A note on improving EAP trait estimation in oblique factor-analytic and item response theory models

• Pere J. Ferrando ^[1] ; Urbano Lorenzo-Seva ^[1]
  1. [1] Universitat Rovira i Virgili

     Universitat Rovira i Virgili

     Tarragona, España

     
• Localización: Psicológica: Revista de metodología y psicología experimental, ISSN-e 1576-8597, ISSN 0211-2159, Vol. 37, Nº 2, 2016, págs. 235-247
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Nota sobre un procedimiento mejorado para la estimación de rasgos latentes en los modelos del análisis factorial oblicuo y de la teoría de respuesta a los ítems
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• Resumen
  • español

    En esta nota se discute la estimación Bayesiana EAP en aquella familia de modelos oblicuos de respuesta al ítem que pueden ser parametrizados como modelos lineales o no lineales de análisis factorial.

    Para estos modelos proponemos una implementación mejorada que (a) proporciona un output más detallado e informativo y (b) utiliza más información a priori obtenida en la etapa de calibración. En conjunto, se discuten las limitaciones de la estimación EAP tal como está implementada en muchos de los programas actualmente disponibles, se proporciona un resumen técnico de la metodología básica y de las propuestas de mejora, se implementan los procedimientos propuestos en el programa no comercial FACTOR, y, finalmente, se ilustra su funcionamiento con una salida del programa.

  • English

    This note is about Bayes EAP scoring in the class of oblique linear and nonlinear item response models that can be parameterized as factor analytic models. For these models, we propose an improved implementation approach that (a) provides more detailed and informative output, and (b) uses more prior information from the calibration stage. Overall, we discuss the limitations of EAP estimation as it is implemented in most available programs, provide a technical account of the basic methodology and proposed improvements, implement the proposal in the freely available FACTOR program, and illustrate how it works with FACTOR-based output.