Estimación Bayesiana de un modelo TRI logístico en el que el trazo sigue una distribución Normal Truncada

En el marco de los modelos logísticos de la TRI, los procesos de estimación de parámetros desde el enfoque clásico o Bayesiano, suponen que el trazo presenta un comportamiento simétrico, de hecho se asume que el sigue una distribución normal o Log–normal. Un método de estimación Bayesiana es propues...

Full description

Autores:: Mojica Macías, Juan Pablo

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2017

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	En el marco de los modelos logísticos de la TRI, los procesos de estimación de parámetros desde el enfoque clásico o Bayesiano, suponen que el trazo presenta un comportamiento simétrico, de hecho se asume que el sigue una distribución normal o Log–normal. Un método de estimación Bayesiana es propuesto en este trabajo, en el que se supone que el comportamiento del trazo latente y los scores del test no es simétrico. Este algoritmo establece que la distribución del trazo latente θ es Normal Trucada (NT). Los resultados obtenidos en la simulación y en los datos reales muestran que el algoritmo está recuperando y estimando de manera efectiva tanto los parámetros de los ítems como el trazo latente, es decir, ajusta adecuadamente los datos. La aplicación a datos reales se realizó en el constructo Sinceridad del Inventario PIHEMA R–2 presentado por los aspirantes a la Facultad de Humanidades y Educación de la Universidad Central de Venezuela, en el año 2006.

Estimación Bayesiana de un modelo TRI logístico en el que el trazo sigue una distribución Normal Truncada

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