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UNIVERSIDAD PERUANA CAYETANO HEREDIA

FACULTAD DE PSICOLOGIA

GABINETE DE INSTRUMENTOS PSICOLÓGICOS

MATERIALES DE INFORMÁTICA
MCP 1.0

Módulos de Cálculos Psicométricos
Lic. Andrés Burga León

LIMA, 2003

©Derechos Reservados

Universidad Peruana Cayetano Heredia

Facultad de Psicología



PRESENTACION DE LA SERIE

El presente programa constituye parte de una serie producida por el Gabinete de Instrumentos Psicológicos de la Facultad de Psicología de la Universidad Peruana Cayetano Heredia, dirigida a estudiantes y profesionales de la psicología y diversas especialidades.
Esta serie denominada “Materiales de Informática” surge a partir de la experiencia de los docentes de los cursos vinculados a las áreas de matemáticas, estadística y psicometría, pues el realizar los cálculos de forma manual, si bien fomenta el aprendizaje matemático, hace más probable la ocurrencia de errores de cálculo, los cuales pueden impactar de forma negativa al proceso de toma de decisiones.
Sabemos que una decisión se toma sobre la base de la información, y esta información debe ser lo más válida y confiable posible.
En ese sentido, con esta serie de programas, creemos que al reducir la probabilidad del error de cálculo, estamos contribuyendo de una forma sustancial a la calidad de la información de base cuantitativa sobre la cual se basan muchas de las decisiones profesionales.
En nuestro medio, además en muchos caso no encontramos un software accesible por cuestiones económicas que cumpla las funciones que desempeñan los programas de esta serie, que por su sencillez, creemos que son de gran utilidad.
La serie hasta el momento cuenta con los siguientes paquetes informáticos:


  • TAPF v.1.0, programa para el manejo de notas

  • Estadísticos para Tablas de Contingencia

  • Módulo de Cálculos Psicométricos v. 1.0

  • Estimación de Parámetros y Prueba de Hipótesis


Esperemos que esta tercera entrega le resulte útil y sea de su agrado.
Andrés Burga León

INDICE
INTRODUCCIÓN 7

PRIMERA PARTE: ASPECTOS TEORICOS



1. LA PSICOMETRÍA COMO PROCESO 14

2. LA TEORIA CLÁSICA DE LOS TESTS 17

3. CONFIABILIDAD 66

4. INFERENCIAS SOBRE ALPHA 71

5. VALIDEZ REFERIDA AL CRITERIO 75

6. BAREMACION 82

7. FUNCIONAMIENTO DIFERENCIAL DE LOS ÍTEMS 84

8. REFERENCIAS 90





INTRODUCCION
Se ha desarrollado una serie de módulos en Excel, permita realizar una serie de cálculos psicométricos basados en la Teoría Clásica de los Tests. Hemos elegido este modelo teórico porque la mayoría de tests que se usan en la actualidad lo siguen, aunque de ninguna manera le restamos importancia a los avances realizados en la línea de la Teoría de Respuesta al Ítem
Este proyecto surge de nuestra experiencia en la enseñanza del curso Teoría de los Test, conscientes de la dificultades que tienen los alumnos para realizar muchos de los cálculos manualmente, además de no haber en el mercado un software accesible que permita realizar dichas operaciones matemáticas.
Estos módulos no contiene toda la diversidad de operaciones psicométricas que pueden realizarse, como por ejemplo el análisis de ítems, el cálculo de la confiabilidad, del índice de validez predictiva, etc. Para ello creemos que existen en el mercado buenos programas como por ejemplo el SPSS, que si bien no es un software especializado en el análisis psicométrico, permite calcular correlaciones ítem test corregidas, índices de dificultad, la confiabilidad utilizando diversos métodos, la validez referida al criterio por medio de correlaciones y análisis discriminante, además de aproximarnos a la validez de constructo por medio del análisis factorial.
Creemos que el presente trabajo será un aporte significativo para todo estudiante de psicometría y para los profesionales de la psicología en general, pues facilitará considerablemente el proceso de toma de decisiones. Es por eso que hemos considerado cinco módulos de cálculos, organizados de la siguiente manera:


  1. Confiabilidad

Es esta parte usted podrá realizar un conjunto de cálculos, que permiten observar como el cambio de algunos parámetros de un test, afectan a su confiabilidad.




  1. Estimación de puntuaciones verdaderas: sabemos que la confiabilidad es una estimación estadística del error de medición. A partir del conocimiento de la puntuación observada en un test, y conociendo la confiabilidad del mismo, se pueden determinas intervalos para las puntuaciones verdaderas. Los métodos considerados para estimar las puntuaciones verdaderas son:




  • Desigualdad de Chebychev: no asume ninguna forma concreta en la distribución de los errores de medición, por lo cual da intervalos bastante amplios.




  • Basada en la regresión lineal: usa el criterio de los mínimos cuadrados, para estimar un intervalos de confianza de los puntajes verdaderos, a partir de los puntajes observados.




  • Distribución normal de errores: asume la distribución normal de los errores, dando intevalos más ajustados.




  1. Confiabilidad y variabilidad de la muestra: matemáticamente la confiabilidad de un test y la variabilidad de la muestra tiene una relación directa. Al aumentar la variabilidad, aumenta la confiabilidad.




  1. Confiabilidad y longitud del tests: La confiabilidad de un tests depende también de la cantidad de ítems que lo componen. Si se aumentan ítems paralelos a los ya existentes, es posible aumentar la confiabilidad del tests.




  1. Confiabilidad de las diferencias de puntuaciones: estima hasta que punto son confiables las diferencias de puntuaciones de una persona en dos tests.



  1. Inferencias sobre el coeficiente de consistencia interna alpha de Cronbach

Este módulo busca establecer inferencias estadísticas respecto a los valores de alpha, basándose en sus distribuciones muestrales, a saber F para la población y muestras independientes, y t de Student para muestras dependientes.




  1. Una muestra: permite contrastar la hipótesis nula referida a que alpha tome determinado valor en la población.




  1. Dos muestras independientes: permite contrastar la existencia de diferencias estadísticamente significativas entre dos coeficientes alpha, obtenidos en muestras independientes.




  1. Dos muestras dependientes: permite contrastar la existencia de diferencias estadísticamente significativas entre dos coeficientes alpha, obtenidos en muestras dependientes.



  1. Validez Predictiva

La validez predictiva es básicamente entendida como la correlación existente entre el puntaje en una prueba psicométrica y un criterio externo. Los cálculos incluidos en el presente módulo suponen que existe una relación lineal entre ambas variables (test y criterio)




  1. Validez predictiva y variabilidad en la muestra: el índice de validez calculado en un grupo de personas seleccionadas queda subestimado si se trata de extrapolarlo a los postulantes. Este módulo permite estimar dicho índice de validez, conociendo la variabilidad en la muestra.




  1. Validez predictiva y longitud de la prueba: al aumentar el número de ítems paralelos a los ya existentes, mejora la confiabilidad de una prueba, lo cual tiene como efecto una mejora el índice de validez predictiva.




  1. Validez predictiva y errores de medición: los errores de medida cometidos repercuten en el índice de validez. Es posible calcular las mejoras en el índice de validez al aumentar la confiabilidad del tests, la del criterio o ambas.




  1. Uso de un nuevo tests como predictor: Permite estimar si es conveniente utilizar un nuevo tests como predictor de un test que ya se venía usando para predecir determinado criterio.




  1. Baremación

Este módulo permite construir baremos, partiendo del supuesto de la distribución normal de las puntuaciones. Concretamente, ajusta los puntajes obtenidos a una distribución normal, a partir de la media y desviación estándar obtenidas, generando baremos en:




  • Pentas: dividen la distribución normal en 5 intervalos

  • Eneatipos: dividen la distribución normal en 9 intervalos

  • Percentiles: dividen la distribución normal en 100 intervalos




  1. Funcionamiento Diferencial de los Items




  1. Método de Scheuneman: realiza el análisis del sesgo sobre la base del número de aciertos en el ítem dentro de diferentes rangos de puntajes directos.

  2. Método de Camilli: una no solo la información proporcionada por los aciertos al ítem, sino que también considera la información dada por los fallos.

El presenta manual se divide en dos partes, en la primera de ellas encontrará una introducción a los principales aspectos de la Teoría Clásica de los Test. En la segunda parte se proporcionan instrucciones y ejemplos sobré como usar e interpretar los diferentes resultados que proporciona este programa.



PRIMERA PARTE
ASPECTOS TEORICOS




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