Propuesta metodológica para el aumento de datos en muestras pequeñas para la estimación de parámetros de ítems
En la teoría de respuesta al ítem (TRI) uno de los factores que más influye en la precisión de la estimación de los parámetros de los ítems es la cantidad de individuos que se evalúan. Las metodologías de estimación de parámetros usadas en la TRI requieren una cantidad mínima de individuos evaluados...
- Autores:
-
Rodríguez García, Jeison Enrique
- Tipo de recurso:
- Masters Thesis
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Universidad Santo Tomás
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/14648
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/14648
- Palabra clave:
- Item Response Theory (IRT)
Data augmentation
DuPER
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Item parameter estimation
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Datos Estadísticos
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Estadísticas -- Estimación de Parámetros
Teoría de respuesta al ítem (TRI)
Aumento de datos
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Estimación de parámetros de ítems
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En la teoría de respuesta al ítem (TRI) uno de los factores que más influye en la precisión de la estimación de los parámetros de los ítems es la cantidad de individuos que se evalúan. Las metodologías de estimación de parámetros usadas en la TRI requieren una cantidad mínima de individuos evaluados para obtener estimaciones precisas de los parámetros de los ítems. Sin embargo, estas cantidades no siempre pueden ser alcanzadas. El objetivo de este trabajo consiste en proponer e implementar una imputación múltiple con valores plausibles en una técnica llamada DuPER que es una técnica de aumento de datos cuya finalidad es expandir una muestra de individuos para obtener información suficiente para realizar estimaciones precisas de parámetros de ítems. |
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El objetivo de este trabajo consiste en proponer e implementar una imputación múltiple con valores plausibles en una técnica llamada DuPER que es una técnica de aumento de datos cuya finalidad es expandir una muestra de individuos para obtener información suficiente para realizar estimaciones precisas de parámetros de ítems.In the item response theory (IRT), numerous factors have been studied that in uence the accuracy of the item parameter estimation, including the number of items that make up the test, the number of individuals that are evaluated, the estimation method used, the distribution of the adjusted scores of the individuals, among many others. It is known that the number of individuals evaluated is one of the factors that most in uence the accuracy of the estimation of these parameters depending on the model used (Sahin & Anil 2016). The parameter estimation methodologies used in the IRT require a minimum number of individuals evaluated to obtain accurate estimates of the items parameters (Hambleton 1989). However, these amounts can not always be reached for various reasons, such as for example that the population evaluated is not large enough to reach the required sample or that due to budget issues it is very expensive to access a minimum sample. The objective of this work consists of to propose and implement a multiple imputation with plausible values in a technique called DuPER for its acronym (Duplicate, Erase, Replace) which is a technique of data augmentation whose purpose is to expand a sample of individuals to obtain su cient information to make precise estimates of items parameters.Magister en estadística aplicadahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coMaestríaapplication/pdfUniversidad Santo TomásMaestría Estadística AplicadaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Propuesta metodológica para el aumento de datos en muestras pequeñas para la estimación de parámetros de ítemsItem Response Theory (IRT)Data augmentationDuPERPlausible valuesItem parameter estimationEstimation AccuracyDatos EstadísticosEconomía -- EstadísticasEstadísticas -- Estimación de ParámetrosTeoría de respuesta al ítem (TRI)Aumento de datosDuPERValores plausiblesEstimación de parámetros de ítemsPrecisión en la estimaciónTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BogotáCalder on, C. & Melo, O. (2017), `Un estudio de simulaci on para la evaluaci on de dise~nos y tama~nos muestrales requeridos en la estimaci on de par ametros de un modelo polit omico de teor a de respuesta al tem y par ametros poblacionales de inter es.', Universidad Nacional de Colombia.Canavos, G. C. (1988), `Probabilidad y estad stica, aplicaciones y m etodos', McGRAW HILL .Dempster, A. & Rubin, D. (1977), `Maximum likelihood from incomplete data via the EM alforithm', Journal of the Royal Statistical Society 39(1)Fox, J. P. (2010), `Bayesian item response modeling', Statistics for Social and Behavioral Sciences 1(1).Hambleton, R. K. (1989), `Principles and selected applications of item response theory', R. L. Linn, Educational measurement 3(1).ICFES (2009), Informe t ecnico saber 5o. y 9o. 2009, Technical report, Instituto Colombiano para la Evaluaci on de la Educaci on.Leys, C. & Klein, O. (2013), `Detecting outliers: Do not use standard deviation around the mean, use absolute deviation around the median', Journal of Experimental Social Psychology - ELSEVIER .Linacre, J. M. (1994), `Sample size and item calibration stability', Rasch Measurement Transactions 7(4).Patrick Foley, P. (2010), `Improving IRT parameter estimates with small sample sizes: Evaluating the e cacy of a new data augmentation technique', Educational Assessment, Evaluation, and Research Commons, Educational Psychology Commons, and the Quantitative Psychology Commons 7(1).PISA (2012), Pisa 2012 technical report, Technical report, Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD).Reckase, M. D. (2009), `Multidimensional item response theory', Statistics for Social and Behavioral Sciences 1(1).Rubin, D. B. (1987), `Multiple imputation for nonresponse in surveys', New York: WileySahin, A. & Anil, D. (2016), `The e ects of test length and sample size on item parameters in item response theory', KURAM VE UYGULAMADA EGITIM BILIMLERI EDUCATIONAL SCIENCES: THEORY AND PRACTICE 1(1).T.Chai & R.Draxler (2014), `Root mean square error (rmse) or mean absolute error (mae)', Geoscienti c Model Development .ORIGINAL2018jeisonrodriguez.pdf2018jeisonrodriguez.pdfapplication/pdf621914https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/14648/1/2018jeisonrodriguez.pdffcd072f59c053618edbb177e5cde3b30MD51open accessaprobacióndelafacultad.pdfaprobacióndelafacultad.pdfapplication/pdf735635https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/14648/4/aprobaci%c3%b3ndelafacultad.pdf51f45c940c2f04b7cccb29862ce92f63MD54open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8807https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/14648/2/license.txtf6b8c5608fa6b2f649b2d63e10c5fa73MD52open accessTHUMBNAIL2018jeisonrodriguez.pdf.jpg2018jeisonrodriguez.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7897https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/14648/3/2018jeisonrodriguez.pdf.jpgd6722f029aa6e5323dd9c7894d14147dMD53open accessaprobacióndelafacultad.pdf.jpgaprobacióndelafacultad.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6140https://repository.usta.edu.co/bitstream/11634/14648/5/aprobaci%c3%b3ndelafacultad.pdf.jpgb2c4cafdd7c5dc57d40d7e06e46a17c3MD55open access11634/14648oai:repository.usta.edu.co:11634/146482022-10-10 16:22:46.231open accessRepositorio Universidad Santo Tomásrepositorio@usantotomas.edu.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 |