Los modelos politómicos de la Teoría de Respuesta al Ítem (TRIP) tienen como finalidad explicar la interacción existente entre los sujetos evaluados y los atributos de un test en aquellas situaciones en las cuales los atributos que lo componen tienen varias categorías de respuesta. Dentro de los distintos tipos de modelos TRIP, el Modelo de Respuesta Graduada General (GRM) propuesto originalmente por Samejima (1969, 2010), es un conjunto de modelos diseñados para aplicarse en aquellas situaciones en las cuales las categorías de respuesta son ordinales.
En este trabajo se presenta una formulación general para los GRM, su clasificación y
principales propiedades desde el punto de vista bayesiano. De manera específica, se muestra el Modelo de Respuesta Graduada Logístico de dos parámetros (2PL-GRM) como un caso particular de los GRM simétricos y el Modelo de Respuesta Graduada Logístico de Exponente Positivo (LPE-GRM) como un modelo asimétrico derivado de incorporar un parámetro de penalización que controla la curvatura de las Funciones de Respuesta a las Etapas de los Ítems (FREI). La estimación de ambos modelos fue realizada usando la inferencia bayesiana con Métodos Montecarlo vía Cadenas de Markov (MCMC) e implementada en R y WinBUGS.
Se realizó un estudio de simulación con el _n de estudiar la precisión en la recuperación de parámetros para el Modelo 2PL-GRM obteniéndose resultados apropiados para las medidas
de ajuste consideradas.
Los modelos 2PL-GRM y LPE-GRM estudiados fueron aplicados al estudio de un cuestionario acerca de la satisfacción de clientes y comparados con el tradicional análisis clásico de los test. La muestra del estudio está formada por 5354 clientes de una empresa de telecomunicaciones que se comunicaron con el Call Center de atención al cliente por algún motivo (consulta, reclamo, pedido, etc.). A través del análisis de dimensionalidad de la escala se encontró que el cuestionario evalúa dos dimensiones de la satisfacción con la atención al cliente: la Accesibilidad (4 ítems) y el Desempeño del asesor (7 ítems). Los resultados indican, considerando diferentes criterios, que en ambas dimensiones el modelo LPE-GRM es mejor.
Adicionalmente, ambos modelos ofrecen mejor información que el tradicional análisis clásico.
Se sugiere realizar diferentes estudios de simulación para evaluar distintas condiciones para la inferencia del modelo LPE-GRM puesto que para las mismas condiciones de estimación MCMC se observa que puede ser más demorado debido a que presenta mayor autocorrelación que el modelo 2PL-GRM.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/6175 |
| Date | 20 July 2015 |
| Creators | Tarazona Vargas, Enver Gerald |
| Contributors | Bazán Guzmán, Jorge Luis |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ |
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