MODELIZACIÓN DE UNA PRUEBA DE ANALOGÍAS FIGURALES CON LA TEORÍA DE RESPUESTA AL ÍTEM (Modelling Figural Analogies Test with the Item Response Theory)

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Description

Resumen
Se detallan las propiedades psicométricas de una Prueba de Analogías Figurales desde el marco de la Teoría de Respuesta al Ítem. Se elaboraron 36 matrices de figuras de 2x2 utilizando reglas de emplazamiento, distorsión y número. Se contó con una muestra de 499 estudiantes de Psicología de la Universidad de Buenos Aires, 79% de los cuales fueron mujeres. Se utilizó el Modelo Logístico de 3 Parámetros logrando un ajuste global altamente satisfactorio al 5% (p = .47). Sólo 3 ítems del total no ajustaron al modelo. Existe una buena potencia discriminatoria general (a: M = 1.02
DT = .33), un nivel de dificultad medio (b: M = -.03
DT = .63) y un nivel de acierto por azar ligeramente inferior a lo esperable con 6 alternativas de respuesta (c: M = .14
DT = .05). Se discuten las condiciones para modelizar la Prueba y posibles desventajas del presente estudio.
Abstract
The psychometric properties of a Figural Analogies Test are described within the framework of Item Response Theory. Thirty-six 2x2 matrix figures were constructed by using location, distortion and number rules. The sample included 499 psychology students from the University of Buenos Aires, 79% of whom were women. The 3-Parameter Logistic Model was used obtaining a highly satisfactory global fit at 5% (p = .47). Only 3 items did not fit the model. It had good overall discriminatory power (a: M = 1.02, SD = .33), a medium level of difficulty (b: M = -.03, SD = .63) and the c level was slightly lower than expected with six possible answers (c: M = .14, SD = .05). The conditions for modelling the test and possible disadvantages of the present study are discussed.

Sujets

• Analogía
• Matrice
• Teoría de respuesta al ítem
• Analogy
• Item response theory

Informations

• Publié par: erevistas
• Publié le: 01 janvier 2011
• Nombre de lectures: 38
• Langue: English
• Poids de l'ouvrage: 1 Mo

Extrait

Escritos de Psicología, Vol. 4, nº 3, pp. 36-43 Copyright © 2011 Escritos de Psicología
Septiembre-Diciembre 2011 ISSN 1989-3809 DOI: 10.5231/psy.writ.2011.1209
Modelización de una Prueba de Analogías Figurales con la Teoría de
Respuesta al Ítem
Modelling Figural Analogies Test with the Item Response Theory
G. Diego Blum, María Silvia Galibert, Facundo J. P. Abal, Gabriela S. Lozzia
y Horacio F. Attorresi
Instituto de Investigaciones de la Facultad de Psicología de la Universidad de Buenos Aires, Argentina
Disponible online 31 de diciembre de 2011
Se detallan las propiedades psicométricas de una Prueba de Analogías Figurales desde el marco de la Teoría de Res-
puesta al Ítem. Se elaboraron 36 matrices de fguras de 2x2 utilizando reglas de emplazamiento, distorsión y número.
Se contó con una muestra de 499 estudiantes de Psicología de la Universidad de Buenos Aires, 79% de los cuales
fueron mujeres. Se utilizó el Modelo Logístico de 3 Parámetros logrando un ajuste global altamente satisfactorio al
5% (p = .47). Sólo 3 ítems del total no ajustaron al modelo. Existe una buena potencia discriminatoria general (a: M =
1.02; DT = .33), un nivel de difcultad medio ( b: M = -.03; DT = .63) y un nivel de acierto por azar ligeramente inferior
a lo esperable con 6 alternativas de respuesta (c: M = .14; DT = .05). Se discuten las condiciones para modelizar la
Prueba y posibles desventajas del presente estudio.
Palabras clave: Analogías; Matrices; Teoría de Respuesta al Ítem.
The psychometric properties of a Figural Analogies Test are described within the framework of Item Response Theo-
ry. Thirty-six 2x2 matrix fgures were constructed by using location, distortion and number rules. The sample included
499 psychology students from the University of Buenos Aires, 79% of whom were women. The 3-Parameter Logistic
Model was used obtaining a highly satisfactory global ft at 5% ( p = .47). Only 3 items did not ft the model. It had
good overall discriminatory power (a: M = 1.02, SD = .33), a medium level of diffculty ( b: M = -.03, SD = .63) and the
c level was slightly lower than expected with six possible answers (c: M = .14, SD = .05). The conditions for modelling
the test and possible disadvantages of the present study are discussed.
Key Words: Analogies; Matrices; Item Response Theory.
Correspondencia: Lic. G. Diego Blum. Anchorena 1.169 3º B (1425), Capital Federal, Argentina. E-mail: [e-mail]. E-mail de los
otros autores: María Silvia Galibert: [e-mail]., Facundo J. P. Abal: [e-mail], Gabriela S. Lozzia: [e-mail], Horacio F.
Attorresi: [e-mail], [e-mail].
Fuente de Financiación de la Investigación: Trabajo realizado en el marco del subsidio UBACyT P043 y Nro. 20020100100346
36MODELIZACIÓN DE ANALOGÍAS FIGURALES
Las técnicas psicométricas son útiles para operacionalizar por Fischer (1973) y colaboradores para dar origen al Modelo
de manera cuantifcable constructos psicológicos. Dentro de la Logístico Lineal de Rasgo Latente (LLTM). El LLTM descom-
Psicometría, las Teorías de los Tests sustentan las bases sobre pone la difcultad del ítem en una suma de efectos debidos a
las cuales se construyen comúnmente dichas pruebas. En la diversas fuentes de difcultad. En esta línea además se sitúan
actualidad las dos teorías psicométricas más utilizadas son la los desarrollos de Embretson (1984, 1991) con el Modelo
Teoría Clásica de Tests (TCT) y la Teoría de Respuesta al Ítem Multicomponente de Rasgo Latente (MCTM). Tanto LLTM
(TRI) (Martínez-Arias, 1995). como MCTM suelen emplearse para determinar aquellos
La mayoría de los tests validados responden a los requeri- procesos cognitivos que explican mejor las respuestas a un
mientos de la TCT. Spearman (1904, 1907, 1913) fue el primero ítem.
en formularla utilizando el Modelo Lineal de Puntuaciones, Existen muchas pruebas de razonamiento e inteligencia en
según el cual la puntuación observada del individuo resulta de la actualidad, sin embargo la medición del Razonamiento Ana-
la suma de su verdadera más un error de medida. Si lógico (RA) ocupa un lugar destacado ya que ha sido descrito de
bien la TCT representó desde principios de Siglo XX un enfo- manera frecuente como un componente clave de la capacidad
que simple y práctico para estudiar la calidad de la medición, intelectual (Cattell, 1971; Spearman, 1904; Sternberg, 1987).
se basa en supuestos débiles dado que toma indicadores dema- Entre los diversos tipos de estímulos encontrados en pruebas
siado generales (Muñiz, 1994). Sus principales inconvenientes, de analogías, los tests de fguras abstractas ocupan uno de los
apuntados ya en 1928 por Thurstone, son que las propiedades lugares más destacados. Es muy común elaborar reactivos de
estudiadas varían tanto en función de la prueba utilizada para este estilo con ayuda del modelo matricial, como sucede por
medir el constructo como de la muestra de individuos recolectada. ejemplo en el Test de Matrices Progresivas de Raven (Raven,
En este sentido, el enfoque de la TRI permitió superar estas Court y Raven, 1993), en el Test de Factor G de Cattell y Cat-
limitaciones y complementar, aunque no reemplazar, a la TCT. tell (1997), en el Test de Inteligencia No-Verbal versión 2 (Test
Surgida a partir de los trabajos de Rasch (1960) y Birnbaum of Non-Verbal Intelligence 2, TONI 2) de Brown, Sherbenou
(1968), la TRI se compone de una serie de modelos que parten y Johnsen (2000) y en los trabajos de Wolf Nelson y Gilles-
del supuesto de que la respuesta de un individuo a un ítem pie (1991), aunque existen también otros modelos posibles.
puede predecirse y explicarse a partir de una variable inobser- Todas las pruebas mencionadas han sido modelizadas con la
vable, a saber, el rasgo latente (Lazarsfeld, 1950; véase también TCT mientras que en algunas se estudió además el ajuste de
en Embretson, 1983). El objetivo fundamental de la TRI es la los modelos de la TRI a los datos. Por ejemplo, Raven, Raven
construcción de instrumentos de medición con propiedades y Court (1991) emplearon el examen visual de las CCI para
invariantes entre poblaciones. La TRI permite expresar las pro- proporcionar información sobre la naturaleza de las aptitudes
piedades del test en función de la aditividad de las propiedades evaluadas y sobre el posible perfeccionamiento del test.
de los ítems que lo componen. El RA es un razonamiento no-deductivo basado en la gene-
Los modelos de la TRI se desarrollaron tradicionalmente en ración de inferencias sobre objetos poco conocidos partiendo
el ámbito de las pruebas de rendimiento máximo como son los de su comparación con objetos similares y mejor compren-
test de inteligencia, aptitudes y educativo (Martí- didos. La función clave es la extensión de características que
nez-Arias, Hernández-Lloreda y Hernández-Lloreda, 2006). parten del análogo-fuente y se dirigen hacia el análogo-meta
Es en estas pruebas donde mayor aplicación ha tenido la TRI para añadir información sobre este último (Cubillo y Gonzá-
hasta nuestros días. La respuesta al ítem en dichos tests suele lez-Labra, 1998; Rivera, 2000; Sternberg, 1977). En aquellas
ser dicotómica (respuesta correcta o incorrecta, sin importar la analogías que defnen relaciones de proporción entre elemen -
cantidad de alternativas presentes). La TRI asume que la pro- tos (analogías A:B::C:D), los dominios A:B y C:D comparten
babilidad de acertar el ítem se establece en función del nivel un número de roles que hacen posible extrapolar determinadas
en la escala de aptitud. Dicha relación funcional se denomina relaciones desde el análogo-fuente A:B hacia el análogo-meta
Curva Característica del Ítem (CCI). Cada CCI queda deter- C:D (Blum, Abal, Lozzia, Picón-Janeiro y Attorresi, 2011).
minada por sus propios parámetros y es independiente de las La educción de relaciones y de correlatos entre relaciones
CCI de los demás ítems y de la distribución del rasgo latente juegan un papel crucial en las analogías de estilo A:B::C:D
en la población de individuos que sirvieron para estimarlos. Por (Spearman, 1923). La presencia implícita de una relación o grupo
consiguiente, la medición de un constructo se independiza tanto de relaciones que es correlativa a otra relación o grupo puede
del conjunto de ítems administrado (test) como de las muestras entenderse como una regla de resolución. Numerosos autores
estudiadas, superando las difcultades de la TCT. han destacado el rol de reglas puntuales en la resolución de
La TRI se ha aplicado de manera extensa a la medición matrices y/o ítems de analogías (e.g. Brown et al., 2000; Freund,
de habilidades unidimensionales. Cuando se trabaja con datos Hofer y Holling, 2008; Whitely y Schneider, 1981). Blum et al.
dicotómicos, se utilizan comúnmente los Modelos Logísticos (2011) propusieron sugerencias para la const