1. Para obtener resultados útiles y estables se lo debe realizar con muestras de aproximadamente (Tabachnicky Fidell, 2001): 100 200 300.
Los valores de bondad de ajuste CFI y GFI varíanpor lo general entre: 0 y 0.5 0 y 1 1 y 2.73.
Para un análisis factorial también es importante que la muestra sea: lo más heterogénea posible en relación con los constructos relacionados con el test. lo más homogénea posible en relación con los constructos relacionados con el test. lo más homogénea posible sin relación con los constructos relacionados con el test.
Según Bloom las pruebas objetivas miden algunos objetivos cognitivos de nivel básico como: Recordar, comprender, aplicar y analizar Evaluar y crear Recordar, evaluar y analizar.
. El estadístico de Pearson (r) se usa usualmente cuando: las dos variables son dicotómicas. las dos variables son continuas. una variable es dicotómica y la otra continua.
El coeficiente de correlación punto-biseral se usa usualmente cuando: las dos variables son dicotómicas. las dos variables son continuas. una variable es dicotómica y la otra continua.
Quien propuso el método de análisis paralelo: Horn, 1965 Thompson y Daniel, 1996 Ledesma y Valarezo, 2007.
En análisis factorial el investigador rota los factores con la finalidad de: eliminar las correlaciones positivas importantes incrementar el número de correlaciones de ítem en los diversos factores. ninguna de las anteriores.
La tarea final del análisis factorial es: interpretar y nominar los factores nominar los factores interpretar.
El procedimiento más empelado en el análisis de cada ítem es el que correlaciona a cada ítem con puntaje total de la prueba, y nos permite identificar la capacidad que posee cada ítem: para discriminar entre los individuos que poseen más un rasgo. para discriminar entre los individuos que poseen menos un rasgo. las dos anteriores.
Las pautas para redactar un ítem son: Redactar ítems congruentes con el objetivo de medición. Realizar ítems largos. Usar frases extremas.
En análisis factorial los métodos mas empleados son: Varimax Promax las dos anteriores.
Según....... se debería contar idealmente con 10 participantes por variable y como mínimo 5 por ítem para un análisis factorial: Tabachnick y Fidell, (2001) Kline, (2000) Nunnally, (1991).
Que aspectos pueden incrementar los valores de confiabilidad y validez de una muestra inferior a 300 individuos. heterogeneidad de la muestra. entrenamiento de los examinadores. las dos anteriores.
Los supuestos que se deben repetir para el análisis factorial son tamaño de la muestra y la interrelación de las variables a analizar. distribución normal de las puntuaciones. todas las anteriores.
El análisis factorial exploratorio consiste en:
Extrae e interpreta posibles factores que explican la covarianza entre las variables sin una estructura teórica previa conjeturada de modo explícito. Se define a priori sobre la base de un modelo teórico que explican la covarianza entre las variables sin una estructura teórica previa conjeturada de modo explícito. Se define a priori sobre la base de un modelo teórico.
Van de Vijver y Leung (1997), el nivel de aplicación que sirve para la adopción de las pruebas consiste en: la simple traducción de un test asumiendo a priori la equivalencia de constructo. al paso inicial se debe sumar la transformación, adición o sustracción de algunos ítems de la escala original el instrumento original se modifica tan profundamente que prácticamente se transforma en un nuevo test.
. El método de traducción inversa de un test consiste en: un grupo de traductores traduce el test del idioma original al nuevo idioma un grupo de traductores traduce el test del idioma nuevo al idioma original las dos anteriores.
El método para verificar la equivalencia del test, en la que se aplica ambas versiones del test (original y traducida) a personas que hablen ambos idiomas es: administración del test original y traducido a individuos bilingües. administración de la versión original del test y su traducción inversa a monolingües en el idioma original. administrar la versión original a monolingües que hablan el idioma original monolingües que hablan el idioma original y de la versión traducida a monolingües que hablan el idioma al que ha sido traducido el test.
Quienes demostraron que los individuos que hablan chino rinden más que los sujetos que hablan japonés en una prueba de cálculo mental: Fernandez y Marcopulos, 2004 Lau y Hoosain Carpenter, Just y Shell.
El método para verificar la equivalencia del test, en la que se aplica la versión original del test de inteligencia en inglés y la versión obtenida por la traducción a personas cuyo idioma natal es el español es:
administración del test original y traducido a individuos bilingües. administración de la versión original del test y su traducción inversa a monolingües en el idioma original. administrar la versión original a monolingües que hablan el idioma original monolingües que hablan el idioma original y de la versión traducida a monolingües que hablan el idioma al que ha sido traducido el test.
Van de Vijver y Tanzer (1997), identificaron diferentes fuentes de sesgo, cual no corresponde: sesgo de constructo. sesgo metodológico sesgo de identificación.
La varianza de las puntuaciones observadas es igual a la varianza de las puntuaciones verdaderas más la varianza del error de medición: σ2o=σ2v+σ2e σ2o=σ2v-σ2e σ2v=σ2o+σ2e
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Además de esas características particulares de los test se debe considerarse que toda medición, cualquiera que sea el campo científico en que se implemente, conlleva: errores aciertos. problemas.
La puntuación verdadera de un sujeto en la TCT estaría dado por: la moda de las puntuaciones empíricas obtenidas en infinitas aplicaciones. el promedio aritmético de las puntuaciones empíricas obtenidas en infinitas aplicaciones. la mediana de las puntuaciones empíricas obtenidas en infinitas aplicaciones.
Según la TCT el error es igual a la puntuación observada menos la verdadera. Lo cual se expresa como Oi=Vi+Ei Vi=Oi+Ei Ei=Oi-Vi.
. Como argumenta Muñiz (2001), la aplicación de TCT presenta problemas de medición como: cuanto más alta sea la confiabilidad de un test, menor será ese intervalo. las puntuaciones no son invariantes respecto del instrumento utilizado. ninguna de las anteriores
.
Según la TCT para cada individuo, su puntuación observada es igual a la puntuación verdadera más el error. Lo cual se expresa como: Oi=Vi+Ei Vi=Oi+Ei Ei=Oi+Vi
.
En la TRI el error de medida es ocasionado por qué en los test: en el test operan solamente las variables independientes en el test operan solamente las otras variables en el test no operan solamente las variables independientes, sino también otras variables
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En la TRI los procedimientos de estandarización, aleatorización y ajuste estadístico, sirven para controlar variables de error independientes. continuas.
. El supuesto de Unidimencionalidad de la TRI menciona: el rendimiento de un ítem dependerá del nivel dela persona en un solo rasgo o dimensión. se verifica cuando las respuesta de un individuo un ítem no depende de la respuesta que haya dado en otros ítems del test. el rendimiento de un ítem no dependerá del nivel de la persona en un solo rasgo o dimensión.
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Que teoría utiliza el ajuste estadístico como método de control de error de medición la TRI la TCT las dos teorías.
Una vez seleccionado el modelo TRI, hay que administrar el test a una muestra grande y estimar:
los parámetros de los ítems requeridos según el modelo utilizado. parámetros del rasgo latente. las dos anteriores.
Qué modelo puede describirse con diferentes tipos de funciones logísticas que relacionan el nivel delatributo con la probabilidad de responder de una manera determinada a los ítems.: los TCR los TRI DPF.
. Cuanto mayor sea el valor FIT menor será el valordel error típico de estimación y, por consiguiente: menor la precisión de la medición. mayor la precisión de la medición. la precisión de medición nula.
. La calificación de respuestas a los ítems de un test proporcionan los datos a partir: de los cuales inferimos el nivel individual en un dominio. nivel individual en un constructo o rasgo inobservable. las dos anteriores.
. La TRI: estima el nivel de un atributo como la sumatoria de las repuestas a los ítems del test. utiliza el patrón probabilístico de respuesta, mediante funciones matemáticas. estima el nivel de un atributo mediante funciones matemáticas.
El supuesto de independencia local de la TRI menciona: el rendimiento de un ítem dependerá del nivel de la persona en un solo rasgo o dimensión. se verifica cuando las respuesta de un individuo un ítem no depende de la respuesta que haya dado en otros ítems del test. el rendimiento de un ítem no dependerá del nivel de la persona en un solo rasgo o dimensión.
A menor varianza de un ítem en determinado nivel de aptitud... mayor será la información aportada y la precisión de la medición. menor será la información aportada y mayor la precisión de la medición. menor será la información aportada y la precisión de la medición.
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40. Obtener la puntuación que corresponde a una persona en un rasgo latente o dominio de conocimiento, es el objetivo de: la TCT la TRI la TCT y de la TRI.
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