Comportamiento del modelo de respuesta graduada en función del número de categorías de la escala

  1. Muñiz Fernández, José 1
  2. García Cueto, Eduardo 1
  3. Hernández Baeza, Ana
  1. 1 Universidad de Oviedo
    info

    Universidad de Oviedo

    Oviedo, España

    ROR https://ror.org/006gksa02

Revue:
Psicothema

ISSN: 0214-9915

Année de publication: 2000

Volumen: 12

Número: 2

Pages: 288-291

Type: Article

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Résumé

En el presente estudio se evalúa el modo en que la variación del número de categorías de respuesta en escalas ordinales afecta al comportamiento del modelo de respuesta graduada en la versión propuesta por Muraki (1990). Dicho comportamiento es evaluado mediante el programa Parscale 3.2 (Muraki y Bock, 1998) a partir de un conjunto de datos simulados - unidimensionales y bidimensionales - y mediante una muestra empírica. En general los resultados muestran que, cuando los datos son unidimensionales, el mejor ajuste se consigue entre 4 y 6 categorías, estimándose satisfactoriamente el parámetro T . Cuando los datos son bidimensionales es necesario un mínimo de 6 categorías para lograr un ajuste satisfactorio, siendo las estimaciones de T una estimación del promedio de los dos factores subyacentes

Références bibliographiques

  • Bernstein, I H. y Eveland, D. (1982). State vs. trait anxiety: a case study in confirmatory factor analysis. Personality and Individual Differences, 3, 361-372.
  • Bock, R. D. (1972). Estimating item parameters and latent ability when responses are scored in two or more nominal categories. Psychometrika, 37, 29-51.
  • Comrey, A. L. y Montag, I. (1982). Comparison of factor analytic results with rwo choice and seven choice personality item formats. Applied Psychological Measurement, 6, 285-289.
  • Ferrando, P. J (1995). Equivalencia entre los formatos Likert y continuo en items de personalidad: un estudio empírico. Psicológica, 16, 417-428.
  • Gómez, J; Artés, M. y Deumal, E. (1989). Efecto del número de rangos de la escala de medición sobre la calibración de items y sujetos mediante credit. II Conferencia Española de Biometría , Segovia, Septiembre.
  • Jöreskog, K. G. y Sörbom, D. (1993). PRELIS 2 user´s reference guide. Chicago: Scientific Software.
  • Lord, F. M. (1980). Applications of Item Response Theory to practical tes ting problems. New Jersey, Lawrence Earlbaum Associates.
  • Muraki, E. (1990). Fitting a polytomous item response model to Likert-type data. Applied Psychological Measurement, 14, 59-71.
  • Muraki, E y Bock, R. D. (1998). PARSCALE. IRT item analysis and test scoring for rating-scale data. Chicago. Scientific Software International.
  • Oswald, W. I. y Vellicer, W. F. (1980). Item format and the structure of the Eysenck personality inventory: a replication. Journal of Personality Assessment, 43, 283-288.
  • Samejima, F. (1969). Estimation of latent ability using a response pattern of graded scores. Psychometrika Monograph, nº 17.
  • Samejima, F. (1972). A general model for free response data. Psychometrika Monograph, nº 18.
  • Sancerni, M. D.; Meliá, J. L. y González-Romá, V. (1990). Formato de respuesta, fiabilidad y validez en la medición del conflicto de rol. Psicológica, 11, 167-175.
  • Tomás, J. M. y Oliver, A. (1998). Efectos de formato de respuesta y método de estimación en el análisis factorial confirmatorio. Psichotema, 10, 197-208.
  • Vale, C. D. y Weiss, D. J. (1977). A comparison of information fuctions of multiple choice and free parameters vocabulary items. Research Report 77-2. Minneapolis: Psychometric Methods program. Department of Psychology. University of Minnesotta.
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