Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado El Modelo de Respuesta Nominal: Aplicación a datos educacionales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-07-17) Rivera Espejo, José Manuel; Tarazona Vargas, Enver GeraldThis thesis focuses its e orts on presenting and studying the Nominal Response Model or NRM (Bock, 1972, 1997), in the context of the Item Response Theory (IRT). Simulation studies are carried out to determine the quality of the recovery of the parameters of the model, under the Classic (MML) and Bayesian (MCMC) aproach and nally, the studied model was applied to an random, representative and anonymous sample of 1641 teachers from the Basic Regular Education modality of the english specialty, who were exposed to the Reading-Comprehension sub-test of the \Concurso de Nombramiento 2015". Related to the simulation, we found the bayesian method is a good substitute for the classic counterpart, because it recovers in a similarly satisfactory fashion the parameters of the items; however, the main disadvantage was that the process was between 620 to 14; 100 times slower than the classical approach, despite the special emphasis on making the MCMC processes parrallel. Related to the results of the implementation of the model on real data, the NRM: (i) it facilitates the recovery of a greater proportion of information available in the items, compared to dichotomous response models (Bock, 1972; Thissen, 1976; Levine y Drasgow, 1983; Thissen y Steinberg, 1984), (ii) it allows to nd the implicit order in initially not ordered categorical data (Samejima, 1988; Bock, 1997) and (iii) it provided relevant information for the examination of the quality of an item (Thissen et al., 1989), specially in two fronts: (a) it allowed the identi cation of useless or forced alternatives and (b) it allowed the identi cation of alternatives that could be collapsed, given that these alternatives registered a similar topics.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 Modelos de teoría de respuesta al ítem multidimensional con una aplicación psicológica(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-11-23) Malaspina Quevedo, Martín Ludgardo; Bazán Guzmán, Jorge LuisLa presente investigación, dentro del contexto de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI), estudia un modelo multidimensional logístico compensatorio de dos parámetros (M2PL) para ítems dicotómicos. Para ello, se explican teóricamente los métodos de estimación más conocidos para los parámetros de los ítems y de los rasgos latentes de las personas, priorizando el método bayesiano mediante Cadenas de Markov de Monte Carlo (MCMC). Estos métodos de estimación se exploran mediante implementaciones computacionales con el software R y R2WinBUGS. La calidad de las respectivas estimaciones de los parámetros se analiza mediante un estudio de simulación, en el cual se comprueba que el método de estimación más robusto para el modelo propuesto es el bayesiano mediante MCMC. Finalmente, el modelo y el método de estimación elegidos se ilustran mediante una aplicación que usa un conjunto de datos sobre actitudes hacia la estadística en estudiantes de una universidad privada de Colombia.