Para considerar que un ítem muestra una validez de contenido aceptable, debe cumplir los siguientes requisitos: Obtener un valor del Índice de validez de contenido de 0 Obtener un valor mínimo del Índice de Congruencia (Ijk) de 0.60, un valor mínimo del Índice V de 0.55 en su dimensión teórica, e inferior a este valor en el resto de dimensiones y que el valor de 0.55 no se encuentre en el intervalo de confianza Obtener un valor mínimo del Índice de Congruencia (Ijk) de 0.55, un valor mínimo del Índice V de 0.60 en su dimensión teórica, e inferior a este valor en el resto de dimensiones y que el valor de 0.60 no se encuentre en el intervalo de confianza.
Señale la respuesta correcta respecto a los protocolos de juicios de expertos: En el protocolo no ciego ítem-dimensión los jueces valoran el grado de idoneidad de cada ítem sólo con su dimensión teórica, mientras que en el protocolo ciego ítem-dimensión los jueces valoran el grado de idoneidad de los ítems en cada una de las dimensiones teóricas. Ambas respuestas son correctas En el protocolo no ciego ítem-dimensión se calcula el Índice V, mientras que en el protocolo ciego se calcula el Índice de Congruencia (Ijk).
Señale la respuesta correcta respecto al índice W de Kendall: Evalúa el grado de acuerdo entre dos jueces Se utiliza para conocer el grado de asociación entre K conjuntos de rangos Tiene en cuenta el acuerdo esperado por azar.
Para medir la idoneidad de los ítems con respecto a su dimensión utilizamos: El IVC y la Kappa de Cohen El escalamiento multidimensional y el análisis cluster El índice de congruencia de ítem-dimensión y la V de Aiken.
En el protocolo de Dunn, Bouffard y Rogers: La idoneidad se valora en una escala de 3 puntos mediante emparejamiento no ciego Los jueces evalúan de 1 a 5 el grado de idoneidad de los ítems mediante un emparejamiento ciego Los jueces evalúan de 1 a 5 el grado de idoneidad de los ítems mediante un emparejamiento no ciego.
Señale la respuesta correcta respecto al Índice Kappa de Cohen: Indica el grado de acuerdo que existe por encima del esperado por azar entre dos jueces. El máximo acuerdo se produce cuando el acuerdo observado es igual al esperado por azar. No puede adoptar valores negativos.
Se ha realizado un análisis de evidencias de validez de contenido a un cuestionario de actitudes formado por 10 ítems tipo Likert. Se ha utilizado un panel de expertos mediante protocolo no ciego. Los resultados obtenidos se muestran en la siguiente tabla: Los ítems 2, 3 y 8 muestran un bajo grado de idoneidad respecto a su dimensión teórica, por lo que son candidatos a ser eliminados Los ítems 2, 3 y 8 muestra un excelente grado de idoneidad respecto a su dimensión teórica. Los ítems que muestran un mayor grado de idoneidad respecto a su dimensión teórica son los ítems 4, 6, 7 y 10.
Según la tabla adjunta: Los ítems 1 y 3 son idóneos en la dimensión 1 Los ítems 2 y 4 son idóneos en la dimensión 2 Ambas respuestas son correctas.
Se ha realizando un análisis de evidencias de validez de contenido a un cuestionario de expectativas universitarias formado por 10 ítems tipo Likert. Se ha utilizando un panel de expertos mediante protocolo ciego. Los resultados obtenidos se muestran en la siguiente tabla. Según los resultados obtenidos, indique qué ítem o ítems deben ser eliminados: Ningún ítem debe ser eliminado Los ítems 1, 8 y 9 deben ser eliminados Solo el ítem 8 debe ser eliminado.
En un test para medir extraversión compuesto de 10 ítems, medidos en una escala Likert de 1 a 5 puntos, hemos obtenido los siguientes resultados al pedir a un grupo de expertos que valor en la claridad de estos ítems: Los ítems 1, 5, 6 y 9 deben eliminarse ya que su media es baja Los ítems 1, 5, 6 y 9 deben conservarse ya que su media es baja Los ítems 1, 5, 6 y 9 deben eliminarse ya que su mediana es baja.
En el Análisis Factorial Exploratorio se considera que uno o varios ítems son candidatos a ser eliminados del test cuando: Sus valores de la Medida de Adecuación Muestral (MSA) están por debajo de 0.5-0.6 La prueba de Esfericidad de Bartlett es estadísticamente significativa Sus valores del Índice de Kaiser Mayer-Oklin (KMO) están por debajo de 0.7.
Se ha realizado un Análisis Factorial Exploratorio a un test de personalidad con 10 ítems y en la tabla de la correlación anti-imagen hemos obtenido los siguientes resultados: Los ítems 1, 2, 3, 4, 6, 7, 9 y 10 deberían ser conservados Los ítems 3 y 4 deberían ser eliminados Ambas respuestas son correctas.
Las puntuaciones factoriales de cada uno de los ítems obtenidas al realizar un Análisis Factorial Exploratorio reflejan: La importancia de cada ítem en el test completo La importancia del factor o factores latente en el test completo La importancia de cada ítem en el factor latente al que pertenece.
En un Análisis Factorial Exploratorio si los residuos no redundantes mayores de 0.05: Son más de un 50% indica que el modelo se ajusta bien a los ítems Son más de un 50% indica que el modelo no se ajusta bien a los ítems Son mayores a un 50% indica que el modelo explica un alto porcentaje de varianza.
En Análisis Factorial tiene como principal objetivo: Determinar la estructura dimensional de un test a partir de las correlaciones observadas en los ítems Reducir todos los ítems del test en una sola dimensión a partir tanto de las correlaciones observadas como de las reproducidas entre los ítems. Determinar la estructura de constructos latentes de un test a partir de las correlaciones reproducidas entre los ítems.
Según los datos de la siguiente tabla al realizar una AF de un test de 10 elementos: Tenemos adecuación muestral y suficientes correlaciones para llevar a cabo el Análisis Factorial Exploratorio No tenemos adecuación muestral, pero sí suficientes correlaciones para llevar a cabo el Análisis Factorial Exploratorio Tenemos adecuación muestral, pero no suficientes correlaciones para llevar a cabo el Análisis Factorial Exploratorio.
Para analizar la estructura factorial de un cuestionario sobre actitud hacia la legalización de la Marihuana para uso terapéutico compuesto por 9 ítems tipo Likert, se ha realizado un Análisis Factorial Exploratorio. Los resultados se muestran en el siguiente gráfico. Según los resultados obtenidos, indique el número de factores extraídos en el análisis. 1 solo factor 2 factores 3 factores.
Al utilizar el Análisis Factorial Exploratorio para el análisis de los ítems de un test es recomendable utilizar para la extracción de las dimensiones: El Análisis de Componentes Principales El procedimiento de factorización de ejes principales El procedimiento de Máxima Verosimilitud.
Podemos utilizar el Análisis Factorial Exploratorio para: Encontrar dimensiones en los constructor psicológicos que queremos estudiar Realizar un análisis de los ítems del test para comprobar su idoneidad Establecer relaciones entre las dimensiones del test.
Para la selección de los procedimientos de rotación en el Análisis Factorial debemos tener en cuenta que: Si las dimensiones están correlacionadas utilizaremos las rotaciones ortogonales y si las rotaciones no están correlacionadas las rotaciones oblicuas, Si las dimensiones están correlacionadas utilizaremos las rotaciones oblicuas y si las rotaciones no están correlacionadas las ortogonales. Si las dimensiones están correlacionadas utilizaremos las rotaciones ortogonales y si las rotaciones no están correlacionadas podemos utilizar indistintamente las rotaciones ortogonales o las oblicuas.
En la tabla de correlaciones reproducidas de un test de personalidad con 10 elementos hemos obtenido los siguientes resultados: Indica que el modelo no se ajusta bien a los ítems Indica que el modelo se ajusta bien a los ítems El modelo explica un alto porcentaje de varianza.
Se ha realizado un Análisis Factorial Exploratorio para analizar la estructura factorial de un test de actitudes hacia las redes sociales, compuesto por 8 ítems tipo Likert. Los resultadosobtenidos se muestran en la siguiente tabla: Sólo el ítem 3 es candidato a ser eliminado del test Los ítems 3 y 4 son candidatos a ser eliminados del test Ningún ítem es candidato a ser eliminado del test.
Se ha calculado el índice de discriminación a través de un coeficiente de correlación biserial (rb) dando este 0,52, lo que significa que: El ítem discrimina muy bien, las puntuaciones del ítem son continuas y las puntuaciones del test son continuas El ítem discrimina bien, las puntuaciones del ítem son continuas y las puntuaciones del test son continuas. El ítem discrimina muy bien, las puntuaciones del ítem son continuas y las puntuaciones del test son continuas.
Se ha realizado la discriminación de un ítem a través de grupos extremos, dando un resultado de 0, lo que significa que: El grupo inferior aciertan todos y el grupo superior fallan todos El grupo superior aciertan todos y el grupo inferior fallan todos No hay diferencias en cuanto a aciertos entre los ítems.
El índice de dificultad del ítem se relaciona con: La desviación típica del ítem La media del ítem La varianza del ítem.
Para obtener el poder discriminativo de ítems de actitudes, se calcula: El estadístico chi-cuadrado El coeficiente biserial puntual El Índice de Homogeneidad corregido.
Para calcular la discriminación de los ítems de aptitudes, se calcula: El coeficiente biserial puntual El índice de homogeneidad corregido El estadístico Ji-cuadrado.
El coeficiente de correlación biserial puntual, se utiliza cuando: La puntuación tanto del ítem como del test total son categóricas politómicas La puntuación tanto del ítem como del test total son categóricas dicotómicas La puntuación del ítem es categorial politómica y la del test es continua o numérica.
Señale la respuesta correcta: Un distractor muestra un poder discriminativo adecuado cuando provoca una correlación negativa entre la puntuación total en el test y la opción correcta del ítem. Un ítem muestra un poder discriminativo adecuado cuando obtiene una correlación positiva entre la puntuación de los sujetos en ese ítem y la puntuación total en el test Ambas respuestas son correctas.
Cuando un ítem de manera sistemática tiene distinta probabilidad de ser contestado correctamente, a pesar de que los sujetos muestran el mismo nivel de aptitud, se dice que el ítem muestra: Discriminación positiva Funcionamiento diferencial Equiprobabilidad.
Cuando realizamos el análisis de los ítems de un test debemos saber que: La calidad del test la calculamos mediante el análisis de la alternativa correcta y la calidad métrica del ítem la calculamos mediante el análisis de la alternativa incorrecta La calidad del test la calculamos mediante el análisis de la alternativa incorrecta y la calidad métrica del ítem la calculamos mediante el análisis de la alternativa correcta La calidad del test y la calidad del ítem se obtienen mediante el análisis de la alternativa correcta.
Utilizamos el coeficiente de correlación biserial cuando: La puntuación tanto del ítem como del test total son categóricas politómicas La puntuación del ítem es categórica politómica y la del test es continua o numérica La puntuación tanto del ítem como del test total son continuas.
Para la selección de los ítems para un test en función de su dificultad: Todos los ítems de un test deben tener la misma dificultad El acierto por azar es menor en ítems difíciles Nos interesan ítems con dificultad intermedia.
Con respecto a la discriminación de los ítems de un test: La respuesta correcta al ítem debería correlacionar positivamente con la puntuación del test La respuesta incorrecta al item deberia correlacionar negativamente con la puntuación del test. La respuesta incorrecta al ítem deberia correlacionar positivamente con la puntuación del test.
El coeficiente de homogeneidad corregido de un ítem requiere: Que el ítem objetivo sea eliminado antes del análisis Que el ítem objetivo sea eliminado después del análisis Que el ítem objetivo solo sea eliminado si hay un bajo número de ítems.
Se ha pasado un examen de lenguaje anglo-húngaro de 60 preguntas a un grupo de alumnos, compuesto por ítems de dos alternativas de respuesta siendo la opción C la correcta. Queremos saber si los distractores son equiprobables al obtener los siguientes resultados: Ji cuadrado = 2.3; Ji cuadrado teórico = 3.4 Los distractores son equiprobables Los distractores no son equiprobables Deberíamos calcular la discriminación de los distractores mediante un coeficiente de correlación.
Se ha pasado un examen de estadística de 40 preguntas a un grupo de alumnos, compuesto por ítems de tres alternativas de respuesta siendo la opción B la correcta. Queremos saber si los distractores son equiprobables al obtener los siguientes resultados: Ji cuadrado = 3.35; Ji cuadrado teórico = 2.87 Los distractores son equiprobables Los distractores no son equiprobables Deberíamos calcular la discriminación de los distractores mediante un coeficiente de correlación.
En un test de rendimiento académico que han respondido 1.000.001 sujetos tenemos un ítem de cuarenta alternativas de respuesta conde la opción H es la correcta. Queremos conocer la equiprobabilidad de los distractores obteniendo un chi-cuadrado empírico de 7.06 y un chi-cuadrado teórico (tabla) de 1.17 Los distractores son equiprobables Los distractores no son equiprobables Deberíamos calcular la discriminación de los distractores mediante un coeficiente de correlación.
En un test de rendimiento académico que han respondido 1.000.002 sujetos tenemos un ítem de cuarenta alternativas de respuesta conde la opción H es la correcta. Queremos conocer la equiprobabilidad de los distractores obteniendo un chi-cuadrado empírico de 5.68 y un chi-cuadrado teórico (tabla) de 5.69 Los distractores son equiprobables Los distractores no son equiprobables Deberíamos calcular la discriminación de los distractores mediante un coeficiente de correlación.
Utilizamos el procedimiento Alfa de Mantel-Haenszel para: Calcular la equiprobabilidad de los ítems Calcular si un ítem tiene un funcionamiento diferencial Calcular la discriminación de un distractor.
En el procedimiento de Mantel-Haenszel... El grupo de referencia es el que de partida se cree favorecido El grupo focal es el que de partida se cree perjudicado Ambas respuestas son correctas.
En el análisis del FDI: Un valor por debajo de 1 indica que el GF se ve favorecido Un valor por debajo de 1 indica que el GR se ve favorecido Un valor por encima de 1 indica que el GF se ve favorecido.
Si tras calcular el FDI obtengo un valor de 2... El ítem favorece al grupo de referencia El ítem favorece al grupo focal Me gusta la tarta de fresa.
Si tras calcular el FDI obtengo un valor de 0.3... El ítem favorece al grupo de referencia El ítem favorece al grupo focal Me gusta la tarta de fresa.
Las formas paralelas de un test deben cumplir las siguientes condiciones: Tener las mismas puntuaciones verdaderas y varianzas empíricas Tener las mismas puntuaciones verdaderas y varianzas error Tener las mismas puntuaciones empíricas y varianzas error.
Señala la opción falsa: La fiabilidad hace referencia a la precisión del test La validez hace referencia a la capacidad del test de medir el constructor que se propone medir La fiabilidad nunca tiene error.
Señala la opción falsa: La puntuación obtenida de un test se conoce como la puntuación empírica La puntuación verdadera puede contener error La puntuación empírica puede llamarse: X, observada, directa o total.
Señala la opción correcta: La puntuación verdadera siempre va a ser menor que la puntuación empírica La varianza total es la suma de la varianza empírica y la varianza verdadera El índice de fiabilidad me dice qué proporción de la varianza de las puntuaciones empíricas se debe a la puntuación verdadera.
Si tengo una varianza empírica de 30, y una varianza de las puntuaciones verdaderas de 25, entonces: El coeficiente de fiabilidad es de 0.83 La varianza error es 6 El índice de fiabilidad es de 0.83.
Mediante la técnica de medidas repetidas test-retest: Se aplican dos tests diferentes a una misma muestra Se aplica el mismo test a dos muestras distintas Se aplica el mismo test a una muestra en dos ocasiones.
La fiabilidad perfecta es: 1 0 Ambas son correctas.
Mediante la técnica de medidas repetidas de las formas paralelas: El procedimiento es igual al test-retest, pero se elimina el efecto aprendizaje Las formas pueden tener distinta puntuación verdadera No ocurre el efecto fatiga.
Mediante la división en dos mitades o mitades equivalentes: Se divide el test en dos mitades, y la correlación será la fiabilidad del test inicial Se divide el test en dos mitades, y la correlación será la fiabilidad de cualquiera de las dos mitades Se divide el test en dos mitades, y la correlación es la validez de criterio del test inicial.
Se ha pasado un test a una muestra con varianza de 30 puntos obteniéndose un coeficiente de fiabilidad de 0.60. Si este mismo test lo pasamos a otra muestra con varianza de 60 puntos, el coeficiente de fiabilidad del test será: 0.76 0.8 0.55.
Se ha pasado un test a una muestra con varianza de 10 puntos obteniéndose un coeficiente de fiabilidad de 0.50. Si este mismo test lo pasamos a otra muestra con varianza de 4 veces mayor que la de la primera muestra, el coeficiente de fiabilidad del test será: 0.87 0.89 0.86.
Se ha pasado un test a una muestra con varianza de 200 puntos obteniéndose un coeficiente de fiabilidad de 0.90. Si este mismo test lo pasamos a otra muestra con varianza de 100 puntos, el coeficiente de fiabilidad del test será: 0.88 0.45 0.8.
Tenemos un test de percepción que aplicamos a una muestra de 400 sujetos, donde la varianza de las punfuaciones es de 78 y el coeficiente de fiabilidad 0.67. Si aplicamos el mismo test a otra muestra de sujetos con una varianza de 70, ¿cuál seria el coeficiente de fiabilidad del test? 0.04 0.70 0.63.
Para analizar la fiabilidad de un test que he pasado a una muestra en dos ocasiones en el tiempo utilizaremos: rxx rxy Alfa de Cronbach.
Para analizar la fiabilidad de un test que se ha pasado a una muestra en una sola ocasión, utilizaremos: rxx rxy Alfa de Cronbach.
Para analizar la fiabilidad de un test con ítems dicotómicos con igual dificultad, podemos emplear: Solo KR-21 Solo KR-20 y KR-21 Alfa de Cronbach, KR-20 y KR-21.
Para analizar la fiabilidad de un test con ítems dicotómicos con diferente dificultad, lo más idóneo es calcular: KR-21 KR-20 Alfa de Cronbach.
Podemos utilizar KR-20 cuando: Tengamos ítems dicotómicos de diferente dificultad Tengamos ítems dicotómicos de igual dificultad Tengamos ítems dicotómicos de igual o diferente dificultad.
Podemos utilizar Alfa de Cronbach cuanto: Tengamos ítems tipo Likert Tengamos ítems dicotómicos de igual dificultad Ambas respuestas son correctas.
Tenemos un test de pensamientos obscenos de 40 ítems que se ha administrado a una muestra de 69 sujetos, obteniéndose un coeficiente de fiabilidad de 0.6. ¿Cuál será la fiabilidad si añadimos otros 40 ítems? 0.75 0.97 0.84.
Tenemos un test de satisfacción marital que hemos pasado a una muestra de 61 personas, y dispone de 100 ítems, obteniéndose un coeficiente de fiabilidad de 0.8. Calcular el nuevo coeficiente de fiabilidad si quitamos 90 ítems: 0.8 0.28 0.15.
Tenemos un test de satisfacción vital de 60 items se ha administrado a una muestra de 45 sujetos, obteniéndose un coeficiente de fiabilidad de 0.78. ¿Cuál será el número final de ítems del test para obtener un coeficiente de fiabilidad de 0.85? 96 1.59 36.
Tenemos un test de satisfacción vital de 90 items se ha administrado a una muestra de 45 sujetos, obteniéndose un coeficiente de fiabilidad de 0.6. ¿Cuántos ítems nuevos y paralelos sería necesario quitar al test para obtener un coeficiente de fiabilidad de 0.45? 49 41 45.
Tenemos un test de satisfacción vital de 20 items se ha administrado a una muestra de 45 sujetos, obteniéndose un indice de fiabilidad de 0.78. ¿Cuántos ítems nuevos y paralelos sería necesario añadir al test para obtener un coeficiente de fiabilidad de 0.75? 40 items 20 items 2 items.
Para el cálculo de la consistencia interna de un test de ansiedad con ítems tipo Likert se debe aplicar el coeficiente adecuado e interpretarlo, selecciona la opción correcta: Alfa de Cronbach = 0.84 el test es fiable KR20 = 0.52 el test es moderadamente fiable rxx = 0.88 el test es fiable.
En un test de personalidad hemos obtenido una varianza de 6 puntos y un indice de fiabilidad de 0.71. Si pasamos de nuevo este test a otra muestra de sujetos que tiene una varianza 4 veces mayor ¿Cuál será el coeficiente de fiabilidad de esta muestra?: 0.927 0.876 0.790.
En un test con 120 ítems y coeficiente de fiabilidad de 0,80 queremos saber cuántos ítems habría que eliminar para obtener un coeficiente de fiabilidad de 0,69. Para ello deberíamos calcular: k y obtendríamos un resultado menor de 1 k y obtendríamos un resultado mayor de 1 El coeficiente Spearman-Brown y obtendríamos un valor negativo.
Mediante la división en dos mitades o mitades equivalentes: Al obtener rxx, aplicamos Spearman Brown con K=2 Al obtener rxx, esa es la fiabilidad del test inicial Al obtener rxx, aplicamos Spearman Brown con K=0.5.
Tenemos una muestra con varianza 50 y un índice de fiabilidad de 0.76. ¿Cuál será el coeficiente de fiabilidad de una muestra con el doble de varianza? 0.15 0.79 0.82.
Tenemos un test de 50 ítems con un índice de fiabilidad de 0.79. ¿Cuántos ítems habrá que añadir para llegar a un coeficiente de fiabilidad de 0.85? 124 25 174.
Tenemos un test de 45 ítems con un índice de fiabilidad de 0.89. ¿Cuál será su coeficiente de fiabilidad final si añadimos 20 ítems? 0.84 0.982 0.91.
Señale la respuesta correcta: El coeficiente de validez de un test y la longitud del test mantienen una relación inversamente proporcional El coeficiente de validez de un test y la variabilidad de las puntuaciones mantienen una relación directamente proporcional Ambas respuestas son correctas.
La diferencia entre validez predictiva y validez concurrente radica: Para calcular la validez predictiva, primero se pasa un test y tras un determinado espacio de tiempo, se mide un criterio. Para calcular la validez concurrente, tanto test como criterio se pasan en el mismo momento Ambas afirmaciones son ciertas.
En un test hemos calculado su coeficiente de validez obteniendo un valor de 0,7 ¿Cuál será el porcentaje de varianza del criterio Y que es teóricamente pronosticada por el test X? 70% 49% 14%.
El coeficiente de validez de un test tiene un valor de 0,80. ¿Cuál sería el porcentaje de la varianza del criterio Y que es teóricamente pronosticable por el test X? 64% 16% 89%.
Tenemos un test de sexualidad con un coeficiente de fiabilidad de 0.85, mientras que un test de ninfomanía tiene una fiabilidad de 0.8, y la correlación entre ambas es de 0.7. La validez máxima, si la fiabilidad del test de sexualidad fuera perfecta sería de: 0.78 0.85 0.76.
Tenemos un test de sexualidad con un coeficiente de fiabilidad de 0.85, mientras que un test de ninfomanía tiene una fiabilidad de 0.8, y la correlación entre ambas es de 0.7. La validez máxima, si la fiabilidad del test de ninfomanía fuera perfecta sería de: 0.78 0.85 0.76.
enemos un test de sexualidad con un coeficiente de fiabilidad de 0.85, mientras que un test de ninfomanía tiene una fiabilidad de 0.8, y la correlación entre ambas es de 0.7. La validez máxima, si la fiabilidad tanto de test como de criterio fuera perfecta sería de: 0.78 0.85 0.76.
Determinar el máximo valor del coeficiente de validez de un test que tiene un índice de fiabilidad de 0.4 0.3 0.5 0.4.
El coeficiente de validez de un test: Nunca puede ser mayor que el índice de fiabilidad Nunca puede ser mayor que el coeficiente de fiabilidad Nunca puede ser menor que el coeficiente de fiabilidad.
El error típico de estimación: Su promedio total al cuadrado es la varianza error Sirve para calcular los intervalos de confianza Ambas respuestas son correctas.
En un test con 40 ítems y coeficiente de validez rxy = 0,6 y un coeficiente de fiabilidad rxx = 0.8, queremos saber qué coeficiente de validez tendrá el test si añadimos 10 ítems. 0.72 0.61 0.54.
En un test con 70 ítems y un coeficiente de validez de 0,8 y un coeficiente de fiabilidad de 0.9 queremos saber qué coeficiente de validez tendrá el test si quitamos 30 ítems. 0.55 0.66 0.77.
En un test con 120 ítems y un coeficiente de validez de 0,61 y un coeficiente de fiabilidad de 0.89, queremos saber qué coeficiente de validez tendrá el test si reducimos el número de ítems a la mitad. 0.57 0.59 0.56.
En un test con 30 ítems, un coeficiente de validez de 0.66 y un coeficiente de fiabilidad de 0.7, queremos saber qué coeficiente de validez tendrá el test si duplicamos su número de ítems 0.71 0.69 0.9.
En un test con 45 ítems, un coeficiente de validez de 0,64 y un coeficiente de fiabilidad de 0.8 queremos saber cuántos ítems habría que AÑADIR para obtener un coeficiente de validez final de 0,70. 205 250 5.56.
En un test con 100 ítems, un coeficiente de validez inicial de 0,6 y un coeficiente de fiabilidad de 0.8 queremos saber cuántos ítems habría que ELIMINAR para obtener un coeficiente de validez final de 0,51. 0.34 66 34.
Un test de razonamiento abstracto tiene un índice de fiabilidad de 0.90, otra prueba de agudeza visual, que actúa como criterio, tiene un coeficiente de fiabilidad de 0.57. La capacidad predictiva del test (coeficiente de determinación) respecto al criterio es de 0.82. Determinar el nuevo coeficiente de validez si el test tuviese una fiabilidad perfecta. 0.86 1.14 0.94.
A mayor error típico de estimación: Mayor es el intervalo de confianza Menor es el intervalo de confianza El intervalo de confianza siempre se queda igual.
A mayor N.C.: Mayor es el intervalo de confianza Menor es el intervalo de confianza El intervalo de confianza siempre se queda igual.
Esta es para matar a Juank: paso un test de gilipollismo y un test de conducción temeraria, y su correlación es de 0.76, por lo tanto, su coeficiente de no determinación K^2 será de 0.58 0.42 0.76.
Las transformaciones lineales de las puntuaciones suelen tener problemas con: Las puntuaciones decimales y negativas Las puntuaciones no normales Las puntuaciones tipificadas.
En cuanto a la asignación de puntuaciones, existen dos procedimientos de interpretación de los resultados obtenidos en una muestra: La interpretación normativa y la interpretación referida al criterio La interpretación máxima y la interpretación referida al criterio La interpretación normativa y la interpretación referida a los baremos.
Un examen de Psicometría administrado a una muestra de 45 sujetos ha obtenido una desviación típica de 1.3 puntos, y una calificación media de 7.5 puntos. ¿A cuántas desviaciones típicas de la media se encontrará un sujeto que haya sacado una nota de 8.2? 0.53 0.55 0.3.
Un examen de Psicometría administrado a una muestra de 45 sujetos ha obtenido una desviación típica de 1.3 puntos, y una calificación media de 7.5 puntos. ¿Cuál es la puntuación diferencial de un sujeto que haya sacado una nota de 9.4? 2 1.9 -2.
Un test de opinión administrado a una muestra de 45 sujetos ha obtenido una desviación típica de 10 puntos. Calcular la puntuación Z correspondiente a una puntuación diferencial de 9: 90 3 0.9.
Idelfonso del grupo A ha obtenido una nota de 6 puntos en su calificación final de la asignatura, donde la media de su clase ha sido 5.5 y la desviación típica de 0.5, mientras que Margarita, del grupo B ha obtenido una calificación de 7 puntos en su calificación final, donde la media de su clase ha sido de 8 y la desviación típica de 0.8 puntos. ¿Quién ha obtenido un mejor rendimiento respecto a su grupo normativo de referencia? Idelfonso Margarita Ambos.
En las transformaciones no lineales hay que tener en cuenta que: Requieren de la utilización de puntuaciones típicas Pueden tomar valores negativos Ambas son correctas.
Si las puntuaciones obtenidas de una muestra se distribuyen según la curva de distribución normal... Se puede calcular el percentil Zx y Zn no coinciden Zx y Zn siempre coinciden.
A una puntuación típica normalizada de 0.65 le corresponde un percentil.... 74 71 77.
Un test de opinión administrado a una muestra de 123 sujetos ha obtenido una varianza de 89 puntos. Asumiendo que las puntuaciones se distribuyen normalmente, hallar el percentil de un sujeto que ha obtenido una puntuación diferencial de 50 puntos. 0.56 100 29.
Un test de actitudes se ha administrado a una muestra de 150 sujetos. Los resultados obtienen una media de 60 puntos y una varianza de 90 puntos. Se asume que las puntuaciones se distribuyen normalmente. Si un sujeto ha obtenido una puntuación directa de 65 puntos, calcular el porcentaje de sujetos de la muestra que está por encima de esta puntuación. 30% 52% 70%.
A un percentil 85 le corresponde una puntuación típica normalizada de... 1.04 1.03 0.9.
Un test de Razonamiento Espacial ha sido administrado 150 sujetos, obteniéndose una varianza de 150 puntos. Suponiendo que las puntuaciones obtenidas se distribuyen normalmente, calcular el porcentaje de sujetos de la muestra que están por debajo de un sujeto que obtuvo en el test una puntuación empírica diferencial de 10 puntos. Quedan por debajo el 79% de la muestra a la que pertenece Quedan por debajo el 21% de la muestra a la que pertenece Con los datos del enunciado no se puede responder a la pregunta.
Un test de Razonamiento Espacial ha sido administrado 150 sujetos, obteniéndose una varianza de 150 puntos. Suponiendo que las puntuaciones obtenidas se distribuyen normalmente, calcular el porcentaje de sujetos de la muestra que están por encima de un sujeto que obtuvo en el test una puntuación empírica diferencial de 10 puntos.
1/10 puntos. Quedan por debajo el 79% de la muestra a la que pertenece Quedan por debajo el 21% de la muestra a la que pertenece Con los datos del enunciado no se puede responder a la pregunta.
Se ha administrado un test de eficiencia a una muestra de 80 sujetos, obteniendo una media de 50 puntos y una varianza de 16 puntos. Asumiendo que las puntuaciones se distribuyen normalmente, queremos calcular el porcentaje de sujetos de la muestra que está por encima de un sujeto que ha obtenido una puntuación directa de 52 puntos.
1/10 puntos. 72.57% 25.46% 30.85%.
Hemos aplicado un test sobre violencia a una muestra de 150 sujetos y su varianza empírica es de 23 puntos. Asumimos que las puntuaciones se distribuyen normalmente, y necesitamos calcular el eneatipo de un sujeto que ha obtenido una puntuación diferencial de 9 puntos. 8.75=9 8 7.
Hemos aplicado un test sobre violencia a una muestra de 151 sujetos y su varianza empírica es de 10 puntos. Asumimos que las puntuaciones se distribuyen normalmente, y necesitamos calcular el eneatipo de un sujeto que ha obtenido una puntuación diferencial de -2 puntos. 4.6=5 3.7=4 6.
Hemos aplicado un test sobre violencia a una muestra de 99 sujetos y su desviación típica empírica es de 30 puntos. Asumimos que las puntuaciones se distribuyen normalmente, y necesitamos calcular el eneatipo de un sujeto que ha obtenido una puntuación diferencial de 45 puntos. 8 8.3=8 7.6=8.
Se ha administrado un test de estar hasta los cojones de hacer cálculos pero esto te está ayudando a que no te pillen en el examen por ninguna parte a una muestra de 90 sujetos, obteniéndose una varianza de 25 puntos, y una media de 20 puntos. Calcular la puntuación de un sujeto cuya puntuación Z sea de 2 30 35 25.
Se ha administrado un test de vamos que ya queda menos en el examen por ninguna parte a una muestra de 69 sujetos, obteniéndose una varianza de 100 puntos, y una media de 60 puntos. Calcular la puntuación de un sujeto cuya puntuación Z sea de 3.2 65 87 92.
Se ha administrado un test de vamos que ya queda menos en el examen por ninguna parte a una muestra de 69 sujetos cuyas puntuaciones se distribuyen normalmente, obteniéndose una desviación típica de 40 puntos, y una media de 120 puntos. Calcular la puntuación de un sujeto cuyo percentil sea 60 121.6 130.8 115.3.
Se ha administrado un test sobre Percepción Visual a 400 estudiantes universitarios. Los resultados obtenidos son: media del test 46 puntos y varianza empírica de 16 puntos. Suponiendo que las puntuaciones obtenidas se distribuyen normalmente, calcular la puntuación empírica directa de un sujeto que supera al está por debajo del 10% de la muestra 51.12 66.48 57.23.
Los test de anclaje se utilizan en diseños: De grupos equivalentes De grupos no equivalentes con ítems comunes De un grupo.
En el plan de pilotaje del test es necesario: Utilizar una muestra representativa de la población objetivo Elaborar un cuestionario de incidencias y dificultades Ambas son correctas.
Las ventajas que tienen los ítems de elección múltiple son: Su fiabilidad y la posibilidad de estudiar grandes muestras Su facilidad para estructurar el contenido y promover el pensamiento lógico Su capacidad para evaluar procesos cognitivos superiores y de expresión.
En el protocolo de Osterling: La idoneidad se valora en una escala de 3 puntos mediante emparejamiento no ciego La idoneidad se valora en una escala de 5 puntos mediante emparejamiento no ciego La idoneidad se valora en una escala de 3 puntos mediante emparejamiento ciego.
Señale la respuesta correcta respecto al índice W de Kendall No puede adoptar valores negativos El máximo acuerdo se produce cuando el acuerdo observado es igual al esperado por azar Indica el grado de acuerdo que existe por encima del esperado por azar entre dos jueces.
Para la selección de los ítems para un test en función de su dificultad Todos los ítems de un test deben tener la misma dificultad El acierto por azar es menor en ítems difíciles Nos interesan ítems con dificultad intermedia.
Un elemento tipo Likert de un test: Es una escala que suma las respuestas de los sujetos al test Si presenta valores altos indica mayor acierto Es una pregunta que se hace a los sujetos.
Cuando realizamos el análisis de los ítems de un test debemos saber que La calidad del test la calculamos mediante el análisis de la alternativa correcta y la calidad métrica del ítem la calculamos mediante el análisis de la alternativa incorrecta La calidad del test la calculamos mediante el análisis de la alternativa incorrecta y la calidad métrica del ítem la calculamos mediante el análisis de la alternativa correcta La calidad del test y la calidad del ítem se obtienen mediante el análisis de la alternativa correcta.
Con respecto a la organización de los ítems en un test señale la respuesta correcta: Los ítems con un mismo formato deben ir juntos Los ítems no deben estar ordenados en función de su dificultad Los ítems de temas diferentes deben ir juntos.
Un test de razonamiento abstracto tiene un índice de fiabilidad de 0.80, otra prueba de agudeza visual, que actúa como criterio, tiene un coeficiente de fiabilidad de 0.77. La capacidad predictiva del test respecto al criterio es de 0.45. Determinar el nuevo coeficiente de validez si el test tuviese una fiabilidad perfecta. 0.56 0.83 0.75.
Para hacer la interpretación de las puntuaciones de un test: Podemos realizarla referida a una norma o a un criterio Podemos realizarla directamente si se ha construido una escala psicométrica Podemos realizarla referida a un baremo o a un criterio.
Un test de Razonamiento Espacial ha sido administrado 150 sujetos, obteniéndose una varianza de 49 puntos. Suponiendo que las puntuaciones obtenidas se distribuyen normalmente, calcular el porcentaje de sujetos de la muestra que están por debajo de un sujeto que obtuvo en el test una puntuación empírica diferencial de 8 puntos. Quedan por debajo el 56.36% de la muestra a la que pertenece Quedan por debajo el 87.29% de la muestra a la que pertenece Con los datos del enunciado no se puede responder a la pregunta.
Un test de Razonamiento Espacial ha sido administrado 150 sujetos, obteniéndose una varianza de 49 puntos. Suponiendo que las puntuaciones obtenidas se distribuyen normalmente, calcular el porcentaje de sujetos de la muestra que están por debajo de un sujeto que obtuvo en el test una puntuación empírica diferencial de 8 puntos Quedan por debajo el 56.36% de la muestra a la que pertenece Quedan por debajo el 87.29% de la muestra a la que pertenece Con los datos del enunciado no se puede responder a la pregunta.
Según el tratamiento de las respuestas, los tests pueden ser: Test de ejecución máxima y test normativos Test de ejecución típica y test referidos al criterio Test de ejecución máxima y test de ejecución típica.
Un test de 55 elementos se ha administrado a una muestra de 100 sujetos obteniendo un coeficiente de fiabilidad de 0.70 y un coeficiente de determinación respecto a un criterio de 0.40. Si añadimos 20 ítems paralelos al test, determinar el nuevo coeficiente de validez que se obtiene. 0.42 0.66 0.77.
¿Qué parámetros definen a la Curva Característica del Ítem? La dificultad, la discriminación y la probabilidad de acierto del ítem La dificultad, la discriminación y la FDI del ítem La dificultad, la probabilidad de acierto por azar y los distractores.
Según la Teoría de Respuesta al Ítem: No se necesita un grupo normativo para la construcción de un test Debemos analizar conjuntamente todos los ítems del test
Tenemos el mismo error de medida para todos los niveles.
En el Modelo Logístico de Rasch, la probabilidad de acertar un ítem depende de: La aptitud del sujeto y el índice de dificultad del ítem La aptitud del sujeto y el índice de discriminación del ítem La aptitud del sujeto y la probabilidad de acertar el ítem al azar.
Se ha pasado un examen de estadística de 40 preguntas a un grupo de alumnos, compuesto por ítems de tres alternativas de respuesta siendo la opción A la correcta. Queremos saber si los distractores son equiprobables al obtener los siguientes resultados: Ji cuadrado = 1,17; Ji cuadrado teórico = 0.87 Los distractores son equiprobables Los distractores no son equiprobables Deberíamos calcular la discriminación de los distractores mediante un coeficiente de correlación.
Hemos aplicado un test sobre violencia a una muestra de 150 sujetos y su varianza empírica es de 16 puntos. Asumimos que las puntuaciones se distribuyen normalmente, y necesitamos calcular el eneatipo de un sujeto que ha obtenido una puntuación diferencial de 6 puntos. 5.75 = 6 8 7.
Utilizamos el coeficiente de correlación biserial cuando La puntuación tanto del ítem como del test total son categóricas politómicas La puntuación del ítem es categórica politómica y la del test es continua o numérica La puntuación tanto del ítem como del test total son continuas.
El coeficiente de validez de un test tiene un valor de 0,75. ¿Cuál sería el porcentaje de la varianza del criterio Y que es teóricamente pronosticable por el test X? 56.36% 86.60% 75.24%.
La función que relaciona la aptitud de los sujetos y la probabilidad de acertar correctamente un ítem, se denomina: Unidimensionalidad Invarianza Curva Característica del ítem.
Si construimos una Escala Thurstone, para depurar la escala utilizaremos: La mediana La media La desviación cuartil.
En el Modelo Logístico de Rasch, la probabilidad de acertar un ítem depende de: La aptitud del sujeto y la probabilidad de acertar el ítem al azar La aptitud del sujeto y el índice de dificultad del ítem La aptitud del sujeto y el índice de discriminación del ítem.
Se ha pasado un test a una muestra con varianza de 4 puntos obteniéndose un índice de fiabilidad de 0.85. Si este mismo test lo pasamos a otra muestra con varianza 3 veces mayor que la de la primera muestra, el coeficiente de fiabilidad del test será: 0.91 0.8 0.96.
Señale la respuesta correcta: El coeficiente de fiabilidad de un test y la longitud del test mantienen una relación inversamente proporcional El coeficiente de fiabilidad de un test y la variabilidad de las puntuaciones mantienen una relación directamente proporcional Ambas respuestas son correctas.
Un test de opinión administrado a una muestra de 88 sujetos ha obtenido una varianza empírica de 9 puntos. Asumiendo que las puntuaciones se distribuyen normalmente, calcular el eneatipo de un sujeto que ha obtenido una puntuación diferencial de 3 puntos. 5 5.66=6 7.
Señala la respuesta correcta sobre el formato de respuesta de los ítems en los test de rendimiento óptimo: La principal limitación de los ítems con respuesta corta es la alta probabilidad de acierto por azar. Los ítems dicotómicos permiten medir procesos mentales complejos En los ítems de emparejamiento siempre debe existir, como mínimo, una respuesta distractora.
La principal desventaja del método de muestreo denominado oportunidad de muestreo es: No garantiza obtener muestras representativas Requiere un alto coste económico y personal Requiere mucho tiempo realizarlo, es decir, es muy lento.
La diferencia entre validez predictiva y validez concurrente radica El número de veces que se administra test y criterio El momento en el que se administra test y criterio En el valor de la capacidad predictiva del test sobre el criterio.
En un test hemos calculado su coeficiente de validez obteniendo un valor de 0,9 ¿Cuál será el porcentaje de varianza del criterio Y que es teóricamente pronosticada por el test X? 81% 90% 95%.
En la construcción de un test utilizamos las conductas de los sujetos para: Definir el constructo a medir. Medir los constructos que no son directamente observables. Medir los constructos que son directamente observables.
Señale la respuesta correcta: En los test de rendimiento óptimo tenemos respuestas correctas e incorrectas y en los de comportamiento típico no. En los test de rendimiento óptimo no hay respuestas correctas o incorrectas, y en los de comportamiento típico sí. En los test de rendimiento óptimo y comportamiento típico hay respuestas correctas e incorrectas.
En un test de rendimiento académico que han respondido 500 sujetos tenemos un ítem de tres alternativas de respuesta conde la opción C es la correcta. Queremos conocer la equiprobabilidad de los distractores obteniendo un chi-cuadrado empírico de 0,71 y un chi-cuadrado teórico (tabla) de 1.17 Deberíamos calcular la discriminación de los distractores mediante un coeficiente de correlación Los distractores no son equiprobables Los distractores son equiprobables.
Según el tratamiento de las respuestas, los test pueden ser: Test de ejecución típica y test referidos al criterio. Test de ejecución máxima y test normativos. Test de ejecución máxima y test de ejecución típica.
Determinar el máximo valor del coeficiente de validez de un test que tiene un coeficiente de fiabilidad de 0.65 0.42 0.80 0.65.
La interpretación de las puntuaciones de un test referidas al criterio se caracterizan por: Transformar linealmente las puntuaciones obtenidas por un sujeto en un test Tratar de determinar el nivel de dominio de un sujeto en un test, comparándolo con el dominio en ese mismo test del grupo al que pertenece Tratar de determinar el nivel de dominio de un sujeto respecto a un punto de corte preestablecido.
El coeficiente de correlación biserial puntual, se utiliza cuando: aaa La puntuación tanto del ítem como del test total son categóricas politómicas La puntuación tanto del ítem como del test total son categóricas dicotómicas La puntuación del ítem es categorial politómica y la del test es continua o numérica.
Se ha realizado un análisis de evidencias de validez de contenido a un cuestionario de actitudes formado por 10 ítems tipo Likert. Se ha utilizado un panel de expertos mediante protocolo no ciego. Los resultados obtenidos se muestran en la siguiente tabla: El ítem 4 muestra una excelente consistencia interna respecto al total de ítems del test, mientras que el ítem 6 muestra una aceptable consistencia interna respecto al total de ítems del test. El ítem 4 muestra un excelente grado de idonedidad respecto a su dimensión teórica, mientras que el ítem 6 no muestra un aceptable grado de idoneidad respecto a su dimensión teórica. Ambos ítems muestran un aceptable grado de idoneidad respecto a sus dimensiones teóricas.
Los coeficientes que dividen al test en dos mitades: Necesitan que la muestra tenga igual media y varianza. Necesitan dos muestras de sujetos. Necesitan que los ítems tengan igual dificultad.
Se ha realizando un análisis de evidencias de validez de contenido a un cuestionario de expectativas universitarias formado por 10 ítems tipo Likert. Se ha utilizando un panel de expertos mediante protocolo ciego. Los resultados obtenidos se muestran en la siguiente tabla. Según los resultados obtenidos, indique qué ítem o ítems deben ser eliminados: Los ítems 4 y 7 deben ser eliminados Ningún ítem debe ser eliminado Sólo el ítem 4 debe ser eliminado.
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