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Asignatura: Psicometría, Profesor: Carmen Rodriguez, Carrera: Psicología, Universidad: UAM
Tipo: Apuntes
1 / 9
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Se
responde
a
la
pregunta
¿Es
adecuado
el
muestreo
de
contenidos
en
relación
a
nuestra
definición
del
constructo?
Definición
del
dominio:
Definición
operativa
de
los
contenidos
(p.e.,
construcción
de
una
tabla
de
especificaciones).
Representación
del
dominio:
Se
evalúa
si
las
instrucciones
e
ítems
redactados
son
adecuados
en
relación
a^
dos
aspectos:
relevancia
y
representatividad.
Procedimientos:
partir
del
juicio
de
expertos,
pueden
obtenerse
índices
de
congruencia
ítem
‐objetivo
y/o
índices
de
relevancia
Asumiendo
un
modelo
cognitivo,
se
analizan
los
procesos
de
respuesta
para
resolver
los
ítems
y
se
intenta
construir
ítems
que
reflejen
los
procesos
de
respuesta
relevantes
en
relación
al
constructo.
Representación
del
constructo
Conjunto
de
procesos,
estrategias
y^
estructuras
de
conocimiento
que
están
implicados
en
la
resolución
de
ítems
Análisis
de
las
consecuencias
intencionadas
y
no
intencionadas
que
se
derivan
de
la
aplicación
de
los
tests
en
determinados
contextos
de
evaluación
(p.ej.,
estrechamiento
del
curriculum).
Análisis
de
la
dimensionalidad
del
test
mediante
el
análisis
factorial.
Se
responde
a
la
pregunta
¿cuántas
dimensiones
se
miden
con
nuestro
test?
Evidencia
sobre
la
relación
del
test
con
otros
constructos.
Se
responde
a
la
pregunta
¿Se
relacionan
las
puntuaciones
en
nuestro
test
con
otras
variables
tal
y
como
predice
el
modelo
teórico?
Evidencia
convergente:
Nuestro
test
se
relaciona
con
lo
que
se
debe
relacionar.
Evidencia
discriminante:
Nuestro
test
se
relaciona
con
lo
que
se
debe
relacionar.
Procedimiento:
Comparación
de
grupos,
correlaciones,
matrices
multirasgo
‐ multimétodo.
Evidencia
sobre
la
relación
del
test
con
algún
criterio
relevante.
Se
responde
a
la
pregunta
¿Predice
nuestro
test
un
criterio
externo
como
debería
predecirlo?
este
apartado
se
dedican
los
cuadros
siguientes
r
Coeficiente
de
validez.
Indica
la
relación
entre
las
puntuaciones
en
el
test
y
un
criterio
relevante.
S
S
S
1
S S
S S
r
La
varianza
del
criterio
se
descompone
en
varianza
pronosticable
a
partir
del
test
y
varianza
de
los
errores
de
estimación
Coeficiente
de
determinación:
Indica
la
proporción
de
varianza
del
criterio
que
es
predicha
por
el
test.
1
r
S
S
El
error
típico
de
estimación
depende
de
la
varianza
del
criterio
y^
del
coeficiente
de
determinación.
{hay
erratas
en
la
fórmula
del
libro,
p.180}
i
i^
X b
b
Y
S S
r b X B Y b
' i
es
la
puntuación
pronosticada
en
el
criterio
a
partir
de
la
puntuación
en
el
test
i
i
i^
X
XY
Y^
'
' Y^ i Z
es
la
puntuación
pronosticada
en
el
criterio
a
partir
de
la
puntuación
en
el
test
X^ i
(estando
el
criterio
y
el
test
en
p.
típicas)
i
Ls
i
Li
S
Z
Y
Y
S
Z
Y
Y
Si
n.c.
z 1 ‐
/
' i
es
la
puntuación
pronosticada
en
el
criterio
y^
es
el
punto
medio
del
intervalo. Para
obtener
los
intervalos,
al
punto
medio,
le
sumamos
y
le
restamos
la
misma
cantidad
(aproximadamente
S
Cuanto
mayor
el
error
típico
de
estimación,
mayor
la
amplitud
del
intervalo. Cuanto
mayor
el
nivel
de
confianza,
mayor
la
amplitud
del
intervalo
(si
nos
queremos
equivocar
menos,
tenemos
que
fijar
un
intervalo
más
amplio).
r
r
r
r
Y X
El
coeficiente
de
validez
observado
depende
de
la
“relación
verdadera”,
pero
también
de
las
fiabilidades
del
test
y
del
criterio.
(conocemos
r xy
r
r
r
r
y x^
Relación
entre
el
test
y
el
criterio
si
lo
que
se
mide
se
midiera
sin
errores
de
medida
(es
decir
pudiendo
mejorar
las
fiabilidades
del
test
y
del
criterio)
xy^ xx
r r
r
x^
Relación
entre
el
test
y
el
criterio
si
lo
que
se
mide
en
el
test
se
midiera
sin
errores
de
medida
(corrigiendo
por
la
falta
de
fiabilidad
del
test).
xy^ yy
XV
r r
r
y^
Relación
entre
el
test
y
el
criterio
si
lo
que
se
mide
en
el
criterio
se
midiera
sin
errores
de
medida
(corrigiendo
por
la
falta
de
fiabilidad
del
criterio).
n
n^
xx
xy xx
xy
r
r n r
R
1
xx
xy xy
xx r
r R
r
n
1 2 2
Si
n
es
negativo,
indica
que
xy
no
se
puede
alcanzar
en
ese
caso.
(r
XY
desconocida)
r
r
r
El
máximo
coeficiente
de
validez
dadas
las
fiabilidades
de
e
r
r
El
máximo
coeficiente
de
validez
dada
la
fiabilidad
de
r
r
El
máximo
coeficiente
de
validez
dada
la
fiabilidad
de
De
cada
variable
se
puede
obtener
su…
COMUNALIDAD: Proporción
de
varianza
del
ítem
explicada
por
los
factores
comunes.
Si
los
factores
no
correlacionan:
M m
jm
j
1
2
2 Si
los
factores
correlacionan:
^
M m
M
m mm
F F mj
jm
M m
jm
j^
m m
1
1
1
2
2
UNICIDAD: Proporción
de
varianza
del
ítem
explicada
por
los
factores
comunes.
2
j
j^
De
cada
factor
se
puede
obtener
la…
Si
los
factores
no
correlacionan:
J j
jm
FM
1
2
Si
los
factores
correlacionan:
No
se
puede
obtener.
Si
los
factores
no
correlacionan:
J j
jm
Fm
1
2
Si
los
factores
correlacionan:
No
se
puede
obtener.
J j
jm
m
1
2
x
m
no
puede
obtenerse
el
de
varianza
total
que
explica
cada
factor,
pero
sí
podemos
saber
el
de
varianza
total
que
se
explica
entre
todos
los
factores
comunes:
(sabemos
que
no
ha
cambiado
después
de
la
rotación).
Para
cada
par
de
variables
se
puede
obtener:
CORRELACIONES REPRODUCIDAS: Son
las
correlaciones
que
deberían
ocurrir
si
el
modelo
fuera
cierto.
Si
los
factores
no
correlacionan:
M m
m m
r
1
2 1
los
factores
correlacionan:
^
M m
M
m mm
F F m m
M m
m m
m m
1
1
2 1
1
2 1
RESIDUOS: Indican
la
discrepancia
entre
lo
observado
y
lo
predicho
por
el
modelo.
r
r
res
Se
interpreta
cada
puntuación
observando
la
posición
relativa
del
evaluado
con
respecto
a
las
puntuaciones
obtenidas
en
una
muestra
representativa. TIPOS
Indica
el
porcentaje
de
sujetos
que
obtienen
puntuaciones
a^
Tratando
la
variable
como
discreta
Tratando
la
variable
como
continua
Porcentaje
acumulado
asociado
a
la
puntuación
anterior
a
Porcentaje
acumulado
asociado
a
la
puntuación
anterior
a
más
la
mitad
del
porcentaje
asociado
a
X
X^
Z^ n
es
la
tal
que
n
una
distribución
normal
) n
k/100,
siendo
k
el
rango
centil.
Si
la
distribución
es
normal
n
Media
Media
Tn
+50n
=(20)n
+50n
E=(2)z
+5n
+5.5n^
CI=100+15(Zn)
Se
interpreta
cada
puntuación
en
términos
absolutos
(p.ej.,
¿qué
es
capaz
de
hacer
una
persona
que
tiene
esa
puntuación?).
Mapeo
de
ítems:
partir
de
la
se
puede
saber
cuál
es
la
probabilidad
de
acertar
cada
ítem
en
función
del
nivel
de
habilidad. De
esa
manera,
podemos
describir
qué
tipo
de
ítems
es
capaz
de
resolver
una
persona
con
un
determinado
nivel
de
habilidad.
Niveles
de
desempeño:
Los
expertos
deben
resumir
(a
partir
de
la
evidencia
empírica)
que
caracteriza
a
los
evaluados
en
cada
nivel
de
desempeño.
Cómo
establecer
puntos
de
corte:
Método
de
Angoff.
Método
de
Angoff
Sí/No.
Método
de
Nedelsky.
Otros
métodos: Método
del
grupo
frontera.
Método
de
los
grupos
que
se
comparan.
Método
del
marcapáginas.
Método
holístico.
Modelo
de
un
parámetro
1
1
) (
j
e
P
Modelo
de
Rasch
1
1
) (
j
e
P
D
constante:
(métrica
normal)
ó
(métrica
logística).
e^
a
parámetro
de
discriminación,
constante
para
todos
los
ítems
en
el
Indica
la
inclinación
de
todos
los
ítems
(entre
y
b
j
parámetro
de
dificultad
del
ítem:
el
nivel
de
habilidad
)^ donde
la
probabilidad
de
acertar
es
Los
valores
de
b
oscilan
entre
usualmente
entre
y
(misma
escala
que
Modelo
logístico
de
dos
parámetros
1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0. ‐^3
‐^2
‐^1
0
1
2
3
1
1
) (
j
j^
e
P
a
(discriminación) j^
indica
la
mayor
o
menor
inclinación
o
pendiente
en
torno
al
parámetro
b
.^ Los
valores
de
a
suelen
oscilar
entre
y
b
(dificultad)j
indica
el
nivel
de
habilidad
donde
la
probabilidad
de
acertar
es
Los
valores
de
b
oscilan
entre
usualmente
entre
y
(misma
escala
que
Modelo
de
tres
parámetros
1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0. ‐^3
‐^2
‐^1
0
1
2
3
1
1
) (^
j
j^
b
Da
j
j
j
e
c
c
P
a^ j
(discriminación)
indica
la
mayor
o
menor
inclinación
o
pendiente
en
torno
al
parámetro
b
.^ Los
valores
de
a
suelen
oscilar
entre
y
b j
(dificultad)
indica
el
nivel
de
habilidad
donde
la
probabilidad
de
acertar
es
(1+c
)/2.j
Los
valores
de
b
oscilan
entre
usualmente
entre
y
(misma
escala
que
c j
(pseudoazar)
indica
la
probabilidad
de
acertar
para
los
sujetos
de
bajo
nivel
de
habilidad
bajísimas...).
Los
valores
de
c
oscilan
teóricamente
entre
y
(usualmente
entre
y
SUPUESTOS Unidimensionalidad
Independencia
Local
Ya
que
se
mide
una
única
dimensión
La
probabilidad
de
un
patrón
de
respuestas
cualquiera
es
el
producto
de
las
probabilidades
de
cada
respuesta:
) | 0 ( ) | 1 ( )
| 1
( ) |
(
) | 0
, 1
, 1
, 1
(
4
3
2
1
4
3
2
1
θ X P θ X P θ X P θ r X P
X
X
X
X P