Evaluación de la dimensionalidad de pruebas estandarizadas mediante el uso del modelo Bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem multidimensional
La presente investigación pretende visualizar y estudiar el comportamiento del modelo bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) multidimensional, al ser aplicado a datos con diferentes estructuras dimensionales. Para esto, se realizó un estudio de simulación de escenarios, en el cual se obtuv...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de documento: | dissertação |
| Data de publicação: | 2022 |
| País: | Costa Rica |
| Recursos: | Universidad de Costa Rica |
| Repositório: | Kérwá |
| Idioma: | espanhol |
| OAI Identifier: | oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/86740 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/10669/86740 |
| Access Level: | Acceso aberto |
| Palavra-chave: | Pruebas estandarizadas Modelo bifactor Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) |
| id |
CR_528a3a395b0625e60e088bf221360bbd |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/86740 |
| network_acronym_str |
CR |
| network_name_str |
Costa Rica |
| repository_id_str |
|
| dc.title.es_ES.fl_str_mv |
Evaluación de la dimensionalidad de pruebas estandarizadas mediante el uso del modelo Bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem multidimensional |
| title |
Evaluación de la dimensionalidad de pruebas estandarizadas mediante el uso del modelo Bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem multidimensional |
| spellingShingle |
Evaluación de la dimensionalidad de pruebas estandarizadas mediante el uso del modelo Bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem multidimensional Navarro Murillo, Esteban Geovanny Pruebas estandarizadas Modelo bifactor Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) |
| title_short |
Evaluación de la dimensionalidad de pruebas estandarizadas mediante el uso del modelo Bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem multidimensional |
| title_full |
Evaluación de la dimensionalidad de pruebas estandarizadas mediante el uso del modelo Bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem multidimensional |
| title_fullStr |
Evaluación de la dimensionalidad de pruebas estandarizadas mediante el uso del modelo Bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem multidimensional |
| title_full_unstemmed |
Evaluación de la dimensionalidad de pruebas estandarizadas mediante el uso del modelo Bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem multidimensional |
| title_sort |
Evaluación de la dimensionalidad de pruebas estandarizadas mediante el uso del modelo Bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem multidimensional |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Navarro Murillo, Esteban Geovanny |
| author |
Navarro Murillo, Esteban Geovanny |
| author_facet |
Navarro Murillo, Esteban Geovanny |
| author_role |
author |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Rojas Rojas, Guaner David |
| dc.subject.es_ES.fl_str_mv |
Pruebas estandarizadas Modelo bifactor Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) |
| topic |
Pruebas estandarizadas Modelo bifactor Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) |
| description |
La presente investigación pretende visualizar y estudiar el comportamiento del modelo bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) multidimensional, al ser aplicado a datos con diferentes estructuras dimensionales. Para esto, se realizó un estudio de simulación de escenarios, en el cual se obtuvo el valor de la raíz del error cuadrático medio, obtenido al usar el modelo bifactor en datos bajo diferentes estructuras dimensionales; los escenarios estudiados comprenden estructuras unidimensionales o multidimensionales que alteran el valor de los parámetros de generación de los valores simulados. El modelo bifactor resultó ser un método de análisis efectivo para la identificación de estructuras unidimensionales en los datos de estudio; asimismo, se identificó que este mejora su precisión al aumentar el tamaño de la muestra en los estudios. En el caso multidimensional, con los bajos valores obtenidos de la raíz del error cuadrático medio en las simulaciones correspondientes a los escenarios se evidencia que el modelo bifactor es un método adecuado para la identificación de subdimensiones presentes en los datos. |
| publishDate |
2022 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2022-06-10T14:05:23Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2022-06-10T14:05:23Z |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2022 |
| dc.type.es_ES.fl_str_mv |
tesis de maestría |
| dc.type.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/10669/86740 |
| url |
https://hdl.handle.net/10669/86740 |
| dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
acceso abierto http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
acceso abierto http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.source.es_ES.fl_str_mv |
San José, Costa Rica: Universidad de Costa Rica |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Kérwá instname:Universidad de Costa Rica instacron:UCR |
| instname_str |
Universidad de Costa Rica |
| instacron_str |
UCR |
| institution |
UCR |
| reponame_str |
Kérwá |
| collection |
Kérwá |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://www.kerwa.ucr.ac.cr/bitstreams/3c266a1e-5868-4c62-ba0d-dc44b475c60d/download https://www.kerwa.ucr.ac.cr/bitstreams/dbc9f039-8004-435d-a3e9-2ca61b23f0c4/download https://www.kerwa.ucr.ac.cr/bitstreams/d7c85b5e-cd41-435d-9906-dbc250cb3e16/download https://www.kerwa.ucr.ac.cr/bitstreams/24924889-84ed-44d6-82da-dd40eda46ca5/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
7a3864d7d1276be1fd10d6c5afb217bf 44ae5839bc6497e3c892c5ee8e4284f1 c17f74d42c51bc62e0228bada1bfdf1d 454cb3d557ed05efeba298d3dff72920 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Kérwá - Universidad de Costa Rica |
| repository.mail.fl_str_mv |
meilyn.garro@ucr.ac.cr |
| _version_ |
1849325565145776128 |
| spelling |
Rojas Rojas, Guaner Davidce957fcb-6822-4bbd-8389-55efabd50f7c600Navarro Murillo, Esteban Geovannya3703980-3e92-4ad3-9353-82df87fcba182022-06-10T14:05:23Z2022-06-10T14:05:23Z2022https://hdl.handle.net/10669/86740La presente investigación pretende visualizar y estudiar el comportamiento del modelo bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) multidimensional, al ser aplicado a datos con diferentes estructuras dimensionales. Para esto, se realizó un estudio de simulación de escenarios, en el cual se obtuvo el valor de la raíz del error cuadrático medio, obtenido al usar el modelo bifactor en datos bajo diferentes estructuras dimensionales; los escenarios estudiados comprenden estructuras unidimensionales o multidimensionales que alteran el valor de los parámetros de generación de los valores simulados. El modelo bifactor resultó ser un método de análisis efectivo para la identificación de estructuras unidimensionales en los datos de estudio; asimismo, se identificó que este mejora su precisión al aumentar el tamaño de la muestra en los estudios. En el caso multidimensional, con los bajos valores obtenidos de la raíz del error cuadrático medio en las simulaciones correspondientes a los escenarios se evidencia que el modelo bifactor es un método adecuado para la identificación de subdimensiones presentes en los datos.The present investigation aims to visualize and study the behavior of the Bifactor model in the multidimensional Item Response Theory (IRT) when is applied to data with different dimensional structures. For this, a simulation study of scenarios was carried out from which the value of the root of the mean square error obtained by using the Bifactor model was obtained in data under different dimensional structures, the scenarios comprise one-dimensional structures and multidimensional structures altering the value of the generation parameters of the simulated data. The Bifactor model turned out to be an effective analysis method for the identification of one-dimensional structures in the study data, also identifying that it improves its precision by increasing the sample size in the studies. In the multi-dimensional case, the low values obtained by the root mean square error in the simulations corresponding to these scenarios, is evidence that the Bifactor model is an adequate method for the identification of subdimensions present in the data.UCR::Vicerrectoría de Investigación::Sistema de Estudios de Posgrado::Ciencias Sociales::Maestría Profesional en Estadísticaspaacceso abiertohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessSan José, Costa Rica: Universidad de Costa Ricareponame:Kérwáinstname:Universidad de Costa Ricainstacron:UCRPruebas estandarizadasModelo bifactorTeoría de Respuesta al Ítem (TRI)Evaluación de la dimensionalidad de pruebas estandarizadas mediante el uso del modelo Bifactor de la Teoría de Respuesta al Ítem multidimensionaltesis de maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisORIGINALTFIA Esteban Geovanny Navarro Murillo firmado.pdfTFIA Esteban Geovanny Navarro Murillo firmado.pdfapplication/pdf1107997https://www.kerwa.ucr.ac.cr/bitstreams/3c266a1e-5868-4c62-ba0d-dc44b475c60d/download7a3864d7d1276be1fd10d6c5afb217bfMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-83585https://www.kerwa.ucr.ac.cr/bitstreams/dbc9f039-8004-435d-a3e9-2ca61b23f0c4/download44ae5839bc6497e3c892c5ee8e4284f1MD52TEXTTFIA Esteban Geovanny Navarro Murillo firmado.pdf.txtTFIA Esteban Geovanny Navarro Murillo firmado.pdf.txtExtracted texttext/plain101603https://www.kerwa.ucr.ac.cr/bitstreams/d7c85b5e-cd41-435d-9906-dbc250cb3e16/downloadc17f74d42c51bc62e0228bada1bfdf1dMD53THUMBNAILTFIA Esteban Geovanny Navarro Murillo firmado.pdf.jpgTFIA Esteban Geovanny Navarro Murillo firmado.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg2120https://www.kerwa.ucr.ac.cr/bitstreams/24924889-84ed-44d6-82da-dd40eda46ca5/download454cb3d557ed05efeba298d3dff72920MD5410669/867402024-08-22 10:43:07.929open.accessoai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/86740https://www.kerwa.ucr.ac.crInstitucionalhttp://www.kerwa.ucr.ac.crUniversidadhttp://www.ucr.ac.crhttps://kerwa.ucr.ac.cr/oai/requestmeilyn.garro@ucr.ac.crCosta RicaNo aplicaNo aplicaNo aplicaopendoar:18712025-03-29T18:12:52.004Kérwá - Universidad de Costa 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 |
| score |
15.198674 |