Un Método Alternativo para la Estimación de un Modelo Logístico, se denomina el seminario que se desarrollará a partir de las 16:00 hrs. de mañana martes 07 de octubre, en dependencias del Instituto de Informática (Facultad de Cs. De la Ingeniería) de la Universidad Austral de Chile.
La información la dio a conocer la Prof. Eliana Scheihing, docente del mencionado Instituto quien precisó que el seminario es abierto a todos los interesados y que será dictado por el Dr. Ernesto San Martín de la Pontificia Universidad Católica de Chile.
El seminario abordará la existencia de ciertos modelos conductuales que, ante la aplicación de un instrumento de medición, explican la probabilidad de responder correctamente un ítem, situación que puede ser observable en instrumentos como el Sistema de Medición de la Calidad de la Educación (SIMCE) que administra el Ministerio de Educación en nuestro país, ejemplo que es abordado en profundidad por el Dr. Ernesto San Martín.
A continuación adjuntamos un resumen de los contenidos que serán abordados en esta actividad.
RESUMEN
Consideremos la situación en el cual una población de individuos es sometida a un test educacional (como el SIMCE) cuyos ítemes son dicotómicos. Las teorías psicológicas sostienen una serie de hipótesis las cuales implican la existencia de un determinado modelo que especifica la respuesta de un individuo a cada ítem. Estos modelos se llaman Modelos Rasch. Hay dos parámetros de relevancia que explican la probabilidad de responder correctamente un ítem: un parámetro individual que caracteriza la habilidad del individuo y un parámetro que caracteriza la dificultad del ítem.
Desde un punto de vista estadístico, interesa estimar los parámetros de dificultad y tener una idea acerca de las habilidades de los individuos en función del puntaje que cada uno obtiene. Sin embargo, la presencia de los parámetros de habilidad implican que el estimador de máxima verosimilitud de los parámetros de dificultad es inconsistente. Hay dos soluciones que se han dado en la literatura: la primera es trabajar sobre una verosimilitud condicional dado el puntaje total obtenido por un determinado individuo; la segunda supone que las habilidades son generadas por un proceso iid. Ambas soluciones tienen asociados paquetes numéricos que entregan buenas estimaciones. Sin embargo, hay ciertos problemas asociados con dichas soluciones.
Después de presentar estas ideas, nuestro trabajo propone un método muy sencillo para estimar los parámetros y cantidades de interés. Se trata de un modelo de regresión logística. La ventaja es que su estimación no requiere de paquetes especializados, y además es un modelo que no requiere suponer la existencia de variables latentes o parámetros incidentales. Se presentarán estudios comparativos de simulación y un análisis a datos del SIMCE 2001 de alumnos de segundo medio.