Vol 3, No 1 (2010): Special Issue of Statistics in Psychology
URI permanente para esta colección
Navegar
Envíos recientes
1 - 5 de 15
- PublicaciónAcceso abiertoThe best of both worlds: a joint modeling approach for the assessment of change across repeated measurements(Editorial Bonaventuriana, 2010)La utilidad de los métodos Bayesianos en la estimación de modelos estadísticos complejos es innegable. Desde un punto de vista Bayesiano, el presente artículo busca demostrar la capacidad de los métodos Bayesianos y proponer un modelo exhaustivo que combina un modelo de medición y un modelo estructural. La utilidad de este método combinado se investiga usando datos reales tomados de una encuesta sobre actitudes sociales. El método combinado permite extraer las características de las respuestas a los ítems como de los errores en la medición para el análisis individual de trayectorias del desarrollo. Tales resultados permiten resolver asuntos que se presentan en investigación en psicología del desarrollo, e.g., tamaños de muestra pequeños, evaluaciones repetidas, etc.
- PublicaciónAcceso abiertoBayesian methods in psychological research: the case of IRT(Editorial Bonaventuriana, 2010)Los métodos bayesianos se han vuelto cada vez más populares en las ciencias sociales debido a su flexibilidad para acomodar numerosos modelos de diferentes campos. El dominio de la teoría de la respuesta al ítem es un buen ejemplo de investigación fructífera, que incorpora en los últimos años nuevos desarrollos y modelos, que se están estimando utilizando el enfoque bayesiano. Esto se debe en parte a la disponibilidad de software libre como WinBUGS y R, que ha permitido a los investigadores explorar nuevas posibilidades. En este artículo describimos la inferencia bayesiana para algunos modelos de IRT. Se explica brevemente cómo funciona el método bayesiano. Se discute la implementación de la estimación bayesiana en software convencional y se proporcionan conjuntos de códigos para ejecutar los análisis. Todas las aplicaciones se ejemplifican utilizando conjuntos de datos simulados y reales
- PublicaciónAcceso abiertoMeta-analysis in psychological research(Editorial Bonaventuriana, 2010)El meta-análisis es una metodología de investigación que pretende integrar cuantitativamente los resultados de un conjunto de estudios empíricos sobre un determinado problema. Con este propósito, se calculan índices del tamaño del efecto y se codifican las características de los estudios con objeto de examinar su relación con los tamaños del efecto. El análisis estadístico en meta-análisis requiere ponderar cada estimación del efecto en función de su precisión asumiendo un modelo de efectos fijos o de efectos aleatorios. En este trabajo se presentan las etapas necesarias para realizar un metaanálisis, los diferentes modelos estadísticos que pueden asumirse y las consecuencias de asumir dichos modelos en la interpretación de sus resultados. Finalmente, los análisis estadísticos se ilustran con datos de un ejemplo real.
- PublicaciónAcceso abiertoHow to fit models of recognition memory data using maximum likelihood(Editorial Bonaventuriana, 2010)El propósito de este artículo es proveer un tutorial sobre cómo ajustar diferentes modelos de la memoria de reconocimiento usando estimación de máxima verosimilitud. El artículo presenta cuatro partes. Primero se describe cómo se analizan y obtienen datos en experimentos sobre la memoria de reconocimiento. En segundo lugar se presentan cuatro modelos recientes que serán ajustados a los datos. La tercera parte describe en detalle cómo se ajusta un modelo usando el procedimiento de estimación de máxima verosimilitud. Por último se examina cómo el modelo ajustado pueden ser evaluado y qué pruebas estadísticas pueden aplicarse para ello.
- PublicaciónAcceso abiertoCluster analysis for test-retest Reliability(Editorial Bonaventuriana, 2010)Modelos estadísticos convencionales para evaluar la fiabilidad de procedimientos de prueba-reprueba (P-Rp) en cuestionarios buscan comparar puntuaciones combinadas de subpruebas pareadas o partes del cuestionario en la fase de prueba y la fase de reprueba. El presente artículo examina la fiabilidad de P-Rp en términos de subpruebas y comparaciones al nivel de partes del cuestionario a través de la pruebas t pareada. Datos de un cuestionario sobre motivación de la lectura tomados durante la prueba y la reprueba de 72 estudiantes, con un intervalo de 8 meses entre la prueba y la reprueba, se usan para ejemplificar el análisis de conglomerados (Dutta Roy, 2003). El cuestionario incluye 3 subpruebas intrínsecas y 3 subpruepas extrínsecas. Se propone un método de conglomerado de componentes del cuestionario para mostrar inconsistencias en las comparaciones entre las subpruebas y preguntas específicas que hacen parte del cuestionario.