Psicothema

Resumen tomado de la publicaciónEnfoques de estimación en Modelado Diagnóstico Cognitivo cuando los atributos están estructurados jerárquicamente. Antecedentes: a pesar de que investigación en psicología cognitiva sugiere abstenerse de investigar rasgos cognitivos de forma aislada, muchos de los ejemplos en Modelado Diagnóstico Cognitivo (MDC) no tienen en cuenta la estructura jerárquica de los atributos implicados. Sin embargo, las estimaciones que se hagan con los MDC pueden estar sesgadas cuando no se consideran estas relaciones jerárquicas. Método: a través de la simulación y datos reales, el presente estudio estudia el impacto de diferentes enfoques MMLE-EM en los parámetros estimados para los ítems y las personas según los modelos G-DINA, DINA y DINO cuando los atributos tienen una estructura jerárquica. Se proponen una serie de enfoques de estimación que resultan de modificar la Matriz-Q o la distribución previa. Se investiga el impacto de los enfoques propuestos en la precisión en la estimación de los parámetros de los ítems y la clasificación de atributos. Resultado: para la estimación del modelo G-DINA, el tipo de Matriz-Q (es decir, explícita vs. implícita) tiene un impacto mayor al de que la distribución previa esté estructurada. Por el contrario, una distribución previa estructurada influye más sobre la estimación de los parámetros de los ítems y las personas en el caso de los modelos reducidos. Conclusión: podemos concluir que el tipo de Matriz-Q tiene un impacto significativo en la estimación de MDC, especialmente en el modelo G-DINA.ES