Análisis Distractores

Principales productos de un análisis reactivo:

• Índice de dificultad del reactivo (p)

• Índice de discriminación del reactivo (D o r)

Sin embargo, también se emplean para el análisis de “distractores”.

Un distractor es una opción incorrecta o no preferida en un reactivo. Un análisis de reactivos no solo ofrece información respecto al desempeño en la opción correcta o preferida, sino también en cada una de las opciones del reactivo, este análisis de distractores tan solo se aplica a los reactivos que cuentan con más de dos opciones.

Estadísticos de los reactivos

Los índices de dificultad del reactivo y de discriminación del reactivo en la TCP se conocen como estadísticos de reactivo tradicionales.

Un rasgo fundamental del análisis de reactivo en la TRI es la curva característica del ítem (CCI), la cual relaciona el desempeño en un reactivo con la condición en el rasgo o capacidad que subyace a la escala. El rendimiento en el reactivo se define como la probabilidad de “aprobar” (realizar la respuesta correcta en una prueba de capacidad o de aprovechamiento) el reactivo.

En los modelos TRI (tradicionales) que se utilizan de manera más común, el parámetro de dificultad del reactivo es el punto en que la CCI atraviesa la marca del 50% de probabilidades de aprobar el reactivo. El concepto es muy similar al índice de dificultad del reactivo (valor p) en la TCP, aunque el parámetro de dificultad en la TRI se representa mediante su valor θ correspondiente.

El termino formal para designar una acentuación se conoce como pendiente, la cual indica con qué tanta claridad diferencia el reactivo entre las personas que tienen capacidades distintas (valores θ). La referencia de la `diferenciación` recuerda el índice de discriminación del reactivo de la TCP. De hecho, la pendiente CCI corresponde estrechamente a la noción de índice de discriminación del reactivo.

Una característica importante de las CCI, es que estas ayudan al creador de la prueba a identificar los reactivos que tienen un funcionamiento diferente, en puntos distintos a lo largo del espectro de capacidad.

Otra característica importante de las CCI, es que, sin importar que tan baja esté una persona en θ, tiene una probabilidad cercana del 20% de aprobar el reactivo. Algunos modelos TRI es conocido como un parámetro de adivinación.

El modelo más popular de un parámetro es el modelo Rasch, y que es tal vez el modelo TRI que se utiliza en forma más generalizada en el trabajo de elaboración de pruebas. El tipo de dos parámetros considera tanto la dificultad como la discriminación, pero no la adivinación.

Finalmente, el de tres parámetros involucra dificultad, discriminación y adivinación.

Los parámetros de la CCI pueden traducirse en lo que se conoce como función de información del reactivo, la cual muestra donde, en el continuo del rasgo (θ), un reactivo proporciona información pertinente para fines de medición.

Los modelos de la TRI tuvieron sus primeras aplicaciones prácticas en el trabajo de elaboración de pruebas durante el decenio de 1970-1979; desde entonces han cobrado cada vez más popularidad, en su origen con las pruebas de capacidad y aprovechamiento y, de manera más reciente, con las pruebas de personalidad. Las investigaciones sobre las características de los diversos modelos de las TRI y la concepción de nuevos modelos deben describirse como algo que cobró un gran auge en los 30 años.

Criticas formales de los modelos TRI se centran en tres consideraciones:

1. Desde un punto de vista muy práctico, obtener estimaciones estables de los parámetros TRI exige muestras bastante grandes.

2. En el modelo TRI se supone que el rasgo medido es unidimensional, pero muchas pruebas no son unidimensionales, por lo que no se aplica el modelo.

3. También podría señalarse que, si bien el modelo Rasch es el paradigma de la TRI de uso más generalizado, su premisa -en cuanto todos los reactivos tienen el mismo poder de discriminación- resulta parcialmente falsa en casi todo proyecto de elaboración de pruebas.

Análisis factorial como técnica de análisis de reactivos

El análisis factorial también se emplea como un método utilizado para ayudar a demostrar la validez del constructo de una prueba. En esa aplicación, la prueba ya estaba establecida y los resultados del análisis factorial indicaban su estructura.

También se emplea en la fase de análisis de reactivos dentro de la elaboración de pruebas para ayudar a elegir los reactivos que generaran relativas puntuaciones independientes y significativas. Este método es muy socorrido en la elaboración de escalas de personalidad, intereses y actitudes que se utilizan para medir diversos rangos.

Hogan, (2004) “En esta aplicación del análisis factorial se utiliza una gran cantidad de reactivos que parecen pertinentes en relación con los rasgos que se pretenden medir a una muestra de examinados. Las correlaciones internas entre ellos se estudian mediante análisis factorial, se identifican las dimensiones (factores) subyacentes; luego se eligen los reactivos que tienen cargas fuertes en los factores, para su inclusión en la prueba final, la cual genera puntaciones separadas de cada un de s factores con reactivos, que deben ser indicadores relativamente puros y eficaces de los factores”.