Modelo TRI logístico para un trazo latente que sigue una distribución asimétrica

Al revisar los procedimientos de estimación implementados en la Teoría de Respuesta al ítem es común encontrarse con la suposición de que el trazo latente subyacente a un test dicotómico sigue una distribución normal estándar, sin embargo, variables latentes que describen conductas o rasgos de personalidad de un conjunto de individuos presentan comportamientos asimétricos. Por esta razón, en este documento se propone una metodología de estimación en la que el trazo latente sigue una distribución Gamma de parámetros a y b. La estimación se basa en la propuesta de Bock and Aitkin (1981), en la que se obtienen estimaciones marginales para los parámetros de los ítems con el algoritmo EM y, posteriormente, se estima el trazo latente usando máxima verosimilitud. La metodología se implementa en un test simulado con trazo asimétrico y en uno de los constructos del Inventario PIHEMA R-2 aplicado durante el proceso de admisión a la Facultad de Humanidades y Educación de la Universidad Central de Venezuela durante 2006, al comparar las estimaciones con las obtenidas mediante el paquete ltm del software estadístico R, se observa que la suposición de un trazo asimétrico proporciona un mejor ajuste.

• Autores: León Carvajal, Leidy Natalia
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/62240
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/62240; http://bdigital.unal.edu.co/61226/
• Palabra clave: 31 Colecciones de estadística general / Statistics; 5 Ciencias naturales y matemáticas / Science; Modelo logístico; algoritmo EM; trazo latente; distribución gamma; cuadratura; estimación marginal; Logistic model; EM algorithm; latent trait; gamma distribution; quadrature; marginal estimate
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional