ABAD GARCÍA, FRANCISCO JOSÉ / PONSODA GIL, VICENTE / REVUELTA MENÉNDEZ, JAVIER
INTRODUCCION
1. MODELOS DICOTOMICOS DE RESPUESTA AL fTEM
1.1. Introducción
1.2. Modelos de Rasch y Thurstone
1.2.1. Mod,elos de ogiva normal y modelos logIsticos
1.2.2. Modelos deRasch
1.3. Unidimensionalidad e independencia local
1.4. Identificación del modelo
1.5. Modelospolitómicos
1.6. Programas informáticos
2. ESTIMACION Y CONSTRASTE
2.1. Iritroducción
2.2. Estimación de los parametros de los sujetos
2.2.1. Estimación por maxima verosimilitud
2.2.2. Resolución de las ecuaciones de estimación
2.2.3. Función de informaciony error tIpico
2.2.4. Estimación bayesiana
2.3. Estimación de los parámetros de los Items
2.3.1. Maxima verosimilitud conjunta
2.3.2. Maxima verosimilitud marginal
2.3.3. Maxima verosimilitud condicional
2.4. Contraste de bondad de ajuste del modelo completo
2.4.1. Bondad de ajuste absoluta
2.4.2. Bondad de ajuste relativa
2.5. Evaluación del supuesto de independencia local
2.6. Evaluación del ajuste de los sujetos
3. M0DEL0 DE RESPUESTA NOMINAL
3.1. Introducción
3.2. Modelo de respuesta nominal
3.3. Significado de los parámetros
3.4. Relación con el modelo logIstico de dos parámetros
3.5. Función de información
3.6. Estimación de parámetros
3.7. Escalas de los parametros a y c
3.8. Otros modelos para Items de categorIas no ordenadas
3.9. Relación con ci modelo de escalamiento de Luce
3.10. Aplicaciones
4. MODELO DE RESPUESTA GRADUAI'A
4.1. Introducción
4.2. El modelo de respuesta
4.3. Interpretación de los parámetros
4.4. Agrupacion de categorIas adyacentes
4.5. Función de información
4.6. Relación con otros modelos
4.6.1. Modelos anidados
4.6.2. Generalizaciones unidimensionales del modelo
4.6.3. Generalización al caso multidimensional
4.7. Ejemplos de aplicación a pruebas de actitudes
4.8. Aplicación a pruebas de aptitud
5. MODELO DE ESCALA DE CLASIFICACION
5.1. Modelo de respuesta
5.1.1. ModelodeAndnch
5.1.2. Modelo de Andersen
5.2. Interpretación de los parametros
5.3. Relación con otros modelos
5.4. Función de información
5.5. Ejemplo
5.5.1. Modelo de Andrich
5.5.2. Modelo de Andersen
6. MODELO DE CREDITO PARCIAL
6.1. Items de pasos sucesivos
6.2. Modelo de respuesta
6.3. Ejemplo numérico
6.4. Significado de los parametros
6.5. Estimación de parametros
6.6. Aplicación del modelo
6.7. Función de información
6.8. Modelo de crédito parcial generalizado
6.9. Relación con otros modelos
7. UNA INTRODUCCION BASICA AL PROGRAMA MULTILOG 7.0
7.1. Preparación de los datos
7.2. Sintaxis para el modelo logistico de tres parámetros
7.3. Ejecución de la sintaxis e interpretación de la salida
7.4. IRT GRAPHICS. Representación de las CCIs y las funciones de información
7.5. Sintaxis para la estimación de los parametros de los sujetos
7.6. Sintaxis para la estimación de otros modelos dicotómicos
7.6.1. Modelo logistico de dos parametros
7.6.2. Modelo logIstico de un para metro
7.7. Sintaxis para la estimación de modelos politómicos
7.7.1. Modelo de respuesta nominal
7.7.2. Modelos anidados en el modelo nominal. Modelo de crédito parcial
7.7.3. Modelos no anidados en el modelo nominal Modelo de respuesta graduada
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Los modelos politómicos de TRI son modelos estadísticos que se aplican en el ámbito de la medición psicológica y educativa. Resultan útiles para estimar los niveles de conocimientos y actitudes de los sujetos que responden a tests psicológicos y exámenes
