Multidimensional Adaptive R TEST es parte de un proyecto de Final de Grado que puede encontrarse en Dipòsit digital de documents de la UAB, basado en elaborar un MTAI en R acompañado de un manual para su uso.
Este proyecto ha sido redactado con el objetivo de facilitar la comprensión de los conceptos que se van exponiendo a lo largo de los capítulos para personas con algunas nociones de psicometría, estadística y programación o que estén interesadas en los TAIs, en especial a aquellos basados en Teoría de Respuesta al Ítem Multidimensional (MIRT) con finalidades académicas.
El manual apoya y explica qué es necesario saber para aplicar el TAI, unificando el código en R que lo implementa con la teoría que se expone. Este código se puede encontrar en los apéndices, donde también se encuentra un pequeño tutorial en R para aquellas personas que no estén familiarizadas con él. Además, se asume que aquella persona que quiera aplicar este proyecto parta de respuestas a ítems ya administrados, y que estos sean de respuesta binaria.
El manual está adaptado a ítems dicotómicos y se proporcionan ejemplos del código aplicado a una simulación de respuestas de 8000 personas a 60 ítems. El primer capítulo hace una introducción a los valores en blanco, contextualiza su problemática en un contexto académico y se propone una imputación con el algoritmo Esperanza-Maximización (EM). Es verdad que la imputación múltiple (MI), ante valores en blanco, consigue mejores resultados que una imputación única, pero aquí no se asume que la persona tenga una gran potencia computacional y las aplicación de la MI para calibrar un banco de ítems no es algo común.
El segundo capítulo consta de una introducción a la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) y a la MIRT donde se explica qué modelos y qué propiedades tienen sus parámetros para modelar las características de un ítem y su interacción con una persona.
El tercer capítulo trata cómo se obtienen los parámetros explicados en el capítulo anterior. Aquí se explican los más comunes para ítems dicotómicos multidimensionales, pero no se mencionan modelos no paramétricos, nominales o modelos logísticos anidados, entre otros. Además, la mitad de este capítulo se basa en pruebas de bondad de ajuste para evaluar el modelo que se obtenga.
Finalmente, el último capítulo implementa un MTAI, dando sentido a todos los capítulos anteriores.
Este manual no pretende ser una solución a todas aquellas instituciones que quieran aplicar un MTAI. Su finalidad es académica aunque tenga un gran componente práctico. Se recomienda que aquellas personas interesadas en implementar este tipo de avances busquen asesoramiento experto.
Este manual es de dominio público. En la medida en que la ley lo permita, renuncio a todos los derechos de autor y derechos conexos o afines a esta obra. Para ver una copia de la licencia visite: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/