Multidimensional or essentially unidimensional? A multi-faceted factoranalytic approach for assessing the dimensionality of tests and items

• Caterina Calderón Garrido ^[1] ; David Navarro González ^[2] ; Urbano Lorenzo Seva ^[2] ; Pere J. Ferrando Piera ^[2]
  1. [1] Universitat de Barcelona

     Universitat de Barcelona

     Barcelona, España

     
  2. [2] Universitat Rovira i Virgili

     Universitat Rovira i Virgili

     Tarragona, España

     
• Localización: Psicothema, ISSN-e 1886-144X, ISSN 0214-9915, Vol. 31, Nº. 4, 2019, págs. 450-457
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • ¿Multidimensional o esencialmente unidimensional? Una propuesta multifacética basada en el análisis factorial para evaluar la dimensionalidad de ítems y tests
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• Resumen
  • español

    Antecedentes: la evaluación de la dimensionalidad de las medidas psicométricas mediante análisis factorial es un aspecto básico en la construcción y desarrollo de tests. Sin embargo, las prácticas utilizadas habitualmente para decidir entre soluciones múltiples o esencialmente unidimensionales son bastante mejorables. Método: se revisan una serie de trabajos recientes y se propone una aproximación basada en múltiples fuentes de información, que permite tomar decisiones informadas acerca de la dimensionalidad más apropiada para la medida que se evalúa. La propuesta utiliza tanto fuentes internas como externas y se basa sobre todo en las propiedades de las puntuaciones que se derivan de cada una de las soluciones a comparar. Resultados: la propuesta se aplica como ejemplo ilustrativo en un re-análisis de una medida de síntomas referidos al malestar psicológico. Los resultados muestran que es posible tomar una decisión clara acerca de la dimensionalidad más apropiada de la medida en la población de referencia. Conclusión: la propuesta se considera útil y además puede llevarse a cabo mediante el uso de programas no comerciales. Se espera que esta disponibilidad pueda llevar al uso de mejores prácticas en el futuro.

  • English

    Background: Factor-analysis based dimensional assessment of psychometric measures is a key step in the development of tests. However, current practices for deciding between a multiple-correlated or essentially unidimensional solution are clearly improvable. Method: A series of recent studies are reviewed, and an approach is proposed that combines multiple sources of information, which is expected to be used to make an informed judgement about the most appropriate dimensionality for the measure being studied. It uses both internal and external sources of information, and focuses on the properties of the scores derived from each of the solutions compared. Results: The proposal is applied to a re-analysis of a measure of symptoms of psychological distress. The results show that a clear and informed judgement about the most appropriate dimensionality of the measure in the target population can be obtained. Discussion: The proposal is useful and can be put into practice by using user-friendly, non-commercial software. We hope that this availability will result in good practice in the future.