Resumen de Item Response Theory Models for Forced-Choice Questionnaires
- español
Los cuestionarios de elección forzosa multidimensionales son considerados un medio para el control de los sesgos de respuesta. Históricamente, su aplicación se ha visto obstaculizada por la ipsatividad de sus puntuaciones, que impide hacer comparaciones entre individuos. Recientemente, se ha aplicado la teoría de respuesta al ítem en este contexto, la cual permite obtener medidas normativas.
Esta tesis presenta el modelo Multi-Unidimensional Pairwise Preference-2 Parameter Logístic para cuestionarios de pares de elección forzosa. Consta de tres manuscritos, cada uno con objetivos diferentes. El primero presenta el modelo y propone un procedimiento de estimación Bayesiana conjunta de los parámetros estructurales e incidentales. Pone a prueba dicha estimación en diferentes condiciones en un estudio de simulación, así como en datos empíricos, y compara sus resultados con un procedimiento frecuentista basado en modelos de ecuaciones estructurales.
El segundo manuscrito se centra en el diseño de cuestionarios de elección forzosa multidimensionales para controlar sesgos de respuesta. Profundiza en los fundamentos de la teoría de respuesta al ítem multidimensional, para demostrar cómo este diseño puede dar lugar a una indeterminación empírica, bajo ciertas condiciones que implican una restricción dimensional. Se proponen índices para evaluar la dimensionalidad, y se ponen a prueba con datos simulados las consecuencias de la indeterminación y la utilidad de estos índices.
El tercer manuscrito contrasta el supuesto de invarianza del modelo, el cual implica que los parámetros de los ítems no cambian cuando se combinan en bloques de elección forzosa. Propone un método para contrastar la hipótesis de invarianza basada en la razón de verosimilitudes de modelos anidados. Éste se aplica a datos empíricos, mostrando que el supuesto se cumple en gran medida. También explora las condiciones que pueden dar lugar a violaciones del supuesto de invarianza, y propone hipótesis y métodos para contrastarlas.
- English
Multidimensional forced-choice questionnaires are regarded as a means of controlling response bias. The application of these instruments has been held back historically by the ipsativity of their scores, which precludes inter-individual comparisons. Item response theory has only been applied recently, enabling them for normative scaling.
The present dissertation introduces the Multi-Unidimensional Pairwise Preference-2 Parameter Logistic model, an item response model for pairwise forced-choice questionnaires. It consists of three manuscripts, each with different aims. The first manuscript introduces the model and proposes a Bayesian estimation procedure for the joint estimation of structural and incidental parameters. It tests the model estimation under different conditions on a Monte Carlo study, and on empirical data, and compares the results with a procedure based on frequentist structural equation modelling.
The second manuscript considers the design of multidimensional forced-choice instruments for controlling response bias. It delves into the underpinnings of multidimensional item response theory to demonstrate how this design may lead to an empirical underidentification under certain conditions, implying a dimensional restriction. The manuscript proposes indices for assessing the dimensionality, and tests them and the consequences of the underidentification on simulated data.
The third manuscript tests the invariance assumption of the model, which implies that the item parameters remain unchanged when paired in forced-choice blocks. It proposes a methodology for testing the hypotheses, based on the Likelihood ratio of nested models. The method is then applied to empirical data from forced-choice and graded-scale responses, showing that the assumption largely holds. The manuscript also explores the conditions that are likely to induce violations of the invariance assumption, and proposes hypotheses and methods for testing them.
