Instituto de Evaluación e Ingeniería Avanzada



ANÁLISIS FACTORIAL

 

Análisis factorial, igualación (equating), modelos jerárquicos, ecuaciones estructurales.

 

 

La gama de posibles estudios es muy amplia, incluyendo:

 

Análisis factoriales para determinar constructos y variables que intervienen en un proyecto de evaluación.

Estos análisis se pueden realizar con modelos clásicos o por medio de modelos logísticos y metodologías de simulación. La identificación de ítems que no forman parte de un constructo o factor por medio de la correlación punto-biserial se ha revelado como una estrategia muy poderosa y eficiente para la organización de grupos contextuales que deben ser analizados por jueces.

 

Igualación lineal o múltiple entre instrumentos, con modelos clásicos o logísticos.

En este caso se considera también el proceso de anclaje con ítems o formas comunes usando el modelo de Rasch, con base en calibraciones previas, con hipótesis de medidas a partir de consideraciones teóricas de la variable medida, igualación percentilar o de la distribución de la variable, entre muchos modelos más.

 

El IEIA cuenta con el registro de autor del software EQUATING para igualación lineal de formas.

 

Análisis diferencial de ítems y de pruebas, con modelos clásicos y logísticos.

El proceso parte de demostrar la presencia o ausencia de sesgo de diseño para pasar a la determinación del sesgo por cada ítem en función de atributos específicos (género, nivel socioeconómico, orientación académica, contexto de desempeño, oportunidad de aprendizaje, etc.).

 

Consulte estas referencias donde podrá encontrar información útil sobre este tema:

 

Estudio de sesgo y de diferencias entre géneros de los exámenes nacionales de ingreso a la educación media superior y superior del CENEVAL.

La calificación de Juan es 900, la de María es 1000. ¿Hay diferencia en su dominio o el examen está mal hecho? Un estudio de género

An Adjustment for Sample Size in DIF Analysis.

 

 

Análisis con modelos multinivel o jerárquicos lineales que toman en cuenta los anidamientos de los datos para formular la función óptima que relaciona a un conjunto de variables independientes explicativas y la variable dependiente. El IEIA cuenta con amplia experiencia en el análisis combinando modelos de regresión logística, multinivel y ecuaciones estructurales para caracterizar el fenómeno en estudio.

 

Consulte estas referencias donde podrá encontrar información útil sobre este tema:

 

Perfiles Lectores de los Estudiantes de Secundaria en PISA 2009.

Análisis Multinivel de Predictividad del EXANI-I.

Análisis Multinivel de la Calidad Educativa en México ante los datos de PISA 2006.

 

 

 

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