Propuesta metodológica para el aumento de datos en muestras pequeñas para la estimación de parámetros de ítems
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2018Share
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Abstract
En la teoría de respuesta al ítem (TRI) uno de los factores que más influye en la precisión de la estimación de los parámetros de los ítems es la cantidad de individuos que se evalúan. Las metodologías de estimación de parámetros usadas en la TRI requieren una cantidad mínima de individuos evaluados para obtener estimaciones precisas de los parámetros de los ítems.
Sin embargo, estas cantidades no siempre pueden ser alcanzadas. El objetivo de este trabajo consiste en proponer e implementar una imputación múltiple con valores plausibles en una técnica llamada DuPER que es una técnica de aumento de datos cuya finalidad es expandir una muestra de individuos para obtener información suficiente para realizar estimaciones precisas de parámetros de ítems.
Abstract
In the item response theory (IRT), numerous factors have been studied that in
uence the accuracy of
the item parameter estimation, including the number of items that make up the test, the number of
individuals that are evaluated, the estimation method used, the distribution of the adjusted scores of
the individuals, among many others. It is known that the number of individuals evaluated is one of the
factors that most in
uence the accuracy of the estimation of these parameters depending on the model
used (Sahin & Anil 2016). The parameter estimation methodologies used in the IRT require a minimum
number of individuals evaluated to obtain accurate estimates of the items parameters (Hambleton 1989).
However, these amounts can not always be reached for various reasons, such as for example that the
population evaluated is not large enough to reach the required sample or that due to budget issues it is very expensive to access a minimum sample. The objective of this work consists of to propose and
implement a multiple imputation with plausible values in a technique called DuPER for its acronym
(Duplicate, Erase, Replace) which is a technique of data augmentation whose purpose is to expand a
sample of individuals to obtain su cient information to make precise estimates of items parameters.
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