Teoría de la respuesta al ítem aplicada a una escala de soledad: comparación entre modelos
Palabras clave:
soledad, teoría de la respuesta al ítem, modelo de respuesta graduadaResumen
La Escala de Soledad de Buenos Aires (ESBA) (Auné et al., 2019) es un nuevo instrumento construido en la Argentina para la medición psicológica del aislamiento social autopercibido, también denominado soledad. La ESBA está compuesta por siete ítems que se responden mediante una escala Likert de cuatro opciones desde “nada de acuerdo” hasta “totalmente de acuerdo”. Sofía Auné, Facundo Abal y Horacio Attorresi, (2019) estudiaron las propiedades psicométricas del instrumento -como su estructura factorial y su consistencia interna- en el contexto de la teoría clásica de los test. Asimismo, obtuvieron evidencias de validez convergente por medio de la correlación de los puntajes de los participantes en la ESBA con los puntajes en la versión argentina de la Escala de Soledad de Los Angeles, California (UCLA-LS; Russell et al., 1980; Sacchi y Richaud de Minzi, 1997) y con preguntas de autopercepción de la soledad. Sería útil, además, modelizar la ESBA con la teoría de la respuesta al ítem (TRI), ya que esto permitirá evaluar la calidad psicométrica de la escala mediante otros métodos de análisis más potentes. Habitualmente, la elección del modelo a aplicar de la TRI se ha realizado con base en la preferencia o la habilidad de un equipo de investigación (e.g. Edelen y Reeve, 2007), cuando es de conocimiento estadístico que ciertos modelos pueden tener más ajuste que otros a datos empíricos específicos. Actualmente existen métodos objetivos para comparar el ajuste relativo entre modelos de la TRI (e.g. De Ayala, 2009; Toland, 2013) que permiten seleccionar el modelo más adecuado para ser aplicado a un conjunto de datos concretos.
Objetivo
Comparar el ajuste a las respuestas a la ESBA de los modelos más utilizados en la actualidad para respuesta politómica ordenada y determinar cuál es el más adecuado para calibrar las respuestas a sus ítems.
Metodología
Se utilizó una muestra por accesibilidad de 427 participantes (55% mujeres), residentes del Área Metropolitana de Buenos Aires, cuya media de edad fue de 45.2 años con un desvío estándar de 11 (mínimo = 18 años, máximo = 73 años). Mediante el software IRTPRO 4.2 se aplicaron a los datos, sucesivamente: el modelo de respuesta graduada (MRG; Samejima, 1969, 2016), el MRG con restricción de igualdad en el parámetro a (reduced GR model, MRGR), el modelo generalizado de crédito parcial (MGCP; Muraki, 1992) y el modelo de crédito parcial (MCP; Masters, 1982, 2016). Para evaluar el ajuste relativo, se calcularon el criterio de información de Akaike (Akaike information criterion, AIC), el criterio de información bayesiano (Bayesian information criterion, BIC), el estadístico M2 (Maydeu Olivares y Joe, 2005, 2006) y el índice RMSEA asociado. Menores valores de AIC, BIC, estadístico M2 y RMSEA indican un mejor ajuste (Toland, 2013). Además, se calculó el estadístico (Haberman, 1978), que informa en qué porcentaje el modelo completo (i.e. MRG, MGCP) aumenta la explicación de las respuestas a los ítems con respecto a otro modelo con restricciones (i.e. MRGR y MCP).
Resultados
El MRG fue el modelo con mejor ajuste (AIC = 5883.57, BIC = 5997.16, M2 = 326.29, RMSEA = .04), seguido del MGCP (AIC = 5922.85, BIC = 6036.44, M2 = 413.51, RMSEA = .05). El entre el MRG y el MRGR fue de = .0145, señalando por consiguiente un aumento en la explicación de los datos por parte del MRG del 1.45%. De forma consistente, el entre el MGCP y el MCP fue de = .0122.
Discusión y conclusiones
Los cuatro modelos ajustaron globalmente las respuestas a la ESBA. Sin embargo, existieron diferencias de grado que permiten concluir que en este caso el MRG es el modelo más adecuado para la calibración de los ítems. Se destaca la importancia de estos procedimientos y la necesitad de su generalización.
Notas
1- Esta investigación fue financiada con dos subsidios de la Universidad de Buenos Aires, UBACyT 2018 código 20020170100200BA y UBACyT 2018 código 20020170200001BA y con el de la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCyT) PICT-2017-3226.
Citas
Auné, S. E., Abal, F. J. P. y Attorresi, H. F. (2019). Construction and psychometric properties of the Loneliness Scale in adults. International Journal of Psychological Research, 12(2), 82-90. https://doi.org/10.21500/20112084.4257
De Ayala, R. J. (2009). The theory and practice of item response theory. New York, NY: Guilford.
Edelen. M. O. y Reeve, B. B. (2007). Applying item response theory (IRT) modeling to questionnaire development, evaluation, and refinement. Qual Life Res., 16(1), 5-18. http://dx.doi.org/10.1007/s11136-007-9198-0
Haberman, S. J. (1978). Analysis of qualitative data: Vol. 1: Introductory topics. New York, NY: Academic Press.
Masters, G. N. (1982). A Rasch model for partial credit scoring. Psychometrika, 47(2), 149-174.
Masters, G. N. (2016). Partial Credit Model. En W. J. van der Linden (Ed.). Handbook of Item Response Theory, Volume 1: Models (pp. 109-126). Boca Raton: Chapman & Hall/CRC.
Maydeu Olivares, A. y Joe, H. (2005). Limited and full information estimation and testing in 2n contingency tables: A unified framework. Journal of the American Statistical Association, 100, 1009-1020. http://dx.doi.org/10.1198/016214504000002069
Maydeu Olivares, A. y Joe, H. (2006). Limited information goodness-of-fit testing in multidimensional contingency tables. Psychometrika, 71, 713-732. http://dx.doi.org/10.1007/s11336-005-1295-9
Muraki, E. (1992). A generalized partial credit model: Application of an EM algorithm, Applied Psychological Measurement, 16, 159-176. https://doi.org/10.1002/j.2333-8504.1992.tb01436.x
Russell, D., Peplau, L. y Cutrona, C. (1980). The revised UCLA-LS Loneliness Scale: Concurrent and discriminant validity evidence. Journal of Personality and Social Psychology, 39(3), 472-480.
Sacchi, C. y Richaud de Minzi, M. C. (1997). La Escala Revisada de Soledad de UCLA-LS: Una adaptación argentina. Rev. Argent. Clín. Psicol, 6(1), 43-53.
Samejima, F. (1969). Estimation of latent ability using a response pattern of graded scores. Psychometrika monograph supplement, 17(4), 2. http://dx.doi.org/10.1002/j.2333-8504.1968.tb00153.x
Samejima, F. (2016). Graded response models. In Wim J. van der Linden (Ed.), Handbook of Item Response Theory, Volume One (pp. 123-136). Chapman and Hall/CRC.
Toland, M. (2013). Practical guide to conducting an item response theory analysis. The Journal of Early Adolescence, 34(1), 120-151. https://doi.org/10.1177/0272431613511332
