Sesgo y Error de Vinculación en la Calibración de Parámetros de Ítem Fijos
Autores: Robitzsch, Alexander
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Sesgo y Error de Vinculación en la Calibración de Parámetros de Ítem Fijos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas aplicadas
Palabras clave
Teoría de respuesta al ítem
Modelo 2pl
Diferencias entre grupos
Calibración de parámetros de ítem fijos
Sesgo
Funcionamiento diferencial del ítem
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 16
Citaciones: Sin citaciones
El modelo de teoría de respuesta al ítem logístico de dos parámetros (2PL) se aplica con frecuencia para analizar diferencias entre grupos en variables aleatorias binarias multivariadas. Los parámetros del ítem en el modelo 2PL se fijan con frecuencia al estimar la media y la desviación estándar para un grupo de interés. Este método también se llama calibración de parámetros de ítem fijos (FIPC). En este artículo, se derivan analíticamente el sesgo y el error de vinculación del enfoque FIPC en presencia de funcionamiento diferencial de ítems aleatorios uniformes (DIF). La adecuación de los hallazgos analíticos se validó en un estudio de simulación. Resultó que la magnitud del sesgo y la varianza en los parámetros de distribución aumentan con el aumento de la varianza de los efectos DIF aleatorios.
Descripción
El modelo de teoría de respuesta al ítem logístico de dos parámetros (2PL) se aplica con frecuencia para analizar diferencias entre grupos en variables aleatorias binarias multivariadas. Los parámetros del ítem en el modelo 2PL se fijan con frecuencia al estimar la media y la desviación estándar para un grupo de interés. Este método también se llama calibración de parámetros de ítem fijos (FIPC). En este artículo, se derivan analíticamente el sesgo y el error de vinculación del enfoque FIPC en presencia de funcionamiento diferencial de ítems aleatorios uniformes (DIF). La adecuación de los hallazgos analíticos se validó en un estudio de simulación. Resultó que la magnitud del sesgo y la varianza en los parámetros de distribución aumentan con el aumento de la varianza de los efectos DIF aleatorios.