SE OBSERVA UNA CRECIENTE SOFISTICACION ESTADISTICA EN LA EVALUACION PSICOLOGICA. ASI, LA INICIATIVA PROMIS (PATIENT REPORTED OUTCOMES MEASUREMENT INFORMATION SYSTEM) DE LOS NATIONAL INSTITUTES OF HEALTH (NIH) DE LOS EE.UU VEASE H...
SE OBSERVA UNA CRECIENTE SOFISTICACION ESTADISTICA EN LA EVALUACION PSICOLOGICA. ASI, LA INICIATIVA PROMIS (PATIENT REPORTED OUTCOMES MEASUREMENT INFORMATION SYSTEM) DE LOS NATIONAL INSTITUTES OF HEALTH (NIH) DE LOS EE.UU VEASE HTTP://WWW.NIHPROMIS.ORG/ SE DIRIGE A OBTENER MEDICIONES PRECISAS DEL ESTADO MENTAL DE ESTADO DE LOS PACIENTES UTILIZANDO AUTOINFORMES. LA MODELIZACION DE LAS RESPUESTAS EN PROMIS SE REALIZA MEDIANTE MODELOS DE TEORIA DE RESPUESTA A LOS ITEMS (TRI). ESTA PROPUESTA SE CENTRA EN DOS ASPECTOS PUNTEROS DE LA INVESTIGACION ACTUAL EN TEORIA DE RESPUESTA A LOS ITEMS: A) ESTADISTICOS PARA DETECTAR EL ORIGEN DE LA FALTA DE AJUSTE EN MODELOS MAL ESPECIFICADOS., B) EVALUACION PSICOLOGICA MEDIANTE CUESTIONARIOS DE ELECCION FORZOSA. LOS PROCEDIMIENTOS EXISTENTES PARA DETECTAR QUE ITEMS NO SE AJUSTAN A UN MODELO DE TRI DETERMINADO SON CLARAMENTE INSATISFACTORIOS. EXISTEN PROCEDIMIENTOS POTENTES PARA DETECTAR ITEMS QUE NO SE AJUSTAN AL MODELO, PERO UNICAMENTE PUEDEN APLICARSE CUANDO EL NUMERO DE ITEMS ES PEQUEÑO POR MOTIVOS COMPUTACIONALES. POR OTRO LADO, EXISTEN PROCEDIMIENTOS QUE PUEDEN SER APLICADOS A GRANDES CONJUNTOS DE ITEMS, PERO SE HA MOSTRADO RECIENTEMENTE QUE ADOLECEN DE POTENCIA (NO DETECTAN TODOS LOS ITEMS QUE DEBIERAN SER RECHAZADOS). UNO DE LOS OBJETIVOS DE ESTA PROPUESTA ES EL DESARROLLAR NUEVOS ESTADISTICOS DE BONDAD DE AJUSTE QUE PERMITAN IDENTIFICAR QUE ITEMS NO SE AJUSTAN A UN MODELO DE TRI DETERMINADO. LOS ESTADISTICOS DEBEN TENER UNA DISTRIBUCION CONOCIDA (A FIN DE QUE NO SE RECHACEN ITEMS INNECESARIAMENTE), Y TENER POTENCIA PARA DETECTAR ITEMS QUE NO SE AJUSTAN AL MODEL; FINALMENTE, DEBE SER POSIBLE CALCULARLOS EN MODELOS DE CUALQUIER TAMAÑO. SI EL MODELO DE TRI TIENE UN ELEVADO NUMERO DE PARAMETROS (P.EJ., NO PARAMETRICOS), CUALQUIER ESTADISTICO DESARROLLADO PARA MUESTRAS DE CALIBRACION SERA INVALIDO (DEBIDO A LA FALTA DE GRADOS DE LIBERTAD). PARA ESTE TIPO DE MODELOS, ES NECESARIO UTILIZAR MUESTRAS DE VALIDACION CRUZADA. POR TANTO, ES NECESARIO DESARROLLAR ESTADISTICOS TAMBIEN PARA MUESTRAS DE VALIDACION CRUZADA. POR OTRO LADO, EXISTE UN INTERES CRECIENTE EN LOS DENOMINADOS TEST DE ELECCION FORZOSA YA QUE SE CREE QUE SU UTILIZACION REDUCE LOS SESGOS DE LAS RESPUESTAS. EN ESTOS CUESTIONARIOS LOS ITEMS SON PRESENTADOS EN BLOQUES Y LOS SUJETOS DEBEN CONTESTAR UTILIZANDO ORDENACIONES (COMPLETAS O PARCIALES). SIN EMBARGO, ESTE FORMATO EXIGE UTILIZAR UN MAYOR NUMERO DE ITEMS QUE LA UTILIZACION DE RATINGS A FIN DE OBTENER LA MISMA PRECISION DE MEDICION POR LO QUE ES NECESARIO DESARROLLAR UN SISTEMA DE ADMINISTRACION COMPUTERIZADO ADAPTATIVO PARA ESTE TIPO DE DATOS. HEMOS DISEÑADO UN MODELO DE TRI TESTS DE ELECCION FORZOSA Y EN LA SEGUNDA LINEA DE INVESTIGACION DE ESTE PROYECTO SE DESARROLLARA UN SISTEMA DE ADMINISTRACION COMPUTERIZADO ADAPTATIVO PARA NUESTRO MODELO.ver más
Seleccionando "Aceptar todas las cookies" acepta el uso de cookies para ayudarnos a brindarle una mejor experiencia de usuario y para analizar el uso del sitio web. Al hacer clic en "Ajustar tus preferencias" puede elegir qué cookies permitir. Solo las cookies esenciales son necesarias para el correcto funcionamiento de nuestro sitio web y no se pueden rechazar.
Cookie settings
Nuestro sitio web almacena cuatro tipos de cookies. En cualquier momento puede elegir qué cookies acepta y cuáles rechaza. Puede obtener más información sobre qué son las cookies y qué tipos de cookies almacenamos en nuestra Política de cookies.
Son necesarias por razones técnicas. Sin ellas, este sitio web podría no funcionar correctamente.
Son necesarias para una funcionalidad específica en el sitio web. Sin ellos, algunas características pueden estar deshabilitadas.
Nos permite analizar el uso del sitio web y mejorar la experiencia del visitante.
Nos permite personalizar su experiencia y enviarle contenido y ofertas relevantes, en este sitio web y en otros sitios web.