La Unidimensionalidad
2ª Presentación borrador, Realizado: Carmen Calatayud
Fernández (Enviada el día 29/04/08)
Introdución
• Los psicómetras han intentado desarrollar índices que
midan una sola escala desde hace mucho tiempo.
• La Psicometría es una disciplina que se encarga de la
medición en psicología .
• De manera indirecta la unidimensionalidad siempre ha
estado presente, como es el caso de algunos índices
tradicionales que sólo tienen sentido si miden una única
dimensión.
• Se busca por estos motivos una explicación
clara,precisa del concepto UNIDIMENSIONALID
Concepto
Las definiciones de unidimensionalidad están enfocadas al
tipo de pruebas que están pensadas en utilizar para
evaluarla.
Mc Donald las divide en:
•
•
•
Las definiciones basadas en PATRONES DE
RESPUESTA
Las definiciones basadas en TEORÍAS DEL RASGO
LATENTE
Las basadas en la CONSISTENCIA INTERNA
Definiciones PATRONES DE
RESPUESTA
• Gutmant las llama escalas perfectas
• Cada sujeto que se encuentre en un puesto
superior que el anterior sujeto debe haber
acertado los ítems de todos los sujetos situados
debajo de él.
• Se trata de un modelo de todo o nada (no es lo
más propio para categorizar a rasgos
psicológicas)
Definiciones Tª RASGO LATENTE
• El número de rasgos que un sujeto posea causa
un nivel fijo en una habilidad y las respuestas de
los sujetos a los ítems son independientes
estadísticamente (independencia local) cuando es
un único rasgo el que realiza la ejecución es lo
que se conoce como el concepto de
unidimensional.
Definiciones CONSISTENCIA
INTERNA
• Hattie propone definiciones para los términos por las
malas interpretaciones y confusiones de los términos:
* Fiabilidad: Es la proporción de varianza verdadera
* Consistencia interna: Es el grado de correlación entre
sus ítems
* Homogeneidad:homogéneo si todos sus ítems
miden un único constructo.
similitud entre correlaciones.
• Unidimensionalidad: Es la existencia de un
único rasgo independiente del número de
habilidades necesarias para conseguir su
resolución
T ª de los violadores
Oort propone 3 componentes:
•
•
•
Definiciones pureza y unidimensionalidad
Tipología de los violadores
Construcción y eficiencia de una escala
unidimensional.
Violador potencialvariable respecto a la
cual un ítems puede contener errores
EVALUACIÓN
UNIDIMENSIONALIDAD
Índices patrones de respuesta
Según el número de ítems acertados puede pronosticarse
que ítems fueron los acertados por los sujetos.
Coeficiente de reproductibilidad
CR = 1- {e/Nn}
De la siguiente fórmula se deduce:
E= Nº errores cometid
N= Nºde sujetos
n= Número de ítems
Se entiende como error los ceros que se
encuentren en la zona de los unos y los unos que
se encuentren en las zonas de los ceros.
Existen numerosas críticas a esta teoría (por lo cual
no es tan “perfecta” como en un principio nos
pueda parecer
Índices fiabilidad
Alfa de Crombach (utilización errónea) según
Green se debe confusión entre los conceptos de
homogeneidad y consistencia interna.
(Unidimensionalidad implica una alta consistencia
interna pero la alta consistencia interna NO
IMPLICA unidimensionalidad)
Índices modelo factorial
• La diferencia entre el análisis de componente y
el análisis factorial está extrae los componentes
a partir de la matriz de correlaciones con unos
en la diagonal principal en tanto que el segundo
extrae los factores a partir de una matriz de
correlaciones con estimaciones de las
comunalidades en la diagonal (matriz reducida)
de manera que la varianza de cada variable se
descompone en una parte común y en una parte
única de cada variable
Unidimensionalidadel primer factor debe
explicar la mayor cantidad de varianza posible.
Según distintos autores consideraron divergencias
en el porcentaje
El problema del número de factores
No hay acuerdo entre los distintos autores sobre cual es el criterio más acertado
para el número de factores.
• Kaiser-guttman (regla K1)programas como el SPSS lo utilizan por defecto
• Scree Test de Catell  criterio problemático ante situaciones de ambigüedad
• MAP de VelicerRequisito necesario para su utilización es que deben tener
dos variables.
• Criterio de Bartlett Esta prueba resulta sensible al tamaño de la muestra
• Análisis paralelo adaptación de la muestra de la regla Kaisser-Guttman
•
Razón de Verosimilitud También se muestra sensible al tamaño muestral
Índices basados Tª Rs al items
Presentan problemas: chi cuadrado resulta significativo con tamaños muestrales
grandes, el no conocimiento exacto en la distribución de los estadísticos
propuestos .
 Método de Bejar  Multidimensionaidad. Test de rendimientos.Consiste
hacer una estimación de todos lo parámetros de los ítems del test.
 Método de Scout Unidimensionalidad de un conjunto de ítems basado en
su conceptualización de dimnsionalidad
 Método de Rosenbaum No necesita estimación previa de los parámetros
y puede ser aplicado independientemente de un modelo específico TRI.
Prueba a la vez las propiedades de la Unidimensionalidad, independencia local
, monotonicidad de las funciones de respuesta a los ítems.
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