Un modelo de respuesta graduada de espacio latente para evaluaciones psicológicas de escala Likert

Área de la Ciencia:

• Psicometría
• Modelado Estadístico
• Medición Psicológica

Sus antecedentes:

• Los modelos psicométricos tradicionales a menudo asumen independencia condicional, lo que puede no ser válido para datos de respuesta ordinal.
• Los modelos existentes pueden no capturar completamente las interacciones complejas entre los encuestados y los ítems.
• El análisis de datos de escala Likert requiere métodos que respeten su naturaleza ordinal.

Objetivo del estudio:

• Introducir un modelo novedoso de respuesta graduada de espacio latente (LSGRM) para datos de respuesta ordinal.
• Extender las capacidades del modelo de respuesta graduada de un parámetro incorporando interacciones no observadas.
• Proporcionar una herramienta de visualización para explorar la dependencia condicional en las evaluaciones psicológicas.

Principales métodos:

• Desarrolló un modelo de respuesta graduada de espacio latente (LSGRM) utilizando un espacio euclidiano bidimensional para las interacciones entre encuestados e ítems.
• Utilizó estudios de simulación para evaluar el rendimiento del LSGRM.
• Realizó estudios empíricos sobre datos de evaluación psicológica de escala Likert.
• Comparó LSGRM con otros modelos, incluidos aquellos que analizan datos ordinales dicotomizados o continuos.

Principales resultados:

• El LSGRM propuesto modela eficazmente los datos de respuesta ordinal al tener en cuenta las interacciones no observadas entre el encuestado y el ítem.
• LSGRM aborda las violaciones de la suposición de independencia condicional inherente a los modelos tradicionales.
• El mapa de interacción proporciona una visualización novedosa para comprender la dependencia condicional.
• El análisis reveló el impacto de la dicotomización de datos y el tratamiento continuo en la dependencia condicional.

Conclusiones:

• El modelo de respuesta graduada de espacio latente (LSGRM) ofrece un avance significativo para el análisis de datos psicológicos ordinales.
• LSGRM mejora el modelado psicométrico al capturar interacciones complejas y mejorar el manejo de la dependencia condicional.
• Las capacidades de visualización del modelo ayudan en la interpretación de los patrones de respuesta y las características de los ítems.