A comparison of discriminant logistic regression and Item Response Theory Likelihood-Ratio Tests for Differential Item Functioning (IRTLRDIF) in polytomous short tests

Resumen tomado de la publicaci??n

Estudio de la robustez del análisis discriminante multivariado : propuesta de un ajuste bootstrap para la significación estadística de los coeficientes de la técnica.

1. Realizar un estudio exhaustivo del Análisis Discriminante para evaluar su robustez con el fin de hacer las pertinentes recomendaciones al psicólogo aplicado; 2. Determinar criterios estadísticos que ayuden a las interpretaciones heurísticas de los coeficientes más relevantes, para la evaluación de las contribuciones de las variables a las funciones discriminantes. Primera investigación: Se trabajó con un diseño factorial 4x2x3x2x2 lo que supone 96 condiciones experimentales. Las cinco variables eran: a. Normalidad de las variables, b. Varianza de los grupos, c. Número de variables, d. Número de grupos, 5. Número de sujetos en cada grupo. Variable Dependiente: Para cada una de las 200 replicaciones Monte Carlo se obtuvieron las lambdas de Wilks, las V de Bartlett y su probabilidad asociada, como índice de la significación de criterio discriminante. Segunda investigación: Para esta investigación se replicó el diseño de la primera investigación, es decir, las 96 condiciones experimentales con todos los factores, otorgando ahora el perfil de diferencias grupales siguiente para las condiciones con tres grupos y para las condiciones con seis grupos. Se mantuvieron constantes las correlaciones entre las variables e iguales a las de la primera investigación, 0,70. El valor de los parámetros fue obtenido mediante el programa DISCRIMINANT del SPSS/PC+. Hardware: El trabajo de simulación se llevó a cabo con ocho ordenadores personales clónicos PC:PENTIUM/100 Mhz., con 16 MB de RAM. Software: Los procedimientos necesarios para la investigación fueron realizados en el lenguaje de programación GAUSS 386i, versión 3.1 (Aptech Systems, 1994). 1. Los métodos de simulación y concretamente, el método de muestreo bootstrap, son de gran utilidad para los estudios de robustez de las técnicas estadísticas, así como en los de inferencia estadística: cálculo de intervalos de confianza; 2. El Análisis Discriminante es una técnica robusta, siempre y cuando se cumpla la condición de homogeneidad de las varianzas; 3. El Análisis Discriminante no es robusto ante problemas de heterogeneidad en las siguientes condiciones: Con seis o menos variables,cuando los tamaños grupales son diferentes. Para tamaños iguales, si además se presenta una alteración conjunta de asimetría y apuntamiento; 4. Cuando la violación del supuesto de homogeneidad viene provocada porque la varianza mayor la presenta el grupo con menos sujetos la técnica se vuelve demasiado liberal, es decir, se produce un alto grado de error tipo I; 5. Los coeficientes de estructura son más estables e insesgados que los típicos; 6. Es posible determinar los intervalos confidenciales de los coeficientes de estructura mediante el procedimiento sugerido por Dalgleish (1994). 1. El Análisis Discriminante se puede utilizar siempre que se cumpla la condición de Homogeneidad de varianzas. Es por tanto, absolutamente necesario comprobar antes de realizar un Análisis Discriminante este principio, lo cual se puede llevar a cabo a través de cualquiera de los estadísticos pertinentes y, en especial, la prueba de Box; 2. Ante la heterogeneidad de varianzas si el número de variables independientes es seis o inferior, deberá tenerse en cuenta que el número de sujetos debe ser igual en todos los grupos y que las variables no presenten alteraciones conjuntas de asimetría y apuntamiento,por lo que, como paso previo deberá comprobarse la distribución de las variables y detectar si se presenta esta alteración. En cualquier otra condición, y ante la presencia de heterogeneidad de varianzas no se puede utilizar la técnica. Cuando el número de variables predictoras sea nueve o más, podrá utilizarse la técnica siempre, a excepción de diferentes tamaños grupales y no normalidad de las variables. El investigador aplicado deberá conocer la posibilidad que proponemos de apoyatura estadística para la toma de decisiones.

Evaluación de hiperactividad infantil a través de procedimientos clínicos, escalares y observaciones en una población escolar de segundo a cuarto de EGB.

Estudiar la evaluación diagnóstica de la hiperactividad infantil en el ámbito escolar. 1250 escolares, 885 niños y 365 niñas de entre siete y nueve años pertenecientes a doce colegios del área urbana y periférica de Madrid. Analiza los distintos procedimientos clínicos, escalares y observacionales, para la evaluación diagnóstica del niño hiperactivo, y describe el perfil de conducta de estos niños comparado con sus compañeros que no lo son. También estudia las variaciones de este perfil dentro del mismo grupo de niños hiperactivos según sexo y edad. Realiza un análisis estadístico de los datos con el paquete informático SPSS-PC+, utiliza los programas Means, Reliability, Discriminant, NParTest y T-Student. Después hace un análisis descriptivo de los resultados. El grupo de niños hiperactivos frente al grupo de niños control es más inquieto, impulsivo y tiene dificultades para mantener la atención y la interacción positiva con su grupo de compañeros. Los problemas de conducta aparecen con mayor frecuencia e intensidad en los niños que en las niñas hiperactivas. En ellas se observa además que se dan más problemas relacionadas con la ansiedad. Sin embargo, en relación con la variable curso escolar no se observan diferencias entre el grupo de niños de segundo y tercero de EGB frente al grupo de niños hiperactivos de cuarto curso. Los resultados obtenidos abren nuevos horizontes a la evaluación diagnóstica de la hiperactividad infantil en el ámbito escolar.

Valoración de la institucionalización y otros factores psicosociales en el rendimiento escolar.

Dados dos grupos de niños institucionalizados, uno con rendimiento escolar aceptable y otro de rendimiento deficiente, los objetivos son: determinar los factores más significativos en cuanto a las diferencias en rendimiento escolar y, analizar la posible relación entre la institucionalización y el resultado diferencial en el área del rendimiento escolar. 130 sujetos residentes en una institución asistencial infantil, con CI normal y sin deficiencias físicas. Con edades comprendidas entre 6 y 18 años, de los cuales 75 eran varones y 55 hembras. Los 130 sujetos fueron asignados a dos grupos en base a su rendimiento académico aceptable o deficiente. Tras un estudio clínico y psicométrico de cada niño, se obtuvieron las siguientes variables: sexo, edad, rendimiento escolar, alteraciones perceptivo motoras, de lenguaje, de lectoescritura, CI, nivel de adaptación, ansiedad, tensión, sentimientos depresivos, etc., se aplicó a las variables obtenidas técnicas bivariantes y multivariantes. Escala Wechsler para evaluar el CI; Tests de Bauder, Vayer, Reversal Test para la Evaluación de los Rendimientos Perceptivomotores; Tale, para evaluar rendimientos en lectoescritura; ESPQ, CPQ, HSPQ, 16 PF y Tests Proyectivos (PN y CAT) para la exploración de la personalidad, y entrevistas para los datos psicosociales de adaptación y de conducta. Estudio correlacional entre variables. Aplicación de un análisis factorial de componentes principales con rotación Varimax al grupo total, obteniéndose 9 factores. Estudio de la diferencia de frecuencias entre las variables de los grupos de rendimiento aceptable y deficiente. ANOVA y analisis discriminante, el Step Wise Discriminant Analysis de paquete BMDP. Análisis de Cluster PKM, para la identificación de grupos, obteniéndose dos grupos, Cluster de 2 grupos y otro de 5, con el estudio de los casos de cada Cluster. Los datos obtenidos permiten caracterizar los 2 grupos de rendimiento aceptable y deficiente. Hay variables que no presentan diferencias entre ambos grupos a un nivel significativo, entre ellas, los años de institucionalización, otras, por el contrario, muestran diferencias muy significativas. El análisis discriminante revela las 6 variables que establecen una mayor diferencia entre ambos grupos, tanto en el Cluster de 2 como en el de 5 grupos se confirma la división de los sujetos. Observació de un neto perfil diferencial entre los 2 grupos. Un mayor número de años de institucionalización se relaciona con mayor inseguridad pero no influye en el rendimiento escolar de los sujetos. El tipo de relación familiar de los niños, ha resultado ser un factor condicionante del rendimiento en un grado muy acentuado. Las alteraciones de lectoescritura, perceptivomotoras y de lenguaje, así como la inadaptación, correlacionan con el rendimiento escolar.