Comparación de los modelos respuesta graduada y crédito parcial aplicados a una escala de utilidad de la matemática

Contenido principal del artículo

Facundo Juan Pablo Abal
María Silvia Galibert
María Ester Aguerri
Horacio Félix Attorresi

Resumen

Se aplicaron los Modelos Respuesta Graduada (MRG) y Crédito Parcial (MCP) de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) al análisis de ítems de una escala que mide las creencias sobre la utilidad de la Matemática de estudiantes de Psicología. La prueba consta de 8 ítems con formato de respuesta Likert de 6 opciones. Participaron 1875 estudiantes de Psicología de la Universidad de Buenos Aires. Todos los análisis basados sobre la TRI se realizaron con el programa MULTILOG. La estimación de los parámetros de los modelos se efectuó por Máxima Verosimilitud Marginal. Previamente se verificó la condición de unidimensionalidad requerida por los modelos. El MRG presentó mejores indicadores de ajuste que el MCP y una Función de Información del Test más elevada. Se hallaron asociaciones entre los escalamientos realizados desde la TRI y la teoría clásica. Los resultados aportan evidencias de validez basadas en la estructura interna del instrumento.

Detalles del artículo

Cómo citar
Comparación de los modelos respuesta graduada y crédito parcial aplicados a una escala de utilidad de la matemática. (2014). Revista Argentina De Ciencias Del Comportamiento, 6(3), 6-16. https://doi.org/10.32348/1852.4206.v6.n3.7376
Sección
Artículos Originales
Biografía del autor/a

Facundo Juan Pablo Abal, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología

Instituto de Investigaciones.

María Silvia Galibert, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología

Instituto de Investigaciones.

María Ester Aguerri, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología

Instituto de Investigaciones.

Horacio Félix Attorresi, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Psicología

Instituto de Investigaciones.

Cómo citar

Comparación de los modelos respuesta graduada y crédito parcial aplicados a una escala de utilidad de la matemática. (2014). Revista Argentina De Ciencias Del Comportamiento, 6(3), 6-16. https://doi.org/10.32348/1852.4206.v6.n3.7376

Referencias

Abad, F., Olea, J., Ponsoda, V. & García, C. (2011). Medición en ciencias sociales y de la salud. Madrid: Síntesis.

Abal, F. (2013). Comparación de modelos dicotómicos y politómicos de la Teoría de Respuesta al Ítem aplicados a un test de comportamiento típico. Tesis Doctoral no publicada. Universidad de Buenos Aires, Argentina.

Abal, F., Lozzia, G., Aguerri, M., Galibert, M. & Attorresi, H. (2010a). La escasa aplicación de la Teoría de Respuesta al Ítem en Tests de Ejecución Típica. Revista Colombiana de Psicología, 19 (1) 111-122.

Abal, F., Lozzia, L., Aguerri, M., Galibert, M. & Attorresi, F. (2010b). La Utilidad de la Matemática en el campo de la Psicología desde la perspectiva de los estudiantes. Trabajo presentado en el II Encuentro de Docentes e Investigadores de Estadística en Psicología, Buenos Aires, Argentina.

Álvarez, Y. & Ruiz, M. (2010). Actitudes hacia las matemáticas en estudiantes de ingeniería en universidades autónomas venezolanas. Revista de Pedagogía, 31 (89), pp. 225 – 249.

Asún, R. & Zúñiga, C. (2008). Ventajas de los Modelos Politómicos de la Teoría de Respuesta al Ítem en la Medición de Actitudes Sociales. El Análisis de un Caso. Psykhe, 17, 103 - 115.

Auzmendi, E. (1992). Las actitudes hacia la matemática-estadística en las enseñanzas medias y universitarias. Bilbao: Mensajero.

Baker, J. G., Rounds, J. B. & Zevon, M. A. (2000). A Comparison of Graded Response and Rasch Partial Credit Models with Subjective Well-Being. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 25, 253-270.

Bazán J. & Sotero H. (1998). Una aplicación al estudio de actitudes hacia la Matemática en la UNALM. Anales Científicos de la Universidad Nacional Agraria La Molina, 36, 60-72.

Bermejo, V. (1996). Enseñar a comprender las matemáticas. En J. Beltrán & C. Genovard (Eds.), Psicología de la Instrucción I. (pp. 256-279). Madrid: Síntesis.

Carmines, E. & Zeller, R. (1979). Reliability and validity assessment. Londres: Sage.

Coolican, H. (1994). Métodos de investigación y estadística en psicología. México: El Manual Moderno.

Cortada, N., Rodríguez Feijóo, N. & Kohan Cortada, A. (2008). Análisis de las sugerencias para modificar las actitudes negativas hacia la estadística. Trabajo presentado en el I Encuentro de Docentes e Investigadores de Estadística en Psicología, Buenos Aires, Argentina.

Dodd, B. & Koch, W. (1987). Effects of Variations in Item Step Values on Item and Test Information in the Partial Credit Model. Applied Psychological Measurement, 11, 371-384.

Embretson, S. & Reise, S. (2000). Item Response Theory for Psychologists. Mahwah, NJ: Erlbaum Publishers.

Fennema, E. & Sherman, J. A. (1976). Fennema-Sherman Mathematics Attitudes Scales: Instruments designed to measure attitudes toward the learning of mathematics by males and females. Catalog of Selected Documents in Psychology, 6, 31.

Gempp, R, Denegri, M. Caprile, C., Cortés, L., Quesada, M. & Sepúlveda, J. (2006). Medición de la Alfabetización Económica en Niños: Oportunidades Diagnósticas con el Modelo de Crédito Parcial. Psykhe, 15(1), 13-27.

Gil, J., García, E., Rodríguez, G., Guijarro, O. & López, M. A. (1995). Utilidad de la Estadística desde la perspectiva de los alumnos de Ciencias de la Educación. Enseñanza. 13, 27-41.

Gil, N., Blanco, L. & Guerrero, E. (2006). El dominio afectivo en el aprendizaje de las matemáticas. Revista electrónica de Investigación Psicoeducativa, 8, 47-72.

Goldin, G. A., Roesken, B. & Toerner, G. (2009). Beliefs – No longer a hidden variable in mathematics teaching and learning processes. En J. Maass & W. Schlöglmann (Eds.), Beliefs and Attitudes in Mathematics Education: New Research Results (pp. 1-18). Rotterdam: Sense Publishers.

Gómez Chacón, I. (2005). Matemática emocional. Los afectos en el aprendizaje matemático. España: Narcea.

Gómez Chacón, I. (2010). Tendencias actuales en investigación en matemáticas y afecto. En M. M. Moreno, A. Estrada, J. Carrillo, & T. A. Sierra, (Eds.), Investigación en Educación Matemática XIV (pp. 121-140). Lleida: SEIEM.

Gray-Little, B., Williams, V. S. L. & Hancock, T. D. (1997). An Item Response Theory Analysis of the Rosenberg Self-Esteem Scale. Personality and Social Psychology Bulletin, 23, 443-451.

Hernández, G. (2011). Estado del arte de creencias y actitudes hacia las matemáticas. Cuadernos de Educación y Desarrollo, 3 (24). Extraído el 10 de abril de 2011 desde http://www.eumed.net/rev/ced/24/ghs.htm

Kang, T. & Cohen, A. S. (2007). IRT Model Selection Methods for Dichotomous Items. Applied Psychological Measurement, 31, 331-358.

Martínez Arias, M. R., Hernández Lloreda, M. V. & Hernández Lloreda, M. J. (2006). Psicometría. Madrid: Alianza Editorial.

Martínez, G. A. & Gaitán, M. M. (2013). Sistemas de creencias y rendimiento en Matemática en estudiantes de Ingeniería. Trabajo presentado en el VII Congreso Iberoamericano de Educación Matemática, Montevideo, Uruguay.

Martínez, O. J. (2008). Actitudes hacia la matemática. Sapiens. Revista Universitaria de Investigación, 9 (1), 237-256.

Masters, G. N. & Wright, B. D. (1997). The Partial Credit Model. En W. J. Van der Linden & R. K. Hambleton (Eds.). Handbook of Modern Item Response Theory, (pp. 101-121). New York: Springer.

Maydeu-Olivares, A. & García-Forero, C. (2010). Goodness of fit testing. En P. Peterson, E. Baker & B. McGaw, B. (Eds). International Encyclopedia of Education (3rd ed.) (pp. 190-196). Oxford: Elsevier.

McLeod, D. & McLeod, S. (2002). Synthesis – Beliefs and Mathematics Education: Implications for Learning, Teaching and Research. En G. Leder, E. Pehkonen, & G. Törner (Eds.), Beliefs: A hidden variable in mathematics education? (pp. 115-126). Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.

Montero, I. & León, O. G. (2005). Sistema de clasificación del método en los informes de investigación en Psicología. International Journal of Clinical and Health Psychology, 5 (1), 115-127.

Muñiz, J., Fidalgo, A. M., García Cueto, E., Martínez, R. & Moreno, R. (2005). Análisis de los ítems. Madrid: La Muralla.

Palacios, A., Arias, V. & Arias, B. (2014). Attitudes Towards Mathematics: Construction and Validation of a Measurement Instrument. Revista de Psicodidáctica, 19 (1), 67-91.

Ponsoda, V. (1990). Un punto de vista sobre la docencia de la Estadística en Psicología. Estadística Española, 31, 481-489.

Rasch, G. (1960). Probabilistic Models for Some Intelligence and Attainment Tests. Copenhague: The Danish Institute for Educational Research.

Reise, S. & Waller, N. (2003). How many IRT parameters does it take to model psychopathology items? Psychological Methods, 8, 164–184.

Reise, S. & Waller, N. (2009). Item response theory and clinical measurement. Annual Review of Clinical Psychology, 5, 27-48.

Revuelta, J., Abad, F. J. & Ponsoda, V. (2006). Modelos Politómicos de respuesta al ítem. Madrid: La Muralla.

Rodríguez Feijóo, N. (2011). Actitudes de los estudiantes universitarios hacia la estadística. Interdisciplinaria, 28 (2), 199-205.

Rubio, V. J., Aguado, D., Hontangas, P. M. & Hernández, J. M. (2007). Psychometric Properties of an Emotional Adjustment Measure. An Application of the Graded Response Model. European Journal of Psychological Assessment, 23 (1), 39-46.

Samejima, F. (1969). Estimation of latent ability using a response pattern of graded scores. Psychometrika Monograph Supplement, 17.

Simms, L. (2008). Classical and Modern Methods of Psychological Scale Construction. Social and Personality Psychology Compass, 2, 414 – 433.

Sueiro, M. J. & Abad, F. J. (2009). Bondad de ajuste en ítems politómicos: tasas de error de tipo I y potencia de tres índices de ajuste. Psicothema, 21(4), 639-645.

Tapia, M. & Marsh, G. E. (2004). An instrument to measure mathematics attitudes. Academic Exchange Quarterly, 8, 16-21.

Thissen, D. (2003). MULTILOG. Chicago: Scientific Software International.