Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Extensión al modelo DINA reparametrizado con covariable(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-10-20) Sáenz Egúsquiza, Miguel Angel; Valdivieso Serrano, Luis HilmarEn el campo educacional, cuando los estudiantes resuelven problemas su habilidad en un tema particular puede influir en el desempeño de los mismos en un área de estudio similar pero diferente. Por ejemplo, la habilidad en ciencias podría tener un efecto en su dominio sobre las matemáticas, lo que a su vez afectará la forma en que los evaluados responden a las preguntas o ítems sobre matemáticas de una prueba. Por tanto, resulta natural examinar la relación entre el rendimiento en un área particular de estudio y el dominio de los atributos en un tema relacionado. Los modelos de diagnóstico cognitivo (CDM) proporcionan un marco ideal para realizar un análisis de este tipo, ya que clasifican a los examinados en perfiles de atributos que indican su dominio en las habilidades delimitadas permitiendo obtener información más específica con respecto a sus fortalezas y debilidades. Los CDM resuelven varias limitaciones de los métodos clásicos y los modelos de teoría de respuesta a ítems unidimensionales (TRI). Para este estudio se amplía el marco de DINA al incorporar una covariable en un modelo de DINA reparametrizado. La covariable se puede especificar en dos niveles: en el nivel inferior, afectando la forma en que los evaluados resuelven los ítems (es decir, la probabilidad de respuesta), y en el nivel superior, influenciando en el dominio de los atributos (es decir, la clasificación latente). En esta tesis, se desarrolla teóricamente el modelo indicado desde el enfoque clásico. Para la estimación desarrollaremos el método de máxima verosimilitud y el método de la moda a posteriori vía el algoritmo de Esperanza-Maximización (EM) y de Newton-Raphson. Para tal fin, se realiza 4 estudios de simulación con la finalidad de observar en primer lugar el efecto de la covariable cuando afecta simultáneamente a los ítems y a los atributos, luego cuando la covariable afecta por separado a ambos, y también cuando la covariable no los afecta. Finalmente, se muestra su aplicación en la evaluación de la prueba de admisión a una Universidad.Ítem Texto completo enlazado Modelo G-DINA aplicado al diagnóstico de desórdenes mentales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-02-11) Villena Guzmán, Denisse; Tarazona Vargas, Enver GeraldActualmente, uno de los modelos de diagnóstico cognitivo (MDC) más usados es el modelo DINA. Sin embargo, este modelo presenta varias restricciones que hacen que en muchas ocasiones, no sea el que mejor se ajusta a la realidad. En ese contexto, nace una generalización del modelo DINA, denominado G-DINA (Generalized deterministic input, noisy and gate). En el presente estudio se presentan los fundamentos y propiedades del modelo G-DINA y su aplicación en un área en el que su uso todavía no es muy común: la psicología. Así, se evaluaron los resultados de una muestra de pacientes de un hospital general de Lima a los que se les aplicó el test SRQ-18 que evalúa la presencia de desórdenes mentales. Se muestra el proceso de selección del mejor modelo para cada ítem, los resultados de los parámetros obtenidos, los diagnósticos para los 10 primeros pacientes y una distribución de los perfiles de estos pacientes. Finalmente se presenta un estudio de simulación que tiene por finalidad estudiar el efecto del tamaño de muestra en la estimación de los parámetros en el contexto de la aplicación de este estudio.Ítem Texto completo enlazado Modelo secuencial con aplicación a la medición del rendimiento estudiantil(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-02-04) Mejía Campos, Luis Ángel; Tarazona Vargas, Enver GeraldEn este trabajo se presenta el Modelo Secuencial para datos politómicos ordinales de la teoría de respuesta al ítem y sus características. De forma específi ca se estudia el Modelo Secuencial Logístico de 2 parámetros (2PL-SM). La estimación de este modelo se realiza utilizando Métodos de Cadenas de Markov de Montecarlo (MCMC), los cuales fueron implementados en R y WinBUGS. Se realizó un estudio de simulación con el objetivo de estudiar la precisión en la recuperación de parámetros observándose resultados apropiados según los índices de precisión utilizados. El Modelo Secuencial en estudio fue luego aplicado a la prueba de escritura de la Evaluación Muestral 2013 del Ministerio de Educación, evaluación que fue aplicada a una muestra de 4327 estudiantes de sexto grado de primaria de todo el país. Con la aplicación del modelo a la prueba se pudo determinar que en general esta contiene ítems cuyas di ficultades son bajas y que, para los estudiantes, el enfrentarse a esta prueba no debería resultarles complicado.Ítem Texto completo enlazado Modelo Dina aplicado a la evaluación de matemática en estudiantes de segundo grado de secundaria(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-05-31) Sosa Paredes, Yuriko Kirilovna; Valdivieso Serrano, Luis HilmarLos modelos de diagnóstico cognitivo (MDC) tienen como finalidad describir o diagnosticar el comportamiento de los evaluados por medio de clases o perfiles latentes, de tal manera que se obtenga información más específica acerca de las fortalezas y debilidades de ellos. Uno de los modelos más populares de esta gran familia es el llamado modelo DINA, el cual tuvo su primera aparición en Haertel (1989) enfocado principalmente en el campo educacional. Este modelo considera solo respuestas observadas dicotómicas de parte de los individuos y tiene como restricción principal que ellos deben dominar necesariamente todas las habilidades requeridas por cada ítem; aquellas que se resumen en una matriz llamada Q. Asimismo, el modelo estima parámetros para los ítems, los cuales son denominados de \ruido": Adivinación y Desliz. En este trabajo desarrolla teóricamente el modelo expuesto; es decir, sus fundamentos y principales propiedades desde el enfoque bayesiano. Específicamente, las estimaciones se realizan mediante el Muestreador de Gibbs. Se realizaron 8 estudios de simulación, cada uno de ellos con tres diferentes tamaños de población, donde se probaron combinaciones de los parámetros en estudio con el fin de comparar la recuperación de parámetros mediante el enfoque clásico y el bayesiano. El análisis de ambos enfoques se realizó con rutinas de código del software libre R, usando los paquetes CDM y dina para el enfoque clásico y el bayesiano, respectivamente. En líneas generales, los resultados muestran estimaciones insesgadas y con valores pequeños de la raíz del error cuadrático medio (RMSE) para ambos enfoques. Incluso, conforme el tamaño de la población incrementa, las estimaciones no tienen mayores diferencias. Aunque en tamaños de población más pequeños el enfoque bayesiano obtiene ligeras ventajas con respecto al otro, especialmente en el parámetro de probabilidad de pertenencia a las clases (π). Además, es necesario mencionar que los parámetros de ruido de los ítems son estimados más precisamente con el enfoque clásico en varios de los estudios. Finalmente, se presenta una aplicación enfocada en educación, donde se analiza una muestra de 3040 alumnos del 2do grado de secundaria, evaluados en una prueba de 48 ítems de la competencia matemática realizada por la Oficina de Medición de la Calidad de los Aprendizajes (UMC) en el 2015. A esta prueba se le aplica el modelo de Rasch y el modelo DINA bajo el enfoque bayesiano, con el _n de estudiar la correspondencia entre indicadores de ambos modelos, tanto para los parámetros de los alumnos (habilidad y per_les latentes) como de los ítems (dificultad y parámetros de ruido).Ítem Texto completo enlazado Modelos alternativos de respuesta graduada con aplicaciones en la calidad de servicios(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-07-20) Tarazona Vargas, Enver Gerald; Bazán Guzmán, Jorge LuisLos modelos politómicos de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRIP) tienen como finalidad explicar la interacción existente entre los sujetos evaluados y los atributos de un test en aquellas situaciones en las cuales los atributos que lo componen tienen varias categorías de respuesta. Dentro de los distintos tipos de modelos TRIP, el Modelo de Respuesta Graduada General (GRM) propuesto originalmente por Samejima (1969, 2010), es un conjunto de modelos diseñados para aplicarse en aquellas situaciones en las cuales las categorías de respuesta son ordinales. En este trabajo se presenta una formulación general para los GRM, su clasificación y principales propiedades desde el punto de vista bayesiano. De manera específica, se muestra el Modelo de Respuesta Graduada Logístico de dos parámetros (2PL-GRM) como un caso particular de los GRM simétricos y el Modelo de Respuesta Graduada Logístico de Exponente Positivo (LPE-GRM) como un modelo asimétrico derivado de incorporar un parámetro de penalización que controla la curvatura de las Funciones de Respuesta a las Etapas de los Ítems (FREI). La estimación de ambos modelos fue realizada usando la inferencia bayesiana con Métodos Montecarlo vía Cadenas de Markov (MCMC) e implementada en R y WinBUGS. Se realizó un estudio de simulación con el _n de estudiar la precisión en la recuperación de parámetros para el Modelo 2PL-GRM obteniéndose resultados apropiados para las medidas de ajuste consideradas. Los modelos 2PL-GRM y LPE-GRM estudiados fueron aplicados al estudio de un cuestionario acerca de la satisfacción de clientes y comparados con el tradicional análisis clásico de los test. La muestra del estudio está formada por 5354 clientes de una empresa de telecomunicaciones que se comunicaron con el Call Center de atención al cliente por algún motivo (consulta, reclamo, pedido, etc.). A través del análisis de dimensionalidad de la escala se encontró que el cuestionario evalúa dos dimensiones de la satisfacción con la atención al cliente: la Accesibilidad (4 ítems) y el Desempeño del asesor (7 ítems). Los resultados indican, considerando diferentes criterios, que en ambas dimensiones el modelo LPE-GRM es mejor. Adicionalmente, ambos modelos ofrecen mejor información que el tradicional análisis clásico. Se sugiere realizar diferentes estudios de simulación para evaluar distintas condiciones para la inferencia del modelo LPE-GRM puesto que para las mismas condiciones de estimación MCMC se observa que puede ser más demorado debido a que presenta mayor autocorrelación que el modelo 2PL-GRM.Ítem Texto completo enlazado Propiedades psicométricas del PMWI-F en una muestra de mujeres violentadas psicológicamente(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2012-08-21) Espejo Bustillos, Annia Teresa; Argumedo Bustinza, Doris JuliaEn la presente investigación se analiza la validez de constructo convergente, la validez de criterio por diferenciación de grupos y la confiabilidad del Psychological Maltreatment of Women Inventory-Female (PMWI-F) (Tolman, 1989) en una muestra de 56 mujeres violentadas psicológicamente y 56 no violentadas de Lima Metropolitana. La validez de constructo convergente se trabajó con la sintomatología depresiva evaluada a través de la versión argentina del Beck Depression Inventory BDI-II (Brenlla & Rodríguez 2006), de ello se obtuvo una alta correlación positiva, es decir, a mayor puntuación en el PMWI-F, mayor también el puntaje en el BDI-II, siendo este resultado consistente con la teoría. La validez de criterio fue demostrada al encontrar diferencias significativas entre los grupos, obteniendo un mayor puntaje el grupo violentado, tanto en la escala total como en las subescalas del PMWI-F. Respecto a la confiabilidad, el Alpha de Cronbach obtenido fue de 0.9, dando cuenta de un alto nivel de confiabilidad de la prueba. Así también se exploró la capacidad de discriminación de los ítems del PMWI-F, obteniendo un poder discriminativo alto y significativo en 56 de los 58 ítems de la prueba. En lo referente a las variables de estudio, no se encontraron diferencias significativas según edad, estado civil y nivel de instrucción. Se concluye que el PMWI-F es un instrumento con características psicométricas apropiadas para el contexto estudiado.Ítem Texto completo enlazado Propiedades psicométricas de la Escala de Ajuste Mental al Cáncer (MAC) en una muestra de pacientes del Instituto Nacional de Enfermedades Neoplásicas (INEN)(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2011-05-09) Trigoso Obando, Viviana MaríaEl paciente oncológico debe aprender a lidiar no sólo con los molestos síntomas y efectos secundarios del tratamiento, sino también con una serie de cambios en distintos aspectos de su vida, que resultan muy difíciles de sobrellevar. La manera en la cual el paciente busca adaptarse a ella dependerá, entre otras cosas, de ciertas variables psicológicas como: la percepción del diagnóstico de cáncer, la visión de su pronóstico, la sensación de control que se tiene sobre la enfermedad, las estrategias de afrontamiento para lidiar con el estrés, y las reacciones emocionales que emergen de toda esta experiencia (Moorey y Greer, 1989). Estas variables son agrupadas en el constructo Ajuste Mental al cáncer, el cual se define como las respuestas cognitivas y conductuales de un individuo frente a su diagnóstico de cáncer (Watson, Greer, Inayat, Burgess, Robertson, 1988) y las reacciones emocionales que conlleva (Greer y Watson, 1987 en Nordin, 1999). Consideramos que es de gran importancia para los profesionales de la salud mental y oncológica reconocer estas variables en los pacientes, pues ello permitiría optimizar el trato que se les brinda.