PSICOMETRÍA Tema 2 Principales teorías de los tests: la Teoría Clásica de los Tests (TCT) Salvador Chacón Moscoso Susana Sanduvete Chaves Agradecemos a Francisco Pablo Holgado Tello su inestimable colaboración en la elaboración de este material

ÍNDICE Introducción. Teoría clásica de los tests. 2.1. Conceptualización. 2.2. Supuestos del modelo. 2.3. Deducciones del modelo. Teoría de la Respuesta al Ítem (TRI). Teoría de la Generalizabilidad (TG).

1. INTRODUCCIÓN Las teorías de los tests permiten establecer una relación funcional entre: - Variables observables (procedentes de puntuaciones empíricas obtenidas de los participantes a través de sus respuestas en un test o sus ítems); y - Variables inobservables (puntuaciones verdaderas o grado de habilidad de los participantes en el constructo que se está midiendo).

1. INTRODUCCIÓN Principales teorías de los tests: Teoría Clásica de los Tests (TCT). Teoría de Respuesta al Ítem (TRI). Teoría de la Generalizabilidad (TG).

2. TEORÍA CLÁSICA DE LOS TESTS

2.1. CONCEPTUALIZACIÓN Spearman (1904, 1907, 1910, 1913) Relación funcional entre las puntuaciones empíricas u observadas (X), puntuaciones verdaderas (V) y puntuaciones debidas al error (E). Modelo lineal: X = V + E

2.1. CONCEPTUALIZACIÓN Las acciones de una persona que responde a un test en un momento concreto se ven afectadas por diversos factores difíciles de controlar. Esto implica que la puntuación obtenida (empírica) no coincide con su puntuación verdadera. Se hace necesario estimar la puntuación verdadera basándonos en los supuestos del modelo.

2.1. CONCEPTUALIZACIÓN El término de error incluye todos los errores aleatorios que afectan a las puntuaciones empíricas. Pueden provenir de diversas fuentes: La persona (su estado emocional, fatiga, estrés, etc.). El test (por sus ítems y tipo de formato). Características de quienes aplican la prueba. Condiciones ambientales. Instrucciones. Etc. Habría que tratar de controlar el efecto de estos factores a través de un estudio de fiabilidad (tema 5).

2.2. SUPUESTOS DEL MODELO A. La puntuación verdadera (V) es la esperanza matemática de la puntuación empírica (X). Si pasamos un infinito número de veces el mismo test a una persona (asumiendo que las aplicaciones son independientes, por lo que la puntuación obtenida en una aplicación no se encuentra influenciada por otras aplicaciones), la media de todas las puntuaciones observadas (X) sería la puntuación verdadera de la persona. V = E(X)

2.2. SUPUESTOS DEL MODELO B. La correlación entre las puntuaciones verdaderas de 'n' participantes en un test y los errores de medida es igual a 0. No existe relación entre errores de medida y puntuaciones verdaderas. rve = 0

2.2. SUPUESTOS DEL MODELO C. La correlación entre los errores de medida (re1e2) que afectan a las puntuaciones en dos tests diferentes (X1 y X2) es igual a 0. No hay razón para asumir que los errores de medida de un test influirá, positiva o negativamente, a los errores de medida en otro test, siempre y cuando los tests se hayan aplicado correctamente. re1e2 = 0

2.3. DEDUCCIONES DEL MODELO 1. cuando 2. 3. 4. E = X – V 5. cov (V, E) = 0 6. cov (X, V) =var (V)= 7. 8.

3. TEORÍA DE LA RESPUESTA AL ITEM (TRI) Lord (1952, 1953). La probabilidad de que una persona emita una respuesta específica a un ítem depende de el nivel de habilidad de la persona en el constructo medido y de las características del ítem (dificultad, discriminación). La TRI proporciona un número de modelos que asumen una relación funcional entre los valores de la variable que el ítem mide (nivel de habilidad de los participantes en el constructo medido) y la probabilidad de que los participantes acierten el ítem, dependiendo de su nivel de habilidad. Esta función se denomina “curva característica del ítem”.

3. TEORÍA DE LA RESPUESTA AL ITEM (TRI)

4. TEORÍA DE LA GENERALIZABILIDAD (TG) Cronbach, Glesser, Nanda y Rajaratnam (1972). Trata de sistematizar y clasificar el error como una función de las posibles fuentes que lo causan. Considera todas las posibles fuentes de error (debido a factores personales, situacionales, por las características del evaluador y variables instrumentales) e intenta diferenciarlas aplicando los procedimientos clásicos del análisis de la varianza (ANOVA).