Estimación Bayesiana de un modelo TRI logístico en el que el trazo sigue una distribución Normal Truncada

Abstract

En el marco de los modelos logísticos de la TRI, los procesos de estimación de parámetros desde el enfoque clásico o Bayesiano, suponen que el trazo presenta un comportamiento simétrico, de hecho se asume que el sigue una distribución normal o Log–normal. Un método de estimación Bayesiana es propuesto en este trabajo, en el que se supone que el comportamiento del trazo latente y los scores del test no es simétrico. Este algoritmo establece que la distribución del trazo latente θ es Normal Trucada (NT). Los resultados obtenidos en la simulación y en los datos reales muestran que el algoritmo está recuperando y estimando de manera efectiva tanto los parámetros de los ítems como el trazo latente, es decir, ajusta adecuadamente los datos. La aplicación a datos reales se realizó en el constructo Sinceridad del Inventario PIHEMA R–2 presentado por los aspirantes a la Facultad de Humanidades y Educación de la Universidad Central de Venezuela, en el año 2006.

Abstract: In the framework of the IRT logistic models, the processes of estimating parameters from the classical or Bayesian approach, assume that the trait has a symmetrical behavior, in fact it’s assumed that follows a normal or Log–normal distribution. A Bayesian estimation method is proposed here, we assumed that the behavior of the latent trait and the test scores is not symmetrical. This algorithm states that the distribution of the latent trait θ is Truncated Normal (NT). The results obtained in the simulation and real data show that the algorithm is effectively recovering and estimating both the parameters of the items as the latent trait, that is, it adequately adjusts the data. The application to real data was made in the construct Sincerity of the Inventory PIHEMA R–2 presented by the applicants to the Faculty of Humanities and Education of the Central University of Venezuela, in 2006.