Traditional scores versus IRT estimates on forced-choice tests based on a dominance model

Abstract

Puntuaciones tradicionales y estimaciones TRI en tests de elección forzosa con un modelo de dominancia. Antecedentes: los tests de elección forzosa (TEFs) fueron propuestos para reducir los sesgos de respuesta de ítems tipo Likert. Se cuestiona que los métodos de puntuación tradicional (PT) empleados permitan hacer comparaciones entre-sujetos. Recientemente, Hontangas et al. (2015) exploraron cómo las PTs obtenidas con diferentes TEFs se relacionan con sus puntuaciones verdaderas y estimaciones TRI, mostrando las condiciones para ser utilizadas cuando el modelo subyacente es un modelo de unfolding. El objetivo del trabajo actual es comprobar si el patrón de resultados se mantiene con un modelo de dominancia. Método: las variables independientes del estudio de simulación fueron: formato de elección forzosa, número de bloques, discriminación de los ítems, polaridad de los ítems, variabilidad de la dificultad intrabloque, rango de dificultad del test y correlación entre dimensiones. Resultados: un patrón similar de resultados fue obtenido en ambos modelos, pero en el modelo de dominancia las correlaciones entre PTs y puntuaciones verdaderas son más altas y las diferencias entre PTs y estimaciones TRI se reducen. Conclusiones: un modelo de dominancia produce una relación lineal entre PTs y puntuaciones verdaderas, y los sujetos con puntuaciones extremas son medidos mejor.