Funcionamiento diferencial de los items. Procedimiento mantel-haenszel y modelos loglineales

  1. FIDALGO ALISTE, ANGEL MANUEL
Dirigida per:
  1. José Muñiz Fernández Director/a

Universitat de defensa: Universidad de Oviedo

Any de defensa: 1996

Tribunal:
  1. Guillermo Vallejo Seco President
  2. Marcelino Cuesta Izquierdo Secretari
  3. José Antonio López Pina Vocal
  4. Pere Joan Ferrando Piera Vocal
  5. Juana Gómez Benito Vocal
Departament:
  1. Psicología

Tipus: Tesi

Teseo: 54045 DIALNET

Resum

EL PROPOSITO DE ESTA TESIS DOCTORAL HA SIDO COMPARAR DOS PROCEDIMIENTOS PARA EVALUAR EL FUNCIONAMIENTO DIFERENCIAL DE LOS ITEMS (DIF): LOS MODELOS LOGLINEALES Y EL PROCEDIMIENTO MANTEL-HAENSZEL (MH). EN LA PARTE TEORICA, SE HA EXPLICADO EL SESGO DESDE UNA PERSPECTIVA MULTIDIMENSIONAL, Y SE HAN REVISADO LOS PRINCIPALES METODOS ESTADISTICOS PARA DETECTAR EL FUNCIONAMIENTO DIFERENCIAL DE LOS ITEMS. EN LA PARTE EMPIRICA, LOS DOS PROCEDIMIENTOS PARA EVALUAR EL DIF FUERON COMPARADOS, UTILIZANDO DATOS SIMULADOS, CON RESPECTO A SUS TASAS DE ERROR TIPO I Y POTENCIA DE PRUEBA. LOS DATOS FUERON SIMULADOS PARA REFLEJAR CONDICIONES QUE VARIABAN EN EL TAMAÑO DE MUESTRA, DIFERENCIAS EN LA DISTRIBUCION DE LA HABILIDAD ENTRE EL GRUPO FOCAL Y EL DE REFERENCIA, PROPORCION DE ITEMS CON DIF EN EL TEST, TAMAÑO DEL DIF, TIPO DE DIF- UNIFORME, NO UNIFORME Y MIXTO-, LONGITUD DEL TEST, Y MODELO DE TRI UTILIZADO PARA GENERAR LOS DATOS. LOS RESULTADOS MOSTRARON QUE EL PROCEDIMIENTO MH ES MAS PODEROSO QUE LOS MODELOS LOGLINEALES PARA DETECTAR EL DIF UNIFORME, Y QUE LA VARIACION DEL MH PROPUESTA POR MAZOR, CLAUSER Y HAMBLETON (1994) PARA DETECTAR EL DIF NO UNIFORME TAMBIEN ES MAS PODEROSA QUE LOS MODELOS LOGLINEALES PARA DETECTAR EL DIF NO UNIFORME. SIN EMBARGO, LA TASA DE ERROR TIPO I PARA LA VARIACION DEL PROCEDIMIENTO MH FUE BASTANTE MAS GRANDE QUE LA ESPERADA (ALFA=0.05). ADEMAS, SE EVALUARON UN PROCEDIMIENTO BIETAPICO Y OTRO ITERATIVO PARA DETECTAR EL DIF CON LOS ESTADISTICOS MH. A TRAVES DE ESTUDIOS DE SIMULACION SE MUESTRA QUE LA APLICACION BIETAPICA DE LOS ESTADISTICOS MH TIENDE A IDENTIFICAR MAS VERDADEROS POSITIVOS Y MENOS FALSOS NEGATIVOS QUE SU APLICACION EN UNA ETAPA, Y LA APLICACION ITERATIVA ES MEJOR QUE SU APLICACION BIETAPICA, CUANDO LA MAGNITUD DEL DIF NO ES PEQUEÑA Y EL NUMERO DE ITEMS SESGADOS ES GRANDE.