VIU Psicometría UC2

¿Cuál es el modelo matemático-estadístico que fundamenta la obtención de puntuaciones en los tests y permite estimar errores asociados al proceso de medición?. Teoría de la Respuesta al Ítem (TRI). Teoría Bifactorial de la Inteligencia. Teoría Clásica de los Tests (TCT).

¿Cuál es el objetivo principal de la Teoría Clásica de los Tests (TCT)?. Desarrollar el análisis factorial. Estimar los errores de medición en la evaluación de variantes psicológicas. Cuantificar el Cociente de Correlación por rangos.

¿Quién fue el desarrollador principal de la Teoría Clásica de los Tests (TCT), a partir de 1904?. Alfred Binet. Charles Spearman. David Wechsler.

En la TCT, ¿qué representa la Puntuación Observada (X)?. El nivel real e inobservable del constructo psicológico. El resultado obtenido en el test. La diferencia entre el nivel real y el resultado obtenido.

Según la TCT, la Puntuación Verdadera (V) representa: La media de los errores de medida. El nivel real del constructo psicológico en el individuo, no observable directamente. La consistencia de las respuestas obtenidas.

¿Qué concepto es la diferencia entre la Puntuación Observada y la Puntuación Verdadera?. El Coeficiente de Fiabilidad. El Error de Medida. El Error Típico de Medida (ETM).

En el proceso psicométrico según la TCT, una vez elaborados los instrumentos de medida, ¿qué es necesario asignar al instrumento?. La varianza de los errores. Una escala y una unidad de medida. Un coeficiente de estabilidad.

Según Spearman (1904), además de la TCT, ¿qué otro concepto clave en psicometría desarrolló?. El Inventario Multifásico de Personalidad de Minessota (MMPI). La Teoría Bifactorial de la Inteligencia (factor g y específicos). La estimación del coeficiente Omega de McDonald.

El Primer Supuesto de la TCT establece que la relación entre la Puntuación Observada (X) y la Puntuación Verdadera (V) sigue un: Modelo logístico. Modelo no lineal. Modelo lineal.

Según el Segundo Supuesto de la TCT, el valor esperado (la media) del error de medida E(Ei) es igual a: La puntuación verdadera (Vi). Cero. La varianza de la puntuación observada.

El Segundo Supuesto también establece que la puntuación verdadera será igual a: El valor más alto de la puntuación observada. El valor esperado de la puntuación observada de un sujeto al que se aplica numerosas veces del test. La media de los errores positivos.

El Tercer Supuesto de la TCT postula que: Los errores de medida se correlacionan positivamente. No hay relación entre la puntuación verdadera y el error. La varianza observada es siempre mayor que la varianza verdadera.

¿Qué establece el Cuarto Supuesto de la TCT respecto a los errores de medida en dos tests diferentes?. Los errores de medida de un individuo deben correlacionar si los tests miden el mismo constructo. No hay relación entre los errores de medida de un individuo en dos tests. La correlación entre los errores de medida es la estimación de la fiabilidad.

El Quinto Supuesto de la TCT establece que: La puntuación verdadera de un test debe correlacionar con el error de otro. No hay relación entre la puntuación verdadera de un test y el error de otro. El error de medida debe ser homogéneo.

Si en un test la correlación entre la puntuación verdadera y la observada es alta, esto implica: Que la precisión de la prueba es baja. Que la precisión de la prueba es alta. Que el error explica la mayoría de los resultados.

Si la varianza de los errores representa el 40% de la varianza total (empírica), ¿qué porcentaje de la varianza se debe a la fiabilidad?. 100%. 40%. 60%.

El Coeficiente de Fiabilidad indica: La proporción de varianza de X que se debe al error. El parecido entre la puntuación observada (X) y la puntuación verdadera (V). El grado en que el test mide lo que se supone que debe medir.

En términos de varianza, el coeficiente de fiabilidad se interpreta como: La proporción de varianza de V que es explicada por X. La proporción de varianza de X que es explicada por V. La varianza total observada.

Si se aplica una misma prueba a una misma persona repetidas veces, las variaciones en los resultados se deben a: La consistencia. El error de medida. El Error Típico de Medida (ETM).

Dos tests son considerados "Paralelos" cuando: Tienen la misma media de la puntuación observada, pero diferente varianza de los errores. Presentan la misma puntuación verdadera y las varianzas de los errores son iguales. Ambos miden constructos diferentes pero tienen correlación cero.

Si dos tests tienen la misma media y varianza de la puntuación observada (X), se puede concluir que: Son tests equivalentes. Son tests paralelos. Son tests no fiables.

¿Qué son las "Medidas Equivalentes" en el contexto de las Formas Paralelas?. Medidas que cumplen totalmente el paralelismo. Medidas en las que no se cumple el paralelismo. Medidas que tienen una correlación igual a la unidad.

¿Qué significa la asunción de "Homocedasticidad de los errores" en el contexto de las Formas Paralelas?. Que la correlación entre las formas es igual a la fiabilidad. Que las varianzas de los errores (Var(E)) son iguales en todas las puntuaciones X. Que la media de los errores es cero.

Si la fiabilidad (R xx ′) es igual a 1, ¿cuál es el valor del Error Típico de Medida (ETM)?. El ETM es igual a la desviación típica de la puntuación observada (DTx). El ETM es igual a 0. El ETM es un valor negativo.

¿Cómo debe interpretarse el Error Típico de Medida (ETM)?. Únicamente como un valor absoluto. En relación a la Desviación Típica del test (DTx). En relación al número de ítems.

Si la fiabilidad (Rxx′) es igual a 0, ¿cómo se relaciona la Desviación Típica de los errores (DTe) con la Desviación Típica de la puntuación observada (DTx)?. DTe es menor que DTx. DTe es igual a DTx. DTe es cero.

¿Cuáles son las dos grandes formas de medir la fiabilidad según la metodología psicométrica?. TCT y TRI. Aplicación doble y aplicación única. Test de Potencia y Test de Velocidad.

En el método de Formas Paralelas (Aplicación Doble), ¿cómo se administra el test?. Se administra el mismo test dos veces al mismo grupo. Se administra una forma (A) y una forma paralela (B) de un test al mismo grupo en una sola ocasión. Se divide un test en dos mitades y se correlacionan.

El coeficiente de fiabilidad obtenido mediante el método de Formas Paralelas se denomina coeficiente de: Estabilidad. Consistencia interna. Equivalencia.

Una de las principales desventajas del método de Formas Paralelas es: El alto riesgo de efectos de recuerdo. La difícil construcción de formas alternativas y su ausencia en muchos tests válidos. Que solo se puede aplicar a tests de rendimiento típico.

En el método de Formas Paralelas, ¿qué técnica se recomienda usar para evitar efectos de recuerdo y del orden de presentación?. Fórmula de Spearman-Brown. Contrabalanceo. Análisis factorial.

Si el coeficiente de equivalencia es mayor, ¿qué implicación tiene para las formas del test?. Son menos homogéneas. Son más intercambiables. El error de medida es mayor.

El método Test-Retest se caracteriza por: Administrar formas paralelas en una sola ocasión. Administrar el mismo test en dos ocasiones al mismo grupo de personas. Dividir el test en dos mitades.

El coeficiente de fiabilidad obtenido mediante el método Test-Retest se denomina coeficiente de: Equivalencia. Estabilidad. Consistencia.

¿Cuál es el intervalo de tiempo recomendado entre las dos aplicaciones en el método Test-Retest?. Menos de una semana. Entre 2 semanas y 6 meses. Más de un año.

¿Qué factor debe considerarse en el método Test-Retest, ya que puede afectar a la fiabilidad?. La varianza de los ítems. Efectos del aprendizaje. El análisis factorial de los pesos.

El Método de las Dos Mitades (Split-Half) considera que las dos partes del test son: Medidas equivalentes, pero no paralelas. Formas paralelas del test original. Tests independientes sin correlación.

Si un test es homogéneo, ¿qué tipo de división es válida para el Método de las Dos Mitades?. Solo la división por dificultad creciente. Cualquier división puede ser válida. Solo la alternancia por contenido temático.

Si un test tiene dificultad creciente o múltiples áreas, ¿qué se debe evitar al dividirlo en mitades?. El criterio aleatorio (pares/impares). Las divisiones arbitrarias. La aplicación de la fórmula de Spearman-Brown.

¿Cuál es un criterio no aleatorio para dividir un test en mitades?. Ítems pares/impares. Alternancia por dificultad o equilibrio por contenido temático. División según la hora de aplicación.

¿Qué fórmula se utiliza para ajustar la fiabilidad del test completo a partir de la correlación obtenida entre sus dos mitades?. Fórmula de Kuder-Richardson. Fórmula de Spearman-Brown. Coeficiente Omega de McDonald.

La Fórmula de Spearman-Brown asume que las mitades del test son: Equivalentes. Paralelas. Independientes.

¿Cómo influye el número de ítems de un test en su fiabilidad, asumiendo otros factores constantes?. Cuantos menos ítems, mayor fiabilidad. Cuantos más ítems tiene un test, mayor es su fiabilidad. El número de ítems no afecta a la fiabilidad si se usa Spearman-Brown.

Además de Spearman-Brown, ¿qué otros coeficientes se pueden usar para estimar la fiabilidad por el método de las dos mitades?. Kuder-Richardson y Alpha de Cronbach. Rulon y Guttman-Flanagan. Jacobson y Truax.

El método de "Covarianza entre ítems" es un tipo de estimación de fiabilidad que se obtiene mediante: Aplicación doble. Aplicación única. Formas paralelas.

¿Qué coeficiente de consistencia interna es ampliamente utilizado en el método de covarianza entre ítems?. Coeficiente de Estabilidad. Alpha de Cronbach. Lambda de Guttman.

¿Qué método de covarianza entre ítems se utiliza cuando las respuestas son dicotómicas (ej. correcto/incorrecto)?. Alpha de Cronbach. Kuder-Richardson. Omega de McDonald.

¿Qué método de estimación de fiabilidad se basa en el Análisis Factorial de los ítems?. Alpha de Cronbach. Lambda de Guttman. Coeficiente Omega de McDonald.

Generalmente, ¿cómo se comparan los valores del Coeficiente Omega de McDonald con el Alpha de Cronbach?. Omega suele presentar valores inferiores. Omega suele presentar valores superiores a la alfa de Cronbach. Sus valores son siempre idénticos.

En el método ANOVA para la estimación de fiabilidad, ¿qué representa la Correlación intraclase?. El número de ítems en el test. El grado de parecido medio o consistencia entre las puntuaciones a lo largo de los tratamientos (ítems). La varianza error.

¿Quiénes desarrollaron el "Indicador de cambio fiable" que permite saber si un tratamiento ha sido efectivo?. Speer, Jacobson y Truax. Hathaway y McKinley. Cattell y Spearman.

Para la estimación de las puntuaciones verdaderas mediante un intervalo de confianza, la TCT asume que las puntuaciones verdaderas y los errores de medida siguen una: Distribución uniforme. Distribución binomial. Distribución normal.

¿Cuál es una limitación de la suposición de distribución normal en la TCT para la estimación de la puntuación verdadera?. El Error Típico de Medida (ETM) es siempre preciso. La normalidad y la igualdad de varianzas condicionales (homocedasticidad) son frecuentemente cuestionadas. La TCT ofrece una solución a esta limitación.

Según la TCT, si no se cumple la homocedasticidad (igualdad de varianzas condicionales), el Error Estándar de Medida es especialmente problemático en: Valores medios de la escala. Valores extremos de la escala. Tests dicotómicos.

¿Qué factor relacionado con la muestra afecta a la fiabilidad del test?. La coherencia interna. La variabilidad de las puntuaciones. La consistencia temporal.

¿Cómo afecta la longitud del test a su fiabilidad?. La longitud solo influye si el test es de velocidad. La longitud del test es un factor que afecta a la fiabilidad. La fiabilidad es independiente de la longitud, solo depende del número de ítems problemáticos.

Respecto a los ítems problemáticos, para aumentar la fiabilidad se recomienda: Eliminar los ítems con correlaciones altas con el total de la prueba. Eliminar los ítems con correlaciones bajas con el total del test. Mantener todos los ítems para asegurar la validez.

En relación con los ítems problemáticos de pruebas ya publicadas, ¿qué advertencia se hace?. Se deben eliminar los ítems si su correlación es menor de 0.30. No se deben eliminar ítems de pruebas publicadas, ya que la fiabilidad no sería comparable con la original. Se pueden modificar para mejorar su redacción.

Si se varían las condiciones de aplicación de un test (ej. no seguir el manual al pie de la letra), ¿qué efecto tiene esto en la medición?. La consistencia interna mejora. Aumenta el error. La fiabilidad se mantiene constante si se compensa con el contrabalanceo.

¿Qué elemento de las condiciones de aplicación puede mejorarse para reducir el error?. El análisis factorial de los pesos. La longitud del test. Las instrucciones, el tiempo de aplicación o los ejemplos erróneos.