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En el plan de pilotaje del test es necesario: Utilizar una muestra representativa de la población objetivo. Elaborar un cuestionario de incidencias y dificultades. Ambas son correctas.

Las ventajas que tienen los ítems de elección múltiple son. Su fiabilidad y la posibilidad de estudiar grandes muestras. Su facilidad para estructurar el contenido y promover el pensamiento lógico. Su capacidad para evaluar procesos cognitivos superiores y de expresión.

En el protocolo de Osterling: La idoneidad se valora en una escala de 3 puntos mediante emparejamiento no ciego. La idoneidad se valora en una escala de 5 puntos mediante emparejamiento no ciego. La idoneidad se valora en una escala de 3 puntos mediante emparejamiento ciego.

Señale la respuesta correcta respecto al índice W de Kendall. No puede adoptar valores negativos. El máximo acuerdo se produce cuando el acuerdo observado es igual al esperado por azar. Indica el grado de acuerdo que existe por encima del esperado por azar entre dos jueces.

Al utilizar el Análisis Factorial Exploratorio para el análisis de los ítems de un test es recomendable utilizar para la extracción de las dimensiones: Análisis de Componentes Principales. El procedimiento de factorización de ejes principale. El procedimiento de Máxima Verosimilitud.

Para la selección de los ítems para un test en función de su dificultad: Todos los ítems de un test deben tener la misma dificultad. El acierto por azar es menor en ítems difíciles. Nos interesan ítems con dificultad intermedia.

Un elemento tipo Likert de un test: Es una escala que suma las respuestas de los sujetos al test. Si presenta valores altos indica mayor acierto. Es una pregunta que se hace a los sujetos.

Cuando realizamos el análisis de los ítems de un test debemos saber que: La calidad del test la calculamos mediante el análisis de la alternativa correcta y la calidad métrica del ítem la calculamos mediante el análisis de la alternativa incorrecta. La calidad del test la calculamos mediante el análisis de la alternativa incorrecta y la calidad métrica del ítem la calculamos mediante el análisis de la alternativa correcta. La calidad del test y la calidad del ítem se obtienen mediante el análisis de la alternativa correcta.

Para analizar la fiabilidad de un test que he pasado a una muestra en dos ocasiones en el tiempo utilizaremos: rxy. rxx. Alfa de Cronbach.

Con respecto a la organización de los ítems en un test señale la respuesta correcta. Los ítems con un mismo formato deben ir juntos. Los ítems no deben estar ordenados en función de su dificultad. Los ítems de temas diferentes deben ir juntos.

El coeficiente de validez de un test: Nunca puede ser mayor que el índice de fiabilidad. Nunca puede ser mayor que el coeficiente de fiabilidad. Nunca puede ser menor que el índice de fiabilidad.

El error típico de estimación de un test: Nos permite calcular los intervalos de confianza. Su promedio total al cuadrado es la varianza de error. Ambas correctas.

Podemos utilizar el Análisis Factorial Exploratorio para: Encontrar dimensiones en los constructor psicológicos que queremos estudiar. Realizar un análisis de los ítems del test para comprobar su idoneidad. Establecer relaciones entre las dimensiones del test.

Para hacer la interpretación de las puntuaciones de un test: Podemos realizarla referida a una norma o a un criterio. Podemos realizarla directamente si se ha construido una escala psicométrica. Podemos realizarla referida a un baremo o a un criterio.

Para medir la idoneidad de los ítems con respecto a su dimensión utilizamos: El IVC y la Kappa de Cohen. El escalamiento multidimensional y el análisis cluster. El índice de congruencia de Hambleton y la V de Aiken.

Las transformaciones lineales de las puntuaciones suelen tener problemas con: Las puntuaciones decimales y negativas. Las puntuaciones no normales. Las puntuaciones tipificadas.

Utilizaremos KR-20 cuando: Tengamos ítems dicotómicos de diferente dificultad. Tengamos ítems dicotómicos de igual dificultad. Tengamos ítems dicotómicos de igual o diferente dificultad.

Según el tratamiento de las respuestas, los tests pueden ser: Test de ejecución máxima y test normativos. Test de ejecución típica y test referidos al criterio. Test de ejecución máxima y test de ejecución típica.

¿Qué parámetros definen a la Curva Característica del Ítem?. La dificultad, la discriminación y la probabilidad de acierto del ítem. La dificultad, la discriminación y la FDI del ítem. La dificultad, la probabilidad de acierto por azar y los distractores.

Para la selección de los procedimientos de rotación en el Análisis Factorial debemos tener en cuenta que: Si las dimensiones están correlacionadas utilizaremos las rotaciones ortogonales y si las rotaciones no están correlacionadas las rotaciones oblicuas. Si las dimensiones están correlacionadas utilizaremos las rotaciones oblicuas y si las rotaciones no están correlacionadas las ortogonales. Si las dimensiones están correlacionadas utilizaremos las rotaciones ortogonales y si las rotaciones no están correlacionadas podemos utilizar indistintamente las rotaciones ortogonales o las oblicuas.

Según la Teoría de Respuesta al Ítem: No se necesita un grupo normativo para la construcción de un test. Tenemos el mismo error de medida para todos los niveles. Debemos analizar conjuntamente todos los ítems del test.

Para calcular la discriminación de los ítems de aptitudes utilizaremos: El coeficiente biserial puntual. El índice de homogeneidad corregido. El estadístico Ji-cuadrado.

Con respecto a la discriminación de los ítems de un test: La respuesta correcta al ítem debería correlacionar positivamente con la puntuación del test. La respuesta incorrecta al item deberia correlacionar negativamente con la puntuación del test. La respuesta incorrecta al ítem deberia correlacionar positivamente con la puntuación del test.

El coeficiente de homogeneidad corregido de un ítem requiere: Que el ítem objetivo sea eliminado antes del análisis. Que el ítem objetivo sea eliminado después del análisis. Que el ítem objetivo solo sea eliminado si hay un bajo número de ítems.

En las transformaciones no lineales hay que tener en cuenta que: Requieren de la utilización de puntuaciones típicas. Pueden tomar valores negativos. Ambas son correctas.

Modelo Logístico de Rasch, la probabilidad de acertar un ítem depende de: La aptitud del sujeto y el índice de dificultad del ítem. La aptitud del sujeto y el índice de discriminación del ítem. La aptitud del sujeto y la probabilidad de acertar el ítem al azar.

Para el cálculo de la consistencia interna de un test de ansiedad con ítems continuos se debe aplicar el coeficiente adecuado e interpretarlo, selecciona la opción correcta: Alfa de Cronbach = 0.84 el test es fiable. KR20 = 0.52 el test es moderadamente fiable. rxx = 0.88 el test es fiable.

Utilizamos el coeficiente de correlación biserial cuando: La puntuación tanto del ítem como del test total son categóricas politómicas. La puntuación del ítem es categórica politómica y la del test es continua o numérica. La puntuación tanto del ítem como del test total son continuas.

función que relaciona la aptitud de los sujetos y la probabilidad de acertar correctamente un ítem, se denomina: Unidimensionalidad. Invarianza. Curva Característica del ítem.

Si construimos una Escala Thurstone, para depurar la escala utilizaremos: La desviación cuartil. mediana. media.

Para considerar que un ítem muestra una validez de contenido aceptable, debe cumplir los siguientes requisitos. Obtener un valor del Índice de validez de contenido de 0. Obtener un valor mínimo del Índice de Congruencia (Ijk) de 0.60, un valor mínimo del Índice V de 0.55 en su dimensión teórica, e inferior a este valor en el resto de dimensiones y que el valor de 0.55 no se encuentre en el intervalo de confianza. Obtener un valor mínimo del Índice de Congruencia (Ijk) de 0.55, un valor mínimo del Índice V de 0.60 en su dimensión teórica, e inferior a este valor en el resto de dimensiones y que el valor de 0.60 no se encuentre en el intervalo de confianza.

Señale la respuesta correcta respecto a los protocolos de juicios de expertos: En el protocolo no ciego ítem-dimensión los jueces valoran el grado de idoneidad de cada ítem sólo con su dimensión teórica, mientras que en el protocolo ciego ítem-dimensión los jueces valoran el grado de idoneidad de los ítems en cada una de las dimensiones teóricas. Ambas respuestas son correctas. En el protocolo no ciego ítem-dimensión se calcula el Índice V, mientras que en el protocolo ciego se calcula el Índice de Congruencia (Ijk).

Señale la respuesta correcta respecto al índice W de Kendall: Evalúa el grado de acuerdo entre dos jueces. Se utiliza para conocer el grado de asociación entre K conjuntos de rangos. Tiene en cuenta el acuerdo esperado por azar.

Para medir la idoneidad de los ítems con respecto a su dimensión utilizamos: El IVC y la Kappa de Cohen. El escalamiento multidimensional y el análisis cluster. El índice de congruencia de ítem-dimensión y la V de Aiken.

En el protocolo de Dunn, Bouffard y Rogers: La idoneidad se valora en una escala de 3 puntos mediante emparejamiento no ciego. Los jueces evalúan de 1 a 5 el grado de idoneidad de los ítems mediante un emparejamiento ciego. Los jueces evalúan de 1 a 5 el grado de idoneidad de los ítems mediante un emparejamiento no ciego.

Señale la respuesta correcta respecto al Índice Kappa de Cohen: Indica el grado de acuerdo que existe por encima del esperado por azar entre dos jueces. El máximo acuerdo se produce cuando el acuerdo observado es igual al esperado por azar. No puede adoptar valores negativos.

Se ha realizado un análisis de evidencias de validez de contenido a un cuestionario de actitudes formado por 10 ítems tipo Likert. Se ha utilizado un panel de expertos mediante protocolo no ciego. Los resultados obtenidos se muestran en la siguiente tabla: Los ítems 2, 3 y 8 muestran un bajo grado de idoneidad respecto a su dimensión teórica, por lo que son candidatos a ser eliminados. Los ítems 2, 3 y 8 muestra un excelente grado de idoneidad respecto a su dimensión teórica. Los ítems que muestran un mayor grado de idoneidad respecto a su dimensión teórica son los ítems 4, 6, 7 y 10.

En un test para medir extraversión compuesto de 10 ítems, medidos en una escala Likert de 1 a 5 puntos, hemos obtenido los siguientes resultados al pedir a un grupo de expertos que valor en la claridad de estos ítems: Los ítems 1, 5, 6 y 9 deben eliminarse ya que su media es baja. Los ítems 1, 5, 6 y 9 deben conservarse ya que su media es baja. Los ítems 1, 5, 6 y 9 deben eliminarse ya que su mediana es baja.

Señale la respuesta correcta: El coeficiente de validez de un test y la longitud del test mantienen una relación inversamente proporcional. El coeficiente de validez de un test y la variabilidad de las puntuaciones mantienen una relación directamente proporcional. Ambas respuestas son correctas.

La diferencia entre validez predictiva y validez concurrente radica: Para calcular la validez predictiva, primero se pasa un test y tras un determinado espacio de tiempo, se mide un criterio. Para calcular la validez concurrente, tanto test como criterio se pasan en el mismo momento. Ambas afirmaciones son ciertas.

El coeficiente de validez de un test: Nunca puede ser mayor que el índice de fiabilidad. Nunca puede ser mayor que el coeficiente de fiabilidad. Nunca puede ser menor que el coeficiente de fiabilidad.

El error típico de estimación: Su promedio total al cuadrado es la varianza error. Sirve para calcular los intervalos de confianza. Ambas respuestas son correctas.

A mayor error típico de estimación: Mayor es el intervalo de confianza. El intervalo de confianza siempre se queda igual. Menor es el intervalo de confianza.

. Las formas paralelas de un test deben cumplir las siguientes condiciones: Tener las mismas puntuaciones verdaderas y varianzas empíricas. Tener las mismas puntuaciones verdaderas y varianzas erro. Tener las mismas puntuaciones empíricas y varianzas error.

Señala la opción falsa: La validez hace referencia a la capacidad del test de medir el constructor que se propone medir. La fiabilidad hace referencia a la precisión del test. La fiabilidad nunca tiene error.

Señala la opción falsa: La puntuación obtenida de un test se conoce como la puntuación empírica. La puntuación verdadera puede contener error. La puntuación empírica puede llamarse: X, observada, directa o tota.

4. Señala la opción correcta: La puntuación verdadera siempre va a ser menor que la puntuación empírica. La varianza total es la suma de la varianza empírica y la varianza verdadera. El índice de fiabilidad me dice qué proporción de la varianza de las puntuaciones empíricas se debe a la puntuación verdadera.

Mediante la técnica de medidas repetidas test-retest: Se aplican dos tests diferentes a una misma muestra. Se aplica el mismo test a dos muestras distintas. Se aplica el mismo test a una muestra en dos ocasiones.

mediante la técnica de medidas repetidas de las formas paralelas. El procedimiento es igual al test-retest, pero se elimina el efecto aprendizaje. Las formas pueden tener distinta puntuación verdadera. No ocurre el efecto fatiga.

Mediante la división en dos mitades o mitades equivalentes: Se divide el test en dos mitades, y la correlación será la fiabilidad del test inicial. Se divide el test en dos mitades, y la correlación será la fiabilidad de cualquiera de las dos mitades. Se divide el test en dos mitades, y la correlación es la validez de criterio del test inicial.

Se ha calculado el índice de discriminación a través de un coeficiente de correlación biserial (rb) dando este 0,52, lo que significa que: El ítem discrimina muy bien, las puntuaciones del ítem son dicotómicas y las puntuaciones del test continuas. El ítem discrimina muy bien, las puntuaciones del ítem son continuas y las puntuaciones del test son continuas. El ítem discrimina bien, las puntuaciones del ítem son continuas y las puntuaciones del test son continuas.

Se ha realizado la discriminación de un ítem a través de grupos extremos, dando un resultado de 0, lo que significa que: El grupo inferior aciertan todos y el grupo superior fallan todo. El grupo superior aciertan todos y el grupo inferior fallan todos. No hay diferencias en cuanto a aciertos entre los ítems.

El índice de dificultad del ítem se relaciona con: La desviación típica del ítem. La media del ítem. La varianza del ítem.

Para obtener el poder discriminativo de ítems de actitudes, se calcula: El estadístico chi-cuadrado. El coeficiente biserial puntual. El Índice de Homogeneidad corregido.

Para calcular la discriminación de los ítems de aptitudes, se calcula: El coeficiente biserial puntual. El índice de homogeneidad corregido. El estadístico Ji-cuadrado.

El coeficiente de correlación biserial puntual, se utiliza cuando: La puntuación tanto del ítem como del test total son categóricas politómicas. La puntuación tanto del ítem como del test total son categóricas dicotómicas. La puntuación del ítem es categorial politómica y la del test es continua o numérica.

Señale la respuesta correcta: Un distractor muestra un poder discriminativo adecuado cuando provoca una correlación negativa entre la puntuación total en el test y la opción correcta del ítem. Un ítem muestra un poder discriminativo adecuado cuando obtiene una correlación positiva entre la puntuación de los sujetos en ese ítem y la puntuación total en el test. Ambas respuestas son correctas.

Cuando un ítem de manera sistemática tiene distinta probabilidad de ser contestado correctamente, a pesar de que los sujetos muestran el mismo nivel de aptitud, se dice que el ítem muestra: Discriminación positiva. Funcionamiento diferencial. Equiprobabilidad.

Cuando realizamos el análisis de los ítems de un test debemos saber que: La calidad del test la calculamos mediante el análisis de la alternativa correcta y la calidad métrica del ítem la calculamos mediante el análisis de la alternativa incorrecta. La calidad del test la calculamos mediante el análisis de la alternativa incorrecta y la calidad métrica del ítem la calculamos mediante el análisis de la alternativa correcta. La calidad del test y la calidad del ítem se obtienen mediante el análisis de la alternativa correcta.

Con respecto a la discriminación de los ítems de un test: La respuesta correcta al ítem debería correlacionar positivamente con la puntuación del test. La respuesta incorrecta al item deberia correlacionar negativamente con la puntuación del test. La respuesta incorrecta al ítem deberia correlacionar positivamente con la puntuación del test.

Para la selección de los ítems para un test en función de su dificultad. todos los ítems de un test deben tener la misma dificultad. El acierto por azar es menor en ítems difíciles. Nos interesan ítems con dificultad intermedia.

El coeficiente de homogeneidad corregido de un ítem requiere: Que el ítem objetivo sea eliminado antes del análisis. Que el ítem objetivo sea eliminado después del análisis. Que el ítem objetivo solo sea eliminado si hay un bajo número de ítems.

Se ha pasado un examen de estadística de 40 preguntas a un grupo de alumnos, compuesto por ítems de tres alternativas de respuesta siendo la opción B la correcta. Queremos saber si los distractores son equiprobables al obtener los siguientes resultados: Ji cuadrado = 3.35; Ji cuadrado teórico = 2.87. Los distractores son equiprobables. Los distractores no son equiprobables. Deberíamos calcular la discriminación de los distractores mediante un coeficiente de correlación.

Se ha pasado un examen de lenguaje anglo-húngaro de 60 preguntas a un grupo de alumnos, compuesto por ítems de dos alternativas de respuesta siendo la opción C la correcta. Queremos saber si los distractores son equiprobables al obtener los siguientes resultados: Ji cuadrado = 2.3; Ji cuadrado teórico = 3.4. Los distractores son equiprobables. Los distractores no son equiprobables.

En un test de rendimiento académico que han respondido 1.000.001 sujetos tenemos un ítem de cuarenta alternativas de respuesta conde la opción H es la correcta. Queremos conocer la equiprobabilidad de los distractores obteniendo un chi-cuadrado empírico de 7.06 y un chi-cuadrado teórico (tabla) de 1.17. Los distractores no son equiprobables. Los distractores son equiprobables.

En un test de rendimiento académico que han respondido 1.000.002 sujetos tenemos un ítem de cuarenta alternativas de respuesta conde la opción H es la correcta. Queremos conocer la equiprobabilidad de los distractores obteniendo un chi-cuadrado empírico de 5.68 y un chi-cuadrado teórico (tabla) de 5.69. Deberíamos calcular la discriminación de los distractores mediante un coeficiente de correlación. Los distractores no son equiprobables. Los distractores son equiprobables.

Utilizamos el procedimiento Alfa de Mantel-Haenszel para: Calcular la equiprobabilidad de los ítems. Calcular si un ítem tiene un funcionamiento diferencial. Calcular la discriminación de un distractor.

En el procedimiento de Mantel-Haenszel... El grupo de referencia es el que de partida se cree favorecido. El grupo focal es el que de partida se cree perjudicado. Ambas respuestas son correctas.

En el análisis del FDI: Un valor por debajo de 1 indica que el GF se ve favorecido. Un valor por debajo de 1 indica que el GR se ve favorecido. Un valor por encima de 1 indica que el GF se ve favorecido.

Si tras calcular el FDI obtengo un valor de 2... El ítem favorece al grupo de referencia. El ítem favorece al grupo focal. Me gusta la tarta de fresa.

Si tras calcular el FDI obtengo un valor de 0.3... El ítem favorece al grupo de referencia. El ítem favorece al grupo focal. Lo que me va a favorecer es la Brainbow.

Las formas paralelas de un test deben cumplir las siguientes condiciones: Tener las mismas puntuaciones verdaderas y varianzas empíricas. Tener las mismas puntuaciones verdaderas y varianzas error. Tener las mismas puntuaciones empíricas y varianzas error.

Señala la opción falsa: La fiabilidad hace referencia a la precisión del test. La validez hace referencia a la capacidad del test de medir el constructor que se propone medir. La fiabilidad nunca tiene error.

Señala la opción falsa: La puntuación obtenida de un test se conoce como la puntuación empírica. La puntuación verdadera puede contener error. La puntuación empírica puede llamarse: X, observada, directa o total.

Señala la opción correcta: La puntuación verdadera siempre va a ser menor que la puntuación empírica. La varianza total es la suma de la varianza empírica y la varianza verdadera. El índice de fiabilidad me dice qué proporción de la varianza de las puntuaciones empíricas se debe a la puntuación verdadera.

Si tengo una varianza empírica de 30, y una varianza de las puntuaciones verdaderas de 25, entonces: El coeficiente de fiabilidad es de 0.83. La varianza error es 6. El índice de fiabilidad es de 0.83.

. Mediante la técnica de medidas repetidas test-retest: Se aplican dos tests diferentes a una misma muestra. Se aplica el mismo test a dos muestras distintas. Se aplica el mismo test a una muestra en dos ocasiones.

Mediante la técnica de medidas repetidas de las formas paralelas. El procedimiento es igual al test-retest, pero se elimina el efecto aprendizaje. Las formas pueden tener distinta puntuación verdadera. No ocurre el efecto fatiga.

Para analizar la fiabilidad de un test que he pasado a una muestra en dos ocasiones en el tiempo utilizaremos: rxx. rxy. Alfa de Cronbach.

Para analizar la fiabilidad de un test que se ha pasado a una muestra en una sola ocasión, utilizaremos: Alfa de cronbach. rxx. rxy.

Para analizar la fiabilidad de un test con ítems dicotómicos con igual dificultad, podemos emplear: Solo KR-21. Solo KR-20 y KR-21. Alfa de Cronbach, KR-20 y KR-21.

Para analizar la fiabilidad de un test con ítems dicotómicos con diferente dificultad, lo más idóneo es calcular: KR-20. KR-21. Alfa de Cronbach.

Podemos utilizar KR-20 cuando: Tengamos ítems dicotómicos de diferente dificultad. Tengamos ítems dicotómicos de igual dificultad. Tengamos ítems dicotómicos de igual o diferente dificultad.

Podemos utilizar Alfa de Cronbach cuanto: Tengamos ítems tipo Likert. Tengamos ítems dicotómicos de igual dificultad. Ambas respuestas son correctas.

Mediante la división en dos mitades o mitades equivalentes: Al obtener rxx, aplicamos Spearman Brown con K=2. Al obtener rxx, esa es la fiabilidad del test inicial. Al obtener rxx, aplicamos Spearman Brown con K=0.5.

Mediante la división en dos mitades o mitades equivalentes: Se divide el test en dos mitades, y la correlación será la fiabilidad del test inicial. Se divide el test en dos mitades, y la correlación será la fiabilidad de cualquiera de las dos mitades. Se divide el test en dos mitades, y la correlación es la validez de criterio del test inicia.

En la construcción de un test utilizamos las conductas de los sujetos para: Definir el constructo a medir. Medir los constructos que no son directamente observables. Medir los constructos que son directamente observables.

Según el tratamiento de las respuestas, los test pueden ser: Test de ejecución típica y test referidos al criterio. Test de ejecución máxima y test normativos. Test de ejecución máxima y test de ejecución típica.

La interpretación de las puntuaciones de un test referidas al criterio se caracterizan por: Transformar linealmente las puntuaciones obtenidas por un sujeto en un test. Tratar de determinar el nivel de dominio de un sujeto en un test, comparándolo con el dominio en ese mismo test del grupo al que pertenece. Tratar de determinar el nivel de dominio de un sujeto respecto a un punto de corte preestablecido.

Las puntuaciones factoriales de cada uno de los ítems obtenidas al realizar un Análisis Factorial Exploratorio reflejan: La importancia de cada ítem en el test completo. La importancia del factor o factores latente en el test completo. La importancia de cada ítem en el factor latente al que pertenece.

Señale la respuesta correcta respecto al Índice Kappa de Cohen: Indica el grado de acuerdo que existe por encima del esperado por azar entre dos jueces. El máximo acuerdo se produce cuando el acuerdo observado es igual al esperado por azar. No puede adoptar valores negativos.

En Análisis Factorial tiene como principal objetivo: Determinar la estructura dimensional de un test a partir de las correlaciones observadas en los ítems. Reducir todos los ítems del test en una sola dimensión a partir tanto de las correlaciones observadas como de las reproducidas entre los ítems. Determinar la estructura de constructos latentes de un test a partir de las correlaciones reproducidas entre los ítems.

En el análisis del FDI: Un valor por debajo de 1 indica que el GF se ve favorecido. Un valor por debajo de 1 indica que el GR se ve favorecido. Un valor por encima de 1 indica que el GF se ve favorecido.

Los coeficientes que dividen al test en dos mitades: Necesitan que la muestra tenga igual media y varianza. Necesitan dos muestras de sujetos. Necesitan que los ítems tengan igual dificultad.