Show simple item record

dc.contributor.advisorBazán Guzmán, Jorge Luis
dc.contributor.authorChincaro Del Coral, Omar Antonioes_ES
dc.date.accessioned2012-08-17T22:36:02Zes_ES
dc.date.available2012-08-17T22:36:02Zes_ES
dc.date.created2010es_ES
dc.date.issued2012-08-17es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/1476
dc.description.abstractEn investigaciones de origen cuantitativo generalmente se emplean instrumentos de medición que generan base de datos dicotómicas, en la cual cada persona responde las preguntas o ítems del instrumento. Subyacente a estas respuestas existen variables no observables o variables latentes que caracterizan a las personas evaluadas y a los ítems del instrumento de medición utilizado. En este trabajo se modeló la probabilidad de responder correctamente al ítem en función a sus parámetros mediante el uso de los modelos logísticos o modelos de Rasch. Considerando las respuestas a estas variables latentes de las personas, de lo ítems, y sus supuestos se estimó los parámetros a partir de la función de verosimilitud del modelo. En esta tesis se mostró diferentes métodos de estimación como el de Máxima Verosimilitud Marginal (MVM) que depende de las puntuaciones que se obtenga en cada ítem, el de Máxima Verosimilitud Condicional (MVCOND) que considerara patrones de respuesta, el método de Máxima Verosimilitud Conjunta (MVC) y el método Bayesiano utilizando Cadenas de Markov y métodos de Monte Carlo (MCMC) como el algoritmo Gibbs Sampling. El Método Bayesiano fué analizado bajo dos esquemas: adaptative rejection sampling (ARS) y el data argumentation gibbs sampling (DAGS). Con estos métodos se estimaron los parámetros de los ítems y las personas evaluadas, los cuales se compararon con estudios de simulación determinándose que el mejor método de estimación es el Bayesiano. El método bayesiano presenta las estimativas más precisas considerando diferentes escenarios de tamaño de muestra y número de ítems frente a los otros métodos de estimación. Adicionalmente no tiene restricción en la estimación frente a valores extremos y finalmente es un método conjunto que estima al mismo tiempo habilidades y dificultades a diferencia de otros métodos que sólo estiman dificultades u otros que estiman ambos pero baja precisión. Finalmente se realizó una aplicación del modelo en el ámbito educacional.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.sourcePontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.sourceRepositorio de Tesis - PUCPes_ES
dc.subjectEstadística bayesianaes_ES
dc.subjectEducación - Estadísticaes_ES
dc.titleModelo de Rasch dicotómico con aplicación a la educaciónes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMagíster en Estadísticaes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_ES
renati.discipline542037es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú
Except where otherwise noted, this item's license is described as Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú