R.2. ¿Conoces la teoría del Test?

Psicometría

Teorías de la medición

En 1928 Robert Campbell basándose en el modelo general de medición en la física, extendió el concepto como medidas derivadas y debido a que los fenómenos psicológicos no pueden ser observados ni manipulados empíricamente, la medida indirecta de la psicometría no es equiparable con la de la física así que resulta al final inasequible dando paso a desarrollar propias teorías y modelos de medida en la psicometría.

Teoría clásica

Teoría operacional

Teoría representacional

tipos de escalas de medida

Teorías de los Test

Los tests psicométricos pretenden ser meramente objetivos y son instrumentos en la psicología que se utilizan para analizar el comportamiento humano mediante preguntas donde la persona debe elegir aquellas alternativas que considere se ajuste a su caso particularmente. Se clasifican conforme a su característica más importante.

Teoría clásica de los test (TCT)

Teoría de la generalizabilidad (TG)

Teoría de respuesta al item (TRI)

Referencias

Teoría Operacional

El objetivo es conceptualizar la teoría y definirla operacionalmente, esto es, especificar las operaciones necesarias para poder medir las variables.

Los autores encargados fueron Bridgman (1927) y Dingle (1950), proponiendo que la medida es el conjunto de operaciones necesarias para definir un concepto que produce números. Conserva puntos en común con la teoría representacional, la diferencia radica en los requisitos según el cual los números representan o no un sistema de relaciones empíricas, teniendo como objetivo la búsqueda en sí de los números.

Teoría Representacional

Esta teoría se basa en entidades tanto empíricas como abstractas, las variables identificables son empíricas y los números son las entidades abstractas para representar relaciones de identidad y diferencia entre atributos.

Los autores encargados fueron Stevens (1946) y Suppes (1951), definiendo la medida de acuerdo con ciertas reglas, como el proceso que se da de dos números a objetos en forma que se encuentren relacionados empíricamente, centrándose únicamente en la aditividad. Asume correspondencia entre las propiedades de los números y las relaciones de los objetos que representan.

Teoría Clásica

Se basa en la teoría bifactorial de Spearman (1904) donde la ventaja es que incluye posibles márgenes de error donde se aplican en un test para medir variables psicológicas para lograr una mayor exactitud en los atributos.

De los autores Rozeboom (1966) y Jones (1971) definieron la medida como la determinación de la cantidad en la que un atributo que es observado está presente en el objeto medido. Mide atributos más no objetos. Para Meneses (2013) "Se define como el proceso de descubrimiento de relaciones numéricas entre valores observados en un atributo cuantitativo" (pág. 49).

Teoría de la Generalizabilidad

Emerge debido a las limitaciones de la teoría clásica de los test, los autores Cronbach y Gleser (1972), en esta teoría pueden variar las mediciones de un solo sujeto no solo por error de medición, por tanto los resultados se logran desde el estudio de los tipos de error usando el análisis de Varianza (Anova, un diseño factorial) de Ronald Fisher (1930).

Fuentes de variación del diseño de una faceta o fuente de error. Ejemplo. En un test de rendimiento estas fuentes serían: • Las diferencias individuales de los sujetos . • La dificultad de los ítems . • Las interacciones entre la dificultad de los ítems y las diferencias individuales . • Los errores aleatorios o fuentes de error no identificados

Teoría de respuesta al ítem

Gracias a los trabajos individuales de Rasch (1960) y Birnbaum (1968), con Lord y Novick (1968) se impulsan las investigaciones de la TRI. La teoría de respuesta al ítem se centra en la individualidad de los ítems donde plantea un supuesto clave que es una relación entre las puntuaciones de la variable latente y la probabilidad de acertar cada ítem introduciendo funciones matemáticas formando esta relación. En general para la realización de estos cálculos tan complejos se usan programas de computadora. A la vez que se selecciona la función matemática más adecuada a la relación se crean las curvas características de los ítems las cuales están determinadas por tres parámetros: a) índice de discriminación del ítem b) dificultad del ítem c) probabilidad de acertar un ítem al azar Supuestos de la TRI. Primer supuesto. Aceptar que la conducta de un sujeto ante un ítem sigue un modelo probabilístico con una curva característica de ítem. Segundo supuesto. Cuando un ítem está dado por un único rasgo latente, en este caso, unidimensional, se exige un rasgo dominante que explique las respuestas de los sujetos. Tercer supuesto. La independencia local de los ítems que explica que la respuesta no puede estar relacionada con otro ítem.

Teoría clásica de los test

Esta teoría se fundamenta de acuerdo con el modelo lineal clásico de Spearman (1904) donde las variables se relacionan directamente, la puntuación observable o empírica, la puntuación verdadera y el error de medición que es la influencia que puede tener cualquier variable indirecta sobre el resultado de un test. Para 1950 Harold Gulliksen formaliza ese modelo y más precisamente Novick (1966) lo lleva a un nuevo enfoque siguiendo determinados supuestos con una representación matemática.

Primer supuesto. Asume que, si se aplicara un test repetidamente, la media de las puntuaciones observables serían el resultado de las puntuaciones verdaderas del sujeto (persona u objeto, etc.) en el test. En sí, la puntuación observable es la mejor aproximación en la medida mejor conocido como no libre de error. Segundo supuesto. En este supuesto no se espera que haya relación con el tamaño de las puntuaciones verdaderas y el margen de error. Tercer supuesto. En los test realizados aleatoriamente no se espera que haya una relación entre sus errores de medida. Test paralelos. Dos test son paralelos siempre y cuando sus puntuaciones verdaderas y sus varianzas de medición sean idénticas. Ni los errores de medición ni las puntuaciones verdaderas se pueden observar epíricamente por ende esta teoría no es demostrable y tiene limitantes, si se miden los resultados de dos test no serían equiparables porque son medidos con escalas diferentes, el objeto que se mide afecta al instrumento usado para medir.

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Escalas de medición

Según Coronado (2007), "una escala de medición es el conjunto de los posibles valores que una cierta variable puede tomar. Es un continuo de valores ordenados correlativamente, que admite un punto inicial y otro final" (pág. 106), estas escalas de medición según Stevens permiten realizar resultados con ciertos niveles de relación realizando operaciones estadísticas.