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dc.contributor.advisorCórdoba Perozo, Michel Felipe
dc.creatorRodríguez García, Jeison Enrique
dc.date.accessioned2018-12-10T18:26:49Z
dc.date.available2018-12-10T18:26:49Z
dc.date.created2018
dc.identifier.citationRodríguez. J. (2018). Propuesta metodológica para el aumento de datos en muestras pequeñas para la estimación de parámetros de ítems. (Trabajo de maestría). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombiaspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/14648
dc.descriptionEn 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.spa
dc.description.abstractIn 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.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomás
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subjectTeoría de respuesta al ítem (TRI)spa
dc.subjectAumento de Datosspa
dc.subjectDuPERspa
dc.subjectValores Plausiblesspa
dc.subjectEstimación de Parámetros de Ítemsspa
dc.subjectPrecisión en la Estimaciónspa
dc.titlePropuesta metodológica para el aumento de datos en muestras pequeñas para la estimación de parámetros de ítemsspa
dc.typeFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de maestríaspa
dc.creator.degreeMagister en estadística aplicada
dc.publisher.programMaestría estadística aplicada
dc.publisher.departmentFacultad de estadística
dc.subject.keywordStatistical dataspa
dc.subject.keywordEconomy - Statisticsspa
dc.subject.keywordStatistics -- Parameter estimationspa
dc.subject.lembDatos Estadísticosspa
dc.subject.lembEconomía - Estadísticasspa
dc.subject.lembEstadísticas -- Estimación de Parámetrosspa
dc.description.sedeCRAI-USTA Bogotáspa
dc.description.dominiohttp://unidadinvestigacion.usta.edu.cospa
dc.source.bibliographicCitationCalder on, C. & Melo, O. (2017), `Un estudio de simulaci on para la evaluaci on de dise~nos y tama~nos muestrales requeridos en la estimaci on de par ametros de un modelo polit omico de teor a de respuesta al tem y par ametros poblacionales de inter es.', Universidad Nacional de Colombia.spa
dc.source.bibliographicCitationCanavos, G. C. (1988), `Probabilidad y estad stica, aplicaciones y m etodos', McGRAW HILL .spa
dc.source.bibliographicCitationDempster, A. & Rubin, D. (1977), `Maximum likelihood from incomplete data via the EM alforithm', Journal of the Royal Statistical Society 39(1)spa
dc.source.bibliographicCitationFox, J. P. (2010), `Bayesian item response modeling', Statistics for Social and Behavioral Sciences 1(1).spa
dc.source.bibliographicCitationHambleton, R. K. (1989), `Principles and selected applications of item response theory', R. L. Linn, Educational measurement 3(1).spa
dc.source.bibliographicCitationICFES (2009), Informe t ecnico saber 5o. y 9o. 2009, Technical report, Instituto Colombiano para la Evaluaci on de la Educaci on.spa
dc.source.bibliographicCitationLeys, C. & Klein, O. (2013), `Detecting outliers: Do not use standard deviation around the mean, use absolute deviation around the median', Journal of Experimental Social Psychology - ELSEVIER .spa
dc.source.bibliographicCitationLinacre, J. M. (1994), `Sample size and item calibration stability', Rasch Measurement Transactions 7(4).spa
dc.source.bibliographicCitationPatrick Foley, P. (2010), `Improving IRT parameter estimates with small sample sizes: Evaluating the e cacy of a new data augmentation technique', Educational Assessment, Evaluation, and Research Commons, Educational Psychology Commons, and the Quantitative Psychology Commons 7(1).spa
dc.source.bibliographicCitationPISA (2012), Pisa 2012 technical report, Technical report, Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD).spa
dc.source.bibliographicCitationReckase, M. D. (2009), `Multidimensional item response theory', Statistics for Social and Behavioral Sciences 1(1).spa
dc.source.bibliographicCitationRubin, D. B. (1987), `Multiple imputation for nonresponse in surveys', New York: Wileyspa
dc.source.bibliographicCitationSahin, A. & Anil, D. (2016), `The e ects of test length and sample size on item parameters in item response theory', KURAM VE UYGULAMADA EGITIM BILIMLERI EDUCATIONAL SCIENCES: THEORY AND PRACTICE 1(1).spa
dc.source.bibliographicCitationT.Chai & R.Draxler (2014), `Root mean square error (rmse) or mean absolute error (mae)', Geoscienti c Model Development .spa


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