Equiparación de puntuaciones mediante máxima verosimilitud y valores plausibles

Héctor Salomón Mullo Guaminga, Nathaly Geovanna Paredes Ayala, David Vitelio Ayala Cárdenas, Valeryn Anahí Belalcázar Loor

Resumen


La investigación se centra en desarrollar un proceso de simulación y estimación de la habilidad en datos para dos formas de prueba que se ajusten al modelo de teoría de respuesta al ítem de Rasch. Se busca minimizar el error cuadrado medio en la estimación de la habilidad de sustentantes de la prueba. Se considera aspectos cruciales como el porcentaje de ítems ancla, la distribución de las dificultades de los ítems y el sesgo de la distribución. Utilizando estos datos, se estima la habilidad mediante la máxima verosimilitud y valores plausibles. Un total de 768 escenarios, evaluando el error absoluto medio y el error cuadrático. Los resultados obtenidos muestran 15 escenarios que minimizaron las medidas de error, en general, esto ocurrió cuando la distribución de la dificultad de los ítems es normal estándar, además, cuando la estimación de las habilidades se desarrolla en un ambiente de desconocimiento de las dificultades de los ítems. La conclusión más importante es que el mejor método de estimación de la habilidad es el de máxima verosimilitud, donde las dificultades de los ítems siguen una distribución normal.


Palabras clave


Equiparación; Psicometría; Valores plausibles; Teoría de Respuesta al Ítem.

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DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v9i5.7153

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