Luego me vienen correos de burgos diciendo, estoy siguiendo las clases que
ya no están grabadas y las ven. Curiosamente hay gente de aquí que no las
ve, que no las puede ver, y gente de afuera que las está viendo. Y
quisieran los apuntes porque hay cosas que sigue el libro pero hay cosas
que no sigue el libro. Digo, yo lo siento pero yo doy los apuntes al grupo
de alumnos que me corresponde a mí. ¿Cómo va a pasar a mí como el año
pasado que tendrá alguno? ¿Me pueden mandar los apuntes? Claro, no, no.
Eso digo yo. Luego yo digo, si localizan a alguien, pero yo soy el que no
puede hacer eso. O sea, y dice, va, total, yo como siempre me los descargo
y los tengo, digo, va, pues cada vez que estoy... Pero yo no puedo meterme
en... Pero no pasa nada, ¿no? No, no. Si los alumnos se mandan lo que se
manden a mí, ahí no me voy a meter. Porque fue la de Valencia, ¿no? En
otra asignatura no fui yo, ¿eh? Pero hubo alguien que... Hubo unos apuntes
que no sabía el profesor en el foro porque pidieron y nos montó buenas,
que a él no le sentó bien. Bueno, yo por si acaso, yo los únicos que
mandé fue los... Hombre, otra cosa es que te los cuelguen públicamente,
pero otra cosa es que lo mande por correo y bueno... Yo mandé por correo.
Hombre, tú los mandabas por correo pero luego ahora han hecho lo que han
querido con ellos, pero... Estaban mirando y no colgaron nada. Pero
bueno... Porque hay veces que de repente salen cosas de esas que dices,
bueno... A mí ni miro. O sea que no me voy a enterar. Y aunque me
entere... No, yo te digo directamente, yo les mandé y yo creo que... No,
no, o sea, me dijiste la de Valencia. Además tenía un nombre típico de
Valencia. No me acuerdo cómo se llamaba, pero yo... Sí, era muy típico
de allí. Y que lo pidió y le dije, lo siento mucho, pero yo no te puedo
mandar. Yo puedo daros de mi grupo. O sea que la de Burgos no sé lo que
hará esta vez. No sé ni de qué asignatura era. Dije, lo siento más,
pero... Y por mí no tenía ningún inconveniente, pero claro... Yo no
puedo dedicarme a todos los de la UNED para que luego me venga alguien
diciendo que sé yo qué. Bueno. Me parece que aquí en Libra, en análisis
de instructores prácticamente los cita. Un poco más hace. Entonces yo voy
a dar alguna cosa más de las que pone ahí. Está en la página 63, al
final. Análisis de instructores, que es la página esa, no es más. Esto
ya vimos, ¿eh? ¿Eh? Esto... Ya vimos. La análisis de instructores.
Porque luego estoy metiendo la fiabilidad que está más adelante. Como
consiste. ¿En qué interno hay que ir a esto? A ver, vimos esto. Sí, la
del 27% y el 27%, sí. Y esta parte. Igual la vimos ejemplo. Estoy seguro
que... Es que cuando se para... Este sistema tiene una cosa muy buena, que
cuando se para en un sitio es lo último que ha sacado. O sea, yo cuando lo
veo digo, hombre, pues así no tengo que andar a ver dónde me queda. Eso
sí. Pero el índice de... El índice de fiabilidad, posiblemente, lo dimos
antes. Porque la validez también la dimos antes. Pero el 27% y eso sí que
me... Sí, pero eso en cuanto a la dificultad de los ítems... Que puede
ser, ¿eh? O no. En la dificultad de los ítems, que también os lo pone
aquí, lo puse. El índice de dificultad. O no lo pone aquí. Eso además
estuvimos comentando que aquí al análisis de instructores era ítem, ya
había... El índice de fiabilidad que era de la prueba, pues no lo... O
sea, se pone como... No, en la discriminación. Yo también estaba hablando
del índice de dificultad. En la discriminación sí que aparece, si te
fijas en la página 60, la muestra en dos grupos extremos. Una parte, el
27%, con mayor puntuación, y otra parte, el 27% de menor puntuación.
Posiblemente sea ahí donde... Sí, sí, será ahí. Entonces, en análisis
de instructores es el análisis que se hace de todas aquellas opciones que
no son las correctas en una prueba. Lógicamente, no puede ser, por
ejemplo, una prueba en la cual... O sea, una prueba de... Una prueba. Un
instrumento donde se mide una opinión, etc. Ahí no hay ni instructores ni
no instructores. Cada uno opina lo que quiere. Eso lo habría en los test,
¿no? Sí, en pruebas de conocimiento, por ejemplo. En personalidad
tampoco. En pruebas de personalidad, test de personalidad, cuestionarios de
personalidad... No se puede hacer una análisis de instructores porque no
hay respuestas correctas y no correctas. Ni hay índices de dificultad
porque no hay respuestas correctas y no correctas. Hay que a cada uno dar
su respuesta y esa es la correcta para cada uno, ¿no? Entonces,
normalmente se refieren a pruebas de conocimientos, de habilidades... O
sea, pruebas en las cuales hay algo que no es correcto. Algo que es
correcto y el resto no es correcto. Entonces, se seleccionan, otra vez lo
mismo que en la discriminación, el 27% de los sujetos que obtienen mayor
puntuación y el 27% de los sujetos que obtienen menor puntuación. Y
entonces lo vamos a ver con un ejemplo. Entonces, si tenemos, por ejemplo,
este grupo de alumnos, los que son 20 y tienen estas puntuaciones, nosotros
cogemos el 27% de las puntuaciones más elevadas. Entonces, el 27% de 20
son 5,4, o sea 6. Pues hemos cogido aquí 6. O sea, serían todos estos los
que están en el grupo superior. Bien. Y aquí están... Esto está mal
hecho. Está hecho mal porque está en el grupo inferior y se tiene que
haber quedado el otro también. Pero bueno, espero que salgan luego todos
juntos. Bien. Entonces, en el análisis de distractores tenemos... Esto es
lo que hemos seleccionado de aquel grupo. El grupo superior, que son 6, y
el grupo inferior, que son 6. Entonces, se cuentan las opciones de
respuesta dadas para cada uno de los ítems, tanto en el grupo superior
como en el inferior. Bueno, el ítem 6. Nada más. Lo que ha respondido
cada uno. El 1 al 2, el 3, el 4. Había 4 respuestas. Bien. Entonces, en el
grupo superior ha habido 2 que responden 3, 3 que responden al 2, y 1 que
responde al 4. En el grupo inferior, 2 que responden al 1, 2 al 2, y 3 al
3. Bien. Seguimos. Entonces, en el ítem 6, en el inferior, 1, hay 2. ¿No?
En el superior no hay ninguno. Que hayan respondido el 2, este asterisco lo
he puesto porque es la correcta. Ah, vale. En el 2, en el inferior, hay 2.
En el superior, hay 3. Que hayan respondido a la opción 3, en el inferior,
hay 2. En el superior, hay 2. Que hayan respondido a la opción 4, en el
inferior, no hay ninguno. Y en el superior, hay 2. Es lo primero que
hacemos. Una vez que los tenemos contados, se calcula la proporción. ...
No ha salido cada opción. Ya la hemos hecho antes. Ah, bueno. Es que pasó
sin solución de continuidad. Entonces, aquí es otra forma de hacerlo,
¿no? ¿No veis estos distractores cuando son pocos? Estos son el total.
¿No? Entonces, que hayan respondido a la opción 1, hay 6. A la opción 2,
hay 7. A la opción 3, hay 6. A la opción 4, hay 1. Eso es lo que tenemos
que ver. No os lo pone nadie. No os lo... Ahora lo haces de todo, no con el
27% y el 26%. No, ahora se hace de todo. Lo mejor es hacerlo de todo.
¿Qué ha pasado? Que no... No viene nada, decía yo. Entonces, se obtienen
las proporciones. Habrá mucha carga ahora. Entonces, la proporción del 6
es 6 entre 20, da 0,30. 7 entre 20 da 0,35. 20 a 0,30 y 1 entre 20 da 0,05.
Tenemos que tener en cuenta que la opción correcta es esta. Esta de aquí.
Bien. Entonces, una vez que tenemos... Ya tenemos las proporciones. O sea,
vamos a ir obteniendo datos y luego habrá un resumen en una tabla con
todos los datos que hemos ido obteniendo. Entonces, luego hallamos la media
de las puntuaciones de los sujetos que han elegido cada alternativa. O sea,
la media en el test de aquellos que hayan elegido 1. La media en el test de
aquellos que hayan elegido 2. La media en el test de aquellos que han
elegido 3. Y la media en el test de aquellos que hayan elegido 4. Entonces,
aquí han elegido 1. Este... Entonces, hallamos la media y la media es
6,25. La media que han obtenido en el total del test aquellos que han
elegido la opción 1. La media de las puntuaciones. La opción 2 la han
elegido todos donde aparece aquí algún número. Y la media es 7,67.
Entonces, aquí estarían las puntuaciones de los que han elegido la
opción 3. Y la media vuelve a ser 7,67. O sea, la suma entre el número
que tenemos. Y aquí 10 y la media es 10. Lo que pasa es que sólo hay una
puntuación. Bien. Otra vez aparece otro cuadro donde aparece otro dato.
Bien. Entonces, control anterior. Las opciones de respuestas dadas. La
proporción de cada una de las respuestas en cada uno de los ítems. La
media de las puntuaciones en el test. Hacemos una tabla. O sea, el ítem 6
aquí teniendo en cuenta el 27% superior y el 27% inferior. Pero aquí ya
no. Esto es todo en conjunto. Entonces... Entonces, el ítem de
discriminación, para eso están estos datos, es los aciertos o las
respuestas en el grupo alto no son aciertos. O sea, porque aciertos sólo
corresponderían al 2. Los que han respondido en el grupo alto menos los
que han respondido en el grupo bajo dividido por el total. Y nos da este
índice de discriminación. O sea, lo del 27% lo hacemos para hallar el
índice de discriminación. Lo hemos hecho. No para más. O sea, el N
sería 20, ¿no? ¿O N de qué? A ver si me he confundido yo aquí. O lo he
cogido de algún otro sitio porque esto no está bien. Lo único que está
bien es este. Perdón, sí. El número en el grupo eran 6. Los que han
respondido. Ahora me estaba liendo yo también. Pensaba que me había
confundido la operación mal. Y que se han cogido 6 palos. Claro, entonces
el número son en uno de los grupos. En el grupo mayor se suele decir.
Entonces dividido por 6. O sea, en este caso 2 entre 6. En este caso lo que
hemos hecho es restar del superior los inferiores. Por eso aquí sale
negativo. 3 menos 2 1 dividido entre 6 0 y 17. Este es 0. Y este es 0 y 17.
Entonces ya tenemos la proporción de los sujetos que han contestado a cada
una de las alternativas. La media que han obtenido en el test según la
elección de cada una de las alternativas. Y la discriminación que produce
cada una de las opciones. Bien, entonces tenemos que tener un número
suficiente de sujetos. Aquí como es un ejemplo no hay un número
suficiente de sujetos. Una muestra pequeña puede quedar algo decepcionado.
En realidad, por ejemplo esta media esta media es sólo uno, un sujeto con
lo cual dices puede que sea correcto que si hubiera una muestra mucho más
amplia resulta que no aparecería ese 10. Un número suficiente de sujetos
está elegido por 1. Y además son 6 en cada uno. O sea, harían falta
más. Pero bueno, como ejemplo puede ser el rendimiento es mayor en el 4 e
igual en el 3. O sea, el rendimiento tendría que ser menor en cualquiera
que lo hubieran elegido las alternativas incorrectas. O sea, este el
rendimiento que aparece aquí debiera ser el rendimiento mayor. Sin
embargo, aquí aparece que en el 4 y hay que tener en cuenta la distorsión
puesto que sólo lo ha elegido uno y en el 2 es igual. Aquí ya dices que
algo raro está pasando. Entonces, la discriminación es 0 en el 3 y
positiva en el 4 no, tendría que haber hecho negativa en el 1 o sea, que
es justo discrimina al revés. El 4 es positiva Y en el 3 también Positiva
Si es negativa la discriminación es a favor del grupo inferior porque lo
que he hecho es restar del superior al inferior O sea, positiva en el 4 y
no positiva Si es negativa, no sé qué estaría pensando Negativa en el 1
porque mientras sea positiva discrimina bien. Lo que pasa es que este no
discrimina nada Este discrimina al revés y estos discriminan igual
teniendo en cuenta siempre la distorsión de la opción 4 Bien Ese sería
Entonces, bueno El 4 El 1 habría que modificarlo la opción 1 Y
posiblemente la 3 también Repito que estamos viendo un ejemplo que es muy
corto que tiene muy poca muy poca eh número en la muestra entonces,
lógicamente nos salen cosas raras Pero bueno, para que lo tengas en cuenta
o ponen ahí nada lo único que hace es decir si hay diferencias en las
respuestas porque me imagino que la respuesta D es la respuesta correcta en
todos los distractores si existen diferencias entre los distintos
distractores que es otro cálculo que hay que hacer Si hay un distractor
que no sirve para nada o sea, que no contesta a nadie y hay muchas
diferencias entre unos y otros es decir, lo lógico es que no existan
diferencias Bien Lo que pasa que aquí la hipótesis nula que se ha
planteado de acuerdo con lo que está diciendo es o sea que arriba pone se
debería dar la equiprobabilidad en las diferentes alternativas de
respuesta bien, de acuerdo Pero dice, entonces lo que no se da es la
equiprobabilidad o sea, dice hay diferencias en cuanto a la respuesta o en
cuanto a la elección de cada uno de los distractores eso es lo que está
diciendo parece que son cosas distintas o sea, lo que un ágil cuadrado lo
que nos está midiendo es si hay diferencias entre las frecuencias de cada
uno de los distractores y en este caso nos da que sí hay diferencia o sea,
que no existe la misma al final podemos decir que no existe la misma
probabilidad de elegir un distractor que otro distractor no sé si te he
aclarado eso es lo que está diciendo o sea, cuando habla al principio de
equiprobabilidad y luego de que son distintas, son independientes me está
diciendo lo mismo o sea, que no existe equiprobabilidad son distintas en
función de la alternativa bien, entonces eso ... porque lo demás me
parece que ya lo vimos la fiabilidad con estabilidad la fiabilidad con
equivalencia o sea, porque yo cambié el orden bien a ver, ¿qué ha
pasado? como hoy que no he hecho deprisa esto es lo que vimos aquí qué
lioso esto es lo que hemos visto y luego estaría que no sé por qué
bueno, pues he debido grabar mal porque estaba haciendo deprisa de yo
grabar una cosa encima de otra entonces bueno pues ha salido así entonces
todo lo que hemos visto hasta ahora es la teoría de la teoría clásica y
ahora estaría la teoría de respuesta al ítem bien el objetivo, lo mismo
que antes es calcular el error en la medición de variables psicológicas o
pedagógicas qué es cuál es el parámetro individual que se utiliza en la
teoría clásica de los test se utiliza la puntuación verdadera y el error
es la diferencia entre la puntuación verdadera y la la puntuación que
hemos obtenido y aquí es algo distinto no sé, me imagino que lo
explicará por ahí es un parámetro z que qué es la aptitud, es es vamos
a ver cómo te lo digo el parámetro z es la medida de una aptitud
determinada por ejemplo si z fuera 3 en inteligencia pues en una escala que
fuera de 1 a 5 3 sería la inteligencia que tiene un sujeto y lo que
intentamos hallar lo que intenta hallar en la teoría de respuesta al ítem
es la probabilidad que un sujeto con un determinado valor de la
característica que es la z, de la aptitud la probabilidad que tiene de
acertar ese ítem eso es lo que pretende hallar la teoría de respuesta al
ítem hallar una probabilidad en función de la aptitud o en función del
valor que tenga una aptitud o una característica en un sujeto entonces la
mayor diferencia está en que en la teoría clásica de los tres hay una
relación lineal la puntuación verdadera o la puntuación que nosotros
hemos obtenido es igual a la puntuación verdadera más el error mientras
que en la teoría de respuesta al ítem no hay una relación lineal sino
hay una relación exponencial es totalmente distinta no es una línea la
que representa ahora lo vamos a ver en la siguiente entonces es una curva
una curva que se llama curva característica del ítem irás viendo que se
llama CCI irás viendo por ahí en algún sitio entonces otra bueno, vamos
a ir viendo aquí la unidad de análisis, la teoría clásica del ítem es
esta es el test mientras que en la teoría de respuesta al ítem es el
ítem no es cada uno de los test también se utiliza el test pero la unidad
de análisis no es el test sino el ítem cómo se explican las respuestas
que un sujeto da a una prueba determinada en la teoría clásica de los
test supone que es la habilidad mientras que en la teoría de respuesta al
ítem añade que sí, que es la habilidad pero también las
características psicométricas como pueden ser el pseudo azar etcétera o
sea, tiene en cuenta para explicar las respuestas que los sujetos dan a una
prueba además de la habilidad tiene en cuenta las características que
tienen la prueba los ítems sobre todo bien, la relación del valor
esperado y el rasgo ya lo hemos dicho es lineal mientras que en la teoría
de respuesta al ítem es exponencial y las características métricas la
dificultad, la discriminación etcétera, en la teoría clásica de los
test la hallamos en función del grupo en el que se aplica el test mientras
que en la teoría de respuesta al ítem es independiente del grupo no se
halla en función de un grupo no se halla en función de otras historias
como por ejemplo la dificultad bien, esas son las diferencias luego
estarían los supuestos no me gusta que salga todo junto pero ya que sale
los supuestos, la unidimensionalidad en modelos unidimensionales porque la
unidimensionalidad se da cuando solamente medimos una aptitud un rasgo,
nada más pero podemos medir más rasgos entonces sería
multidimensionalidad pero bueno, no lo vais a dar pero que no siempre
existe una unidimensionalidad o sea, si medimos una característica tiene
que haber una unidimensionalidad si no mide un único rasgo una única
característica no nos sirve luego, a qué llamamos rasgo o característica
bueno, eso está cambiado de sitio la respuesta del examinando o sea, la
respuesta de aquel que está contestando a una prueba está determinada por
el rasgo que uno tiene o sea, si yo tengo un rasgo mucho mayor en, qué sé
yo pues en capacidad numérica lógicamente, mi respuesta será distinta de
la de quien tiene poca capacidad numérica eso es lo que quiere decir, o
sea la respuesta está en función de lo que se llama rasgo latente o sea,
lo que estamos midiendo eso lo decimos continuamente estamos midiendo algo
que no podemos observar o sea, estamos midiendo indirectamente entonces,
qué es un rasgo latente por eso digo que esto está cambiado esto está
cambiado de orza qué es un rasgo latente porque el sujeto alcanza una
característica bien, luego qué sería un patrón de respuesta estos son
conceptos que van apareciendo por ahí qué es un patrón de respuesta el
modo en que cada uno responde responde a una prueba eso es un patrón de
respuesta y el patrón de respuesta va a depender también del nivel que
tenga el sujeto en una característica el patrón será distinto en alguien
que tenga mucha capacidad numérica que en uno que tiene muy poca capacidad
numérica a eso se refiere el patrón de respuesta entonces ¿de qué se
trata? vamos a ver si conseguimos aclararlo entonces, si yo alguien tiene
un rasgo latente lo que se trata, traducido o dicho de otra manera es
hallamos la probabilidad de que un sujeto que tenga un determinado nivel en
el rasgo latente una cuantía en el rasgo latente la probabilidad que tiene
de responder a determinados ítems o sea, eso que pone ahí en rojo es lo
mismo que estoy diciendo de esta manera o sea, ahí se dice se trata de
buscar el valor del rasgo latente que hace más probable la aparición de
un patrón de respuesta o sea, dicho de otra manera hallamos la
probabilidad que un sujeto tiene de responder de una determinada manera a
un ítem luego está la independencia local ¿qué es una independencia?
que lo que respondemos a un ítem no esté influyendo en lo que respondamos
al siguiente eso lógicamente es algo que se exige normalmente o
prácticamente en todo tipo de pruebas bien entonces, modelos en la teoría
de respuesta al ítem son los resultados básicos eso lo tienes por ahí no
sé dónde está bien o sea, suponemos que el resultado que obtiene un
sujeto en un ítem es debido al rasgo latente a la cantidad de inteligencia
a la cantidad de capacidad numérica a lo que sea que tenga eso es un
supuesto o sea, tenemos que suponerlo entre lo que un sujeto responde y la
característica latente se establece mediante la curva característica del
ítem, la CCI eso te va a parecer por un montón de sitios con la CCI luego
los estimadores o sea, yo mediante una prueba lo que intento lo que busco
es estimar el valor del rasgo latente en alguien eso es lo que intento es
algo que no se puede observar entonces la aptitud se puede medir
exactamente igual con distintos ítems o sea, el ítem no es definitorio de
la cantidad o sea, con distintos ítems puedo medir exactamente lo mismo
cosa que en la teoría clásica del ítem no está tan claro y los
parámetros son iguales cualquiera que sea la muestra que elijo si yo en la
teoría clásica del ítem hallo la dificultad en un grupo y luego vuelvo a
hallar por ejemplo la dificultad en otro grupo puede ser que salga lo mismo
pero puede ocurrir que no entonces la teoría clásica del ítem depende
más del grupo que yo tenga que de otras características bien ahora
aparece eso es una curva característica del ítem entonces esta curva
característica del ítem tiene tres parámetros el parámetro se llaman
así están en distinto orden el parámetro B que es el índice de
dificultad del ítem que es 0657 entonces el parámetro B estaría aquí el
parámetro A que es el índice de discriminación del ítem que está en
0382 que está aquí no lo he cogido y escaneado pero casi ni se lee el B
está ahí el C el A que es 0382 me parece que sí estaría aquí no,
perdón quieto limpiazo el B que es el índice de dificultad el A que es el
índice de discriminación pues es que es parecido es 0657 bueno, estaría
más aquí el A y el C yo creo que no es eso de la esquinita la A esto es
la probabilidad y esto es y el C el C es la raíz es esta raíz que aparece
aquí bien, bueno pero tiene esta forma eso es lo fundamental que tiene esa
forma la curva característica del ítem entonces hay tres modelos
fundamentalmente de qué depende la curva característica del ítem depende
de la aptitud que un sujeto tenga de la dificultad del ítem que se
establece como B del índice de discriminación que se establece como A y
del índice de pseudo azar que es el índice de pseudo azar estos otros
conceptos ya los tenemos más o menos claros el índice de pseudo azar es
aquel que nos indica la probabilidad de que alguien acierte sin saber nada
o sabiendo muy poco entonces hay tres modelos uno de los modelos el primer
modelo aquel que tiene en cuenta la aptitud y la dificultad es el modelo de
un parámetro y la fórmula de cálculo es esta es la probabilidad de que
alguien que tenga una aptitud Z aquí ponemos 3, 2 lo que sea es igual a la
base de logaritmos neperianos por D que es una constante o elevado a D
elevado a D que es una constante una constante que cuando adquiere el valor
de 1.7 se acerca a la distribución normal que multiplica a la aptitud el
nivel de aptitud menos la dificultad del ítem dividido por 1 más otra vez
el numerador la probabilidad ah perdón que me salto entonces este sería
el modelo de un parámetro después si a la aptitud y la dificultad del
ítem añadiésemos a las altas que no sale el menso de banda habrá
dificultades está todo plano ahora dice que se está grabando o sea que no
se ha perdido aquí da saltos entonces si añadimos a la aptitud nos ha
salido lo mismo se congelaron claro yo estoy congelado no se mueve me
quedaba allí bueno oírse se oye no importa que no me diga no importa la
aptitud y a la dificultad del ítem lo que nos falta es que nos vayan
saliendo letraditos añadimos al índice de discriminación entonces
estamos ante el modelo de dos parámetros y la ecuación mediante la que se
calcula el modelo de los parámetros es esta que se diferencia en esta
porque en el exponente lo que hemos hecho es multiplicar el exponente por
el índice de discriminación aquí debajo están puestos lo que significa
cada una de las letras si a la aptitud la dificultad del ítem y el índice
de discriminación añadimos el índice de segundo azar estamos en el
modelo de tres parámetros al anterior lo único que se ha hecho es
multiplicarlo por uno menos el índice de segundo azar y sumarle el índice
de segundo azar no es la hora pero casi cuando empiecen a abrir la puerta
ya nos van a echar entonces son estos tres los modelos que hay de en la
teoría de respuesta álite bien y es que he visto que no he metido ahí
como he estado todo el día es que tenía unos ejemplos de cada uno de
ellos y no están entonces no sé qué he hecho igual un ejemplo es que
tenía ejemplos con distintos niveles de z había hecho los cálculos pero
no sé qué he hecho porque había estado todo el día de aquí para allá
al final he hecho algo raro entonces casi lo dejamos y lo vimos la semana
que viene no