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PSI2015-66366-P

Financiado

MODELO BETA-FACTORIAL PARA EL ANALISIS DE DATOS CONTINUOS ACOTADOS

LOS DATOS CONTINUOS ACOTADOS SON AQUELLOS QUE TIENEN UN MAXIMO Y UN MINIMO PREDEFINIDOS, PUDIENDO TOMAR CUALQUIER VALOR INTERMEDIO ENTRE AMBOS EXTREMOS, ESTE TIPO DE DATOS SE ENCUENTRAN CON MUCHA FRECUENCIA EN LA MEDICION EDUCATIV... ver más

01/01/2015

UAM

21K€

Presupuesto del proyecto: 21K€

Líder del proyecto

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

Total investigadores 3182

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2015-01-01

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Participantes

UAM

Lider

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE MADRID

Total investigadores 3182

Presupuesto del proyecto 21K€

Descripción del proyecto LOS DATOS CONTINUOS ACOTADOS SON AQUELLOS QUE TIENEN UN MAXIMO Y UN MINIMO PREDEFINIDOS, PUDIENDO TOMAR CUALQUIER VALOR INTERMEDIO ENTRE AMBOS EXTREMOS, ESTE TIPO DE DATOS SE ENCUENTRAN CON MUCHA FRECUENCIA EN LA MEDICION EDUCATIVA, CUANDO LAS PREGUNTAS DE LOS EXAMENES SE CORRIGEN ENTRE 0 (INCORRECTO) Y 1 (CORRECTO), ADMITIENDOSE VALORES INTERMEDIOS QUE INDICAN UNA RESPUESTA PARCIALMENTE CORRECTA, TAMBIEN EXISTEN FORMATOS DE TESTS Y ESCALAS PSICOLOGICAS QUE PROPORCIONAN ESTE TIPO DE DATOS,LOS MODELOS DE ANALISIS FACTORIAL APLICADOS A DATOS CONTINUOS ACOTADOS NO SON ENTERAMENTE SATISFACTORIOS POR DIVERSAS RAZONES, UN MODELO FACTORIAL LINEAL, EL MODELO FACTORIAL CLASICO, ASUME QUE LOS DATOS NO ESTAN ACOTADOS, POR LO QUE PUEDE REALIZAR PREDICCIONES FUERA DE RANGO, TAMBIEN HAY MODELOS PARA DATOS ACOTADOS BASADOS EN UNA DISTRIBUCION NORMAL TRUNCADA, SIN EMBARGO ESTA DISTRIBUCION NO FUE DESARROLLADA INICIALMENTE PARA ESTE TIPO DE DATOS Y TIENE POCA FLEXIBILIDAD PARA MODELAR LAS DISTRIBUCIONES ASIMETRICAS QUE SURGEN HABITUALMENTE CON DATOS ACOTADOS,AL MISMO TIEMPO, EN UN MARCO ESTADISTICO GENERAL, SE HAN DESARROLLADO RECIENTEMENTE MODELOS DE REGRESION BASADOS EN LA DISTRIBUCION BETA PARA ESTOS DATOS, ESTA DISTRIBUCION, POR SU CAPACIDAD PARA MODELAR SITUACIONES DE ASIMETRIA Y OTROS PATRONES ENCONTRADOS EN LAS DISTRIBUCIONES EMPIRICAS DE FRECUENCIAS, HA PERMITIDO SUPERAR LAS DIFICULTADES DE LOS MODELOS DE REGRESION NORMALES ACOTADOS, O MODELOS TOBIT,EL OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES DESARROLLAR UN MODELO DE ANALISIS FACTORIAL BASADO EN LA DISTRIBUCION BETA PARA DATOS CONTINUOS ACOTADOS, PARA ELLO, EL PROYECTO COMPRENDE VARIAS FASES, LA PRIMERA FASE CONSISTE EN EL DESARROLLO MATEMATICO DEL MODELO BETA-FACTORIAL, TOMANDO COMO PUNTO DE PARTIDA LA REGRESION BETA,LA SEGUNDA FASE CONSISTE EN DESARROLLAR DIFERENTES ALGORITMOS DE ESTIMACION, EN PRIMER LUGAR, LA ESTIMACION POR MAXIMA VEROSIMILITUD MARGINAL Y EL ALGORITMO EM, LO QUE IMPLICA EL DESARROLLO ANALITICO DE LAS ECUACIONES DE ESTIMACION Y LA APLICACION DE UN METODO DE INTEGRACION NUMERICA TIPO GAUSS-HERMITE, TAMBIEN SE APLICARA LA ESTIMACION BAYESIANA MEDIANTE SIMULACION MCMC, ADEMAS DEL DESARROLLO TEORICO DE ESTOS ALGORITMOS, ES IMPRESCINDIBLE ELABORAR PROGRAMAS INFORMATICOS UTILIZANDO LENGUAJES DE COMPUTACION CIENTIFICA, TIPO MATLAB O LENGUAJE R, PARA PODER APLICARLOS TANTO EN MUESTRAS DE DATOS SIMULADOS COMO EN MUESTRAS DE DATOS REALES, ESTOS PROGRAMAS PODRAN SER DISTRIBUIDOS A OTROS INVESTIGADORES AL FINAL DEL PROYECTO,UNA TERCERA FASE CONSISTE EN REALIZAR ESTUDIOS DE SIMULACION PARA EVALUAR LA PRECISION NUMERICA DE LOS ALGORITMOS PARA ESTIMAR LOS PARAMETROS, ADEMAS, SE EVALUARA LA PROBABILIDAD DEL ERROR DE TIPO I Y LA POTENCIA DE LOS ESTADISTICOS DE BONDAD DE AJUSTE APLICABLES, FINALMENTE, SE OBTENDRA INFORMACION ACERCA DEL TIEMPO DE COMPUTACION NECESARIO PARA LA ESTIMACION, ASPECTO MUY RELEVANTE PARA SU APLICACION PRACTICA,FINALMENTE, SE ANALIZARAN MUESTRAS DE DATOS REALES SOBRE ESCALAS DE ACTITUDES Y EXAMENES EDUCATIVOS PARA OBTENER INFORMACION SUSTANTIVA ACERCA DEL NUMERO Y COMPOSICION DE LOS FACTORES LATENTES INVOLUCRADOS EN ELLOS, TAMBIEN SE COMPARARAN ESTOS METODOS CON LOS MODELOS TRADICIONALES (TOBIT O NORMAL TRUNCADA) PARA ESTE TIPO DE DATOS CON EL OBJETIVO DE ANALIZAR LAS VENTAJAS DEL MODELO BETA FACTORIAL, PSICOMETRÍA\ANÁLISIS FACTORIAL\TEORÍA DE RESPUESTA AL ÍTEM\DISTRIBUCIÓN BETA\ESTIMACIÓN POR MÁXIMA-VEROSIMILITUD MARG

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