Reducción del sesgo de atenuación en análisis de regresión con datos de escalas de calificación mediante modelado...

Área de la Ciencia:

• Psicología
• Ciencias de la Educación
• Teoría de la Medición

Sus antecedentes:

• Los estudios observacionales en psicología y educación a menudo utilizan escalas de calificación de múltiples ítems.
• El error de medición de los ítems y los calificadores atenúa los coeficientes de regresión y reduce la potencia estadística.
• Los modelos lineales (jerárquicos) existentes son susceptibles a esta varianza de error.

Objetivo del estudio:

• Presentar un procedimiento de modelado novedoso para mitigar la atenuación causada por el error de medición.
• Mejorar la precisión y la potencia de los análisis estadísticos en la investigación observacional.
• Integrar la teoría de respuesta al ítem (TRI) y la teoría de la generalizabilidad (TG) para una mejor medición.

Principales métodos:

• Se utilizó un modelo de teoría de respuesta al ítem (TRI) para transformar las respuestas discretas de los ítems en una escala latente continua.
• Se empleó un modelo de teoría de la generalizabilidad (TG) para particionar la varianza de medición latente en componentes de interés y de molestia.
• Se integró la medición combinada TRI-TG en modelos lineales (jerárquicos) como variables predictoras o de criterio.

Principales resultados:

• Se demostró un procedimiento para eliminar eficazmente la varianza de error atribuible a efectos de molestia.
• Se mostró la aplicación del modelo mixto TRI-TG en contextos de medición educativa.
• Se confirmó que el software de propósito general puede utilizarse para implementar esta técnica de modelado avanzada.

Conclusiones:

• El procedimiento de modelado TRI-TG propuesto reduce eficazmente el error de medición en estudios observacionales.
• Este enfoque mejora la validez y la potencia de los modelos lineales (jerárquicos) en la investigación psicológica y educativa.
• El método es práctico y se puede implementar utilizando software estadístico disponible.