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Uso de Teoría de Respuesta al Ítem | Congreso de Neuropsicología

Jueves, 27 de mayo 2021

Uso de Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) para la generación de datos normativos en test neuropsicológicos

Diego Rivera, PhD

Descripción del curso:

Poseer datos normativos es de vital importancia para interpretar de manera adecuada la puntuación de una persona en determinado test neuropsicológico. Actualmente el uso de las puntuaciones “directas” para la interpretación de los resultados de las pruebas neuropsicológicas es poco usado. La razón de esto es que las puntuaciones directas se ven fuertemente afectadas por variables demográficas (por ejemplo, edad, escolaridad y sexo) y su interpretación puede crear sesgos importantes al momento de configurar los resultados de la evaluación neuropsicológica. Los datos normativos de las pruebas neuropsicológicas tienen como propósito determinar el rendimiento del participante con respecto a un grupo de referencia y en la actualidad se pueden encontrar diferentes métodos para su estimación, tales como los basados en regresión y estimadores de TRI.

La TRI supone una aproximación más fina en el estudio de las propiedades psicométricas de un test, permitiendo modelar de forma más realista las respuestas de un test, ya que usa los ítems como unidad de análisis y permite describir algunas propiedades psicométricas del instrumento mediante indicadores invariantes. Así que generar datos normativos de un test o banco de ítems basados en su θ estimada no depende de los ítems concretos administrados y el valor obtenido puede compararse con el de otro evaluado que hubiese podido recibir incluso un conjunto de ítems diferente del banco.

Este curso taller tiene como objetivos:

  1. Explicar las bases teóricas de la TRI en el análisis de bancos de datos con respuestas dicotómicas.
  2. Conocer los paquetes de R para la estimación de parámetros en TRI.
  3. Poner en práctica la estimación de la curva característica del test (CCT) y su valor que corresponde en esa curva a la θ obtenida por el evaluado.
  4. Estimación de datos normativos basados en regresiones múltiples a partir de la θ estimada.

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