑ S^2 I : suma de las varianzas de los ítems; S^2 X : varianza de las puntuaciones observadas en el test; Varianza de un ítem dicotómico= pq; q = 1-p (p = índice de dificultad del ítem). Intervalo de confianza para estimar V : X± z SE; z correspondiente al nivel de confianza. Error típico de la diferencia entre dos puntuaciones en el mismo test (o en tests paralelos): SE √ 2 Ecuación de Spearman y Brown : RXX = n rxx / 1 + (n-1) rxx Estimación de la longitud para un coeficiente deseado: n = RXX (1 – rxx) / rxx (1 – RXX) RXX = el coeficiente de fiabilidad de la prueba en la que se ha modificado la longitud; rxx = el coeficiente de fiabilidad del test original; n = número de ítems del test modificado / número de ítems del test original. Variabilidad y Fiabilidad : RXX(B) = 1 - [S^2 X(A) (1 – RXX(A)) / S^2 X(B) ] Índice de dificultad clásico de un ítem dicotómico : p = fA / N; A = aciertos; N = número de sujetos Discriminación del ítem: Correlación ítem-test de un ítem dicotómico: riX = ((Mp – MX) / sX) (p/q)1/ Mp = media en X de los que aciertan el ítem ; MX = media del test; sX = desviación típica del test; Discriminación corregida del ítem: Correlación ítem-test sin el ítem: ri(X-i) = ((Mp – MX-i) / sX-i) (p/q)1/ Mp = media en X-i de los que aciertan el ítem ; MX-i = media de la variable X-i; sX-i = desviación típica de la variable X-i Fiabilidad del ítem = IFi = si riX Validez del ítem : riY; Y = criterio Relación de la fiabilidad de los ítems con el coeficiente Alpha : SX = ∑ IFi ; Alpha = (I/I-1) (1 – (∑ s^2 I / s^2 X)) = (I/I-1) (1 – (∑ s^2 I / (∑ IFi)^2 ))

Relación de la fiabilidad y la validez de los ítems con el coeficiente de validez del test : rxy = ∑ si riY / ∑ si riX Correlación opción-test de un ítem dicotómico : : roX = ((Mo – MX) / sX) (p/q)1/ Mo = media de los que han elegido la opción ; MX = media del test; sX = desviación típica del test Predicción del criterio : Y´= Rxy Sy/Sx (X – Mx) + My Mx y My = medias del test y el criterio; Sx y Sy = desviaciones típicas del test y el criterio SY √ 1 - R^2 xy = error típico de estimación del criterio. Restricción del rango : Rxy = Sx rxy / (S^2 x r^2 xy + s^2 x – s^2 x r^2 xy)1/ Rxy y Sx = coeficiente de validez y desviación típica en el grupo de aspirantes. rxy y sx = coeficiente de validez y desviación típica en el grupo de seleccionados. Corrección de la atenuación : RVxVy= RXY / (RXX RYY)1/ Kappa de Cohen : Fc – Fa /N – Fa; Fc = frecuencia de coincidencia; Fa = frecuencia aleatoria; Fa = Σ (ff * fc/N) ff = frecuencia marginal de fila; fc = frecuencia marginal de columna. Modelo de Rasch : ln (P(X=1 | θ,δ) / 1-P(X=1 | θ,δ) = θ - δ (1); P(X=1| θ,δ) = e θ − δ / 1 + e θ − δ (2) θ=Puntuación del sujeto en la escala; δ=Puntuación del ítem en la escala; e=2.718 (base de los logaritmos naturales). Información de un ítem para estimar el parámetro de un sujeto: Ii (θ) = P(θ) 1−P(θ) Información del test para estimar el parámetro de un sujeto: IT(θ) = Σ Ii(θ) Error estándar del parámetro de un sujeto : SE (θ) = 1 / √ IT(θ) Información de un sujeto para estimar el parámetro de un ítem: Is (δ) = P(δ) 1−P(δ) Información de la muestra de sujetos para estimar el parámetro de un ítem: IS(δ) = Σ Is(δ) Error estándar del parámetro un ítem : SE (δ) = 1 / √ IS(δ) Fiabilidad de los parámetros de las personas (Person Separation Reliability): PSR = s^2 θ - (Σ SE^2 (θ)/N) / s^2 Fiabilidad de los parámetros de los ítems (Item Separation Reliability): ISR = s^2 δ - (Σ SE^2 (δ)/I) / s^2