Teoría de la respuesta al ítem: definición simple

Actualizado por ultima vez el 25 de octubre de 2021, por Luis Benites.

¿Qué es la teoría de la respuesta al ítem?

La Teoría de respuesta al ítem (IRT) es una forma de analizar las respuestas a las pruebas o cuestionarios con el objetivo de mejorar la precisión y confiabilidad de la medición . Si desea que su prueba realmente mida lo que se supone que debe medir (es decir, la capacidad matemática, la capacidad de lectura de un estudiante o el conocimiento histórico), IRT es una forma de desarrollar sus pruebas.

El primer paso en IRT es el desarrollo de una matriz bidimensional, que enumera los examinados y las respuestas correctas. En esta matriz, 1 representa una respuesta correcta y 0 una respuesta incorrecta: Una mirada rápida a esta tabla le indica que la persona 1 respondió las 5 preguntas correctamente (100 % de competencia) mientras que la persona 4 respondió 2 preguntas (40 % de competencia). Sin embargo, la competencia no es el único factor en la teoría IRT: también debe tener en cuenta la dificultad de la pregunta. Digamos que tiene dos examinados que obtienen 2/5. El primer examinado puede haber respondido dos preguntas fáciles y el segundo examinado puede haber respondido dos preguntas difíciles. Por lo tanto, aunque ambos obtuvieron un 40 %, su competencia no es la misma.
matriz de teoría de respuesta al ítem

La teoría de la respuesta al ítem tiene en cuenta el número de preguntas respondidas correctamente y la dificultad de la pregunta. Tanto el SAT como el GRE utilizaron la Teoría de Respuesta al Ítem para sus pruebas.

Hay muchos modelos diferentes para IRT. Tres de los más populares son:

  1. El modelo Rasch,
  2. Modelo de dos parámetros,
  3. Modelo de respuesta graduada .

Algunas escuelas de pensamiento consideran que el modelo de Rasch está completamente separado de la TRI. Esto se debe principalmente a que el modelo Rasch usa solo un parámetro (llamado «umbral»), mientras que los modelos IRT generales usan tres. Otra razón es que IRT tiene como objetivo ajustar un modelo a los datos, mientras que el modelo de Rasch ajusta los datos a un modelo. A pesar de estas diferencias, ambos modelos se utilizan a favor de la Teoría Clásica de las Pruebas , donde los puntajes de los examinados varían de una prueba a otra.

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Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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