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dc.contributor.advisorValdivieso Serrano, Luis Hilmar
dc.contributor.authorSosa Paredes, Yuriko Kirilovnaes_ES
dc.date.accessioned2017-05-31T22:14:38Zes_ES
dc.date.available2017-05-31T22:14:38Zes_ES
dc.date.created2017es_ES
dc.date.issued2017-05-31es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/8717
dc.description.abstractLos modelos de diagnóstico cognitivo (MDC) tienen como finalidad describir o diagnosticar el comportamiento de los evaluados por medio de clases o perfiles latentes, de tal manera que se obtenga información más específica acerca de las fortalezas y debilidades de ellos. Uno de los modelos más populares de esta gran familia es el llamado modelo DINA, el cual tuvo su primera aparición en Haertel (1989) enfocado principalmente en el campo educacional. Este modelo considera solo respuestas observadas dicotómicas de parte de los individuos y tiene como restricción principal que ellos deben dominar necesariamente todas las habilidades requeridas por cada ítem; aquellas que se resumen en una matriz llamada Q. Asimismo, el modelo estima parámetros para los ítems, los cuales son denominados de \ruido": Adivinación y Desliz. En este trabajo desarrolla teóricamente el modelo expuesto; es decir, sus fundamentos y principales propiedades desde el enfoque bayesiano. Específicamente, las estimaciones se realizan mediante el Muestreador de Gibbs. Se realizaron 8 estudios de simulación, cada uno de ellos con tres diferentes tamaños de población, donde se probaron combinaciones de los parámetros en estudio con el fin de comparar la recuperación de parámetros mediante el enfoque clásico y el bayesiano. El análisis de ambos enfoques se realizó con rutinas de código del software libre R, usando los paquetes CDM y dina para el enfoque clásico y el bayesiano, respectivamente. En líneas generales, los resultados muestran estimaciones insesgadas y con valores pequeños de la raíz del error cuadrático medio (RMSE) para ambos enfoques. Incluso, conforme el tamaño de la población incrementa, las estimaciones no tienen mayores diferencias. Aunque en tamaños de población más pequeños el enfoque bayesiano obtiene ligeras ventajas con respecto al otro, especialmente en el parámetro de probabilidad de pertenencia a las clases (π). Además, es necesario mencionar que los parámetros de ruido de los ítems son estimados más precisamente con el enfoque clásico en varios de los estudios. Finalmente, se presenta una aplicación enfocada en educación, donde se analiza una muestra de 3040 alumnos del 2do grado de secundaria, evaluados en una prueba de 48 ítems de la competencia matemática realizada por la Oficina de Medición de la Calidad de los Aprendizajes (UMC) en el 2015. A esta prueba se le aplica el modelo de Rasch y el modelo DINA bajo el enfoque bayesiano, con el _n de estudiar la correspondencia entre indicadores de ambos modelos, tanto para los parámetros de los alumnos (habilidad y per_les latentes) como de los ítems (dificultad y parámetros de ruido).es_ES
dc.description.uriTrabajo de investigaciónes_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.subjectPsicometríaes_ES
dc.titleModelo Dina aplicado a la evaluación de matemática en estudiantes de segundo grado de secundariaes_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#trabajoDeInvestigaciones_ES
dc.publisher.countryPEes_ES


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