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PGC2018-093838-B-I00

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ANALISIS BAYESIANO PSICOMETRICO DE ITEMS DE ELECCION FORZOSA CON RESPUESTA CONTI...

ANALISIS BAYESIANO PSICOMETRICO DE ITEMS DE ELECCION FORZOSA CON RESPUESTA CONTINUA MEDIANTE LA DISTRIBUCION DIRICHLET EL PROYECTO SE ENMARCA DENTRO DEL CAMPO DE LOS DESARROLLOS FORMALES EN PSICOMETRIA, EL PROPOSITO ES ELABORAR UN MODELO MULTIDIMENSIONAL DE TEORIA DE RESPUESTA AL ITEM PARA EL ANALISIS DE DATOS CONTINUOS PROCEDENTES DE ITEMS COMPOS... ver más

01/01/2018

UAM

36K€

Presupuesto del proyecto: 36K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3188

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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Participantes

UAM

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3188

Presupuesto del proyecto 36K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EL PROYECTO SE ENMARCA DENTRO DEL CAMPO DE LOS DESARROLLOS FORMALES EN PSICOMETRIA, EL PROPOSITO ES ELABORAR UN MODELO MULTIDIMENSIONAL DE TEORIA DE RESPUESTA AL ITEM PARA EL ANALISIS DE DATOS CONTINUOS PROCEDENTES DE ITEMS COMPOSICIONALES, ESTOS ITEMS SE UTILIZAN EN TESTS DE PERSONALIDAD Y ACTITUDES, Y CONSISTEN EN REPARTIR UN NUMERO FIJO DE PUNTOS ENTRE TRES O MAS CARACTERISTICAS DE PERSONALIDAD, DE ACUERDO CON EL GRADO EN QUE EL SUJETO EVALUADO SE SIENTA REFLEJADO POR CADA CARACTERISTICA, DE ESTE MODO SE INTENTAN EVITAR SESGOS DE RESPUESTA QUE APARECEN EN LOS ITEMS TIPO LIKERT DE LOS TEST DE PERSONALIDAD, COMO EL SESGO DE AQUIESCENCIA,EL MODELO PSICOMETRICO QUE SE VA A DESARROLLAR PARA ESTOS DATOS TOMA COMO BASE LA DISTRIBUCION DIRICHLET, CUYO PROPOSITO ES MODELIZAR LAS PROPORCIONES REPARTIDAS ENTRE DOS O MAS ELEMENTOS, EL PARAMETROS DE LA DISTRIBUCION DIRICHLET DE LA TEORIA DE LA PROBABILIDAD SE CALCULARAN A PARTIR DE VARIOS RASGOS LATENTES QUE DESCRIBEN AL SUJETO EVALUADO, OBTENIENDO ASI UN MODELO PSICOMETRICO UTIL PARA MEDIR DIFERENCIAS INDIVIDUALES,EL PROYECTO TIENE VARIAS FASES, LA PRIMERA CONSISTE EN EL DESARROLLO MATEMATICO DEL MODELO ESTADISTICO BASADO EN LA DISTRIBUCION DIRICHLET, A CONTINUACION SE DESARROLLARAN LOS METODOS DE INFERENCIA ESTADISTICA DENTRO DE UN ENFOQUE BAYESIANO, EL CUAL RESULTA NECESARIO DEBIDO A QUE ES UN MODELO CON MUCHOS PARAMETROS Y LAS DISTRIBUCIONES A-PRIORI AYUDAN A ESTABILIZAR LOS ESTIMADORES, LA ESTIMACION TOMA COMO BASE EL METODO MARGINAL CON EL ALGORITMO EM, AL CUAL SE LE INCORPORARAN LAS DISTRIBUCIONES A-PRIORI, TAMBIEN SE REALIZARA LA ESTIMACION BAYESIANA MEDIANTE SIMULACION MCMC, SE DESARROLLARAN TECNICAS DE BONDAD DE AJUSTE BASADAS EN COMPROBACIONES PREDICTIVAS POSTERIORES, EN CONCRETO EN SIMULAR LA MATRIZ DE VARIANZAS-COVARIANZAS PREDICHA POR EL MODELO PARA COMPARARLA CON LA OBSERVADA EN LOS DATOS, EL DESARROLLO FORMAL DE LOS METODOS INFERENCIALES SE IMPLEMENTARAN EN UN PROGRAMA INFORMATICO PARA APLICAR EL MODELO DIRICHLET A MUESTRAS DE DATOS ARBITRARIAS, DICHO PROGRAMA SE ESCRIBIRA EN LOS LENGUAJES R, STAN Y C++,LA SEGUNDA FASE CONSISTE EN REALIZAR DOS ESTUDIOS DE SIMULACION PARA EVALUAR LAS PROPIEDADES DE LOS ALGORITMOS DE INFERENCIA ESTADISTICA, EL PRIMER ESTUDIO TRATA SOBRE LA RECUPERACION DE PARAMETROS Y LAS PROPIEDADES DE LOS ESTADISTICOS DE BONDAD DE AJUSTE CUANDO EL MODELO ESTIMADO EN LOS DATOS ES CORRECTO, EN EL SEGUNDO ESTUDIO SE EVALUARA LA POTENCIA DE LOS METODOS DE BONDAD DE AJUSTE FRENTE A DISTINTOS POSIBLES FALLOS DEL MODELO, POR EJEMPLO CUANDO EL NUMERO DE FACTORES LATENTES NO COINCIDE EN EL MODELO SIMULADO Y EN EL MODELO ESTIMADO,LA ULTIMA FASE DEL PROYECTO CONSISTE EN REALIZAR ESTUDIOS CON DATOS REALES, PARA ELLO SE APLICARA UN TEST QUE MIDE LOS CINCO GRANDES FACTORES DE PERSONALIDAD UTILIZANDO ITEMS COMPOSICIONALES, ADEMAS DE APLICAR TESTS TRADICIONALES DE PERSONALIDAD CON FORMATO LIKERT, EL PROPOSITO ES EVALUAR SI CON LOS ITEMS COMPOSICIONALES SE EVITAN LOS SESGOS DE RESPUESTA ASOCIADOS AL FORMATO LIKERT Y SE MEJORA ASI LA VALIDEZ DE LAS MEDICIONES, TAMBIEN SE ESTUDIARA LA VALIDEZ CONCURRENTE Y PREDICTIVA DE LOS DATOS COMPOSICIONALES FRENTE A OTRAS VARIABLES RELEVANTES EN EL AMBITO APLICADO DE LA TEORIA DE LA PERSONALIDAD, PSICOMETRÍA\ESTADÍSTICA APLICADA\MÉTODOS DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS DEL

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