Seminari SEA: Identificación de patrones atípicos de respuesta al ítem mediante análisis de datos funcionales

SEA

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Identificación de patrones atípicos de respuesta al ítem mediante análisis de datos funcionales

Conferenciant

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Pedro Delicado

Departament d'Estadística i Investigació Operativa
Universitat Politècnica de Catalunya

Dia i hora:

Divendres 13 d'abril de 2018 a les 12:00.

Lloc:

Auditori del CRM, Facultat de Ciències, campus de la UAB.

Durada:

1 hora aproximadament

Inscripció:

L'assistència a aquest seminari és gratuïta.
Per motius d'aforament us agrairem que us enregistreu en el següent formulari: enllaç

Abstract:

(Trabajo conjunto con Eduardo Doval, UAB)

Los patrones atípicos de respuesta (PAR) en exámenes dan lugar a puntuaciones espuriamente altas o espuriamente bajas. En cualquiera de los dos casos, una interpretación directa de los resultados tendría como consecuencia una evaluación incorrecta de la competencia de las personas examinadas. Por ese motivo es necesario identificar las puntuaciones inválidas. Existe un amplio número de índices que, con capacidad variable, identifican pautas atípicas de respuesta, aunque no permiten diferenciar entre distintos tipos de patrones atípicos, por lo que es difícil saber el sentido del sesgo de la puntuación asociada al PAR. En este trabajo proponemos una nueva forma de identificar patrones atípicos de respuesta, basada en Análisis de Datos Funcionales, que permite no solo identificar los PAR sino también clasificarlos. Nuestra propuesta consiste, esencialmente, en comparar el patrón personal de respuestas de un individuo (su Person Response Function, PRF, que mide la probabilidad de contestar correctamente a una pregunta en función de su nivel de dificultad) con el patrón que le correspondería a un individuo con su misma competencia según la superficie de respuesta (que mide la probabilidad de que un individuo responda correctamente a una pregunta, en función de la competencia del individuo y de la dificultad de la pregunta) estimada a partir de las respuestas de todos participantes en la prueba de evaluación. De este modo tendremos tantas funciones diferencia como individuos. Estas funciones estarán más lejos de la función constante igual a 0, cuanto más aberrante sea el patrón de respuesta del individuo que representan. Aplicamos técnicas de detección de outliers funcionales para identificar los patrones de respuesta aberrantes. Finalmente un análisis cluster funcional aplicado a las PRFs identificadas como aberrantes permite clasificarlas en diferentes tipos de PAR. El procedimiento completo de análisis se ilustra con datos simulados en los que se han introducido distintos patrones atípicos de respuesta.

 

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