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TRI multidimensional y modelos politómicos

Tesis del tema: Cuando un item tiene mas de dos opciones de respuesta (escalas Likert, rating scales), la TRI necesita modelos politomicos; y cuando un test mide varios rasgos a la vez, la TRI multidimensional (MIRT) reparte la informacion en dos o mas ejes de habilidad, ya sea de forma compensatoria o no compensatoria.

En una frase: politomicos para Likert, MIRT para varios rasgos.

1. De dicotomicos a politomicos

Los modelos logisticos clasicos (1PL, 2PL, 3PL) sirven para items dicotomicos: correcto o incorrecto. Pero en psicometria abundan los items con varias categorias ordenadas, tipo Likert de cinco puntos ("totalmente en desacuerdo" a "totalmente de acuerdo"). Ahi entran los modelos politomicos.

Definicion clave: un item politomico tiene mas de dos categorias de respuesta. Cuando ademas esas categorias estan ordenadas (de menos a mas del rasgo), hablamos de un item politomico ordinal.
Analogia util: el item dicotomico es un interruptor: encendido o apagado. El item politomico es un dimer: varios niveles de intensidad entre apagado y maximo.

2. Los cuatro modelos politomicos que debes conocer

Hay cuatro modelos politomicos que aparecen una y otra vez en la literatura. Cada uno lleva el apellido de quien lo propuso.

ModeloAutorEstructuraCuando se usa
Respuesta gradual (GRM)Samejima (1969)Cada categoria tiene su propia CCI; se calcula P(respuesta en categoria k o mayor)Items con categorias ordenadas bien definidas
Rating Scale Model (RSM)Andrich (1978)Los umbrales entre categorias son iguales para cada item del testEscalas donde los items comparten el mismo formato Likert
Partial Credit Model (PCM)Masters (1982)Modelo Rasch; cada item tiene sus propios umbralesItems politomicos con numero distinto de pasos o categorias
Modelo nominal (Nominal Response Model)Bock (1972)Las categorias no estan ordenadas; cada una tiene su propia funcionOpciones multiples sin orden, como distractores de un test
Truco de memoria para los cuatro apellidos: "SAMB" como "SAM y B". Samejima (Gradual), Andrich (Rating Scale), Masters (Partial Credit), Bock (Nominal).
S - GradualA - Rating ScaleM - Partial CreditB - Nominal

Una forma de verlo: Andrich y Masters son familia Rasch (un parametro de dificultad por item, umbrales compartidos o libres), mientras que Samejima y Bock permiten discriminacion libre por categoria.

Trampa de parcial: creer que Andrich y Masters proponen lo mismo. No. Andrich (RSM) asume que la distancia entre categorias es comun a cada item; Masters (PCM) deja que cada item tenga su propia distancia. La distincion cae en parciales.

3. Como se leen las curvas politomicas

En un modelo politomico, en lugar de una sola CCI hay varias curvas, una por categoria. La probabilidad de elegir "totalmente de acuerdo" crece con theta; la de elegir "totalmente en desacuerdo" decrece. Los umbrales son los puntos donde dos categorias adyacentes empatan en probabilidad.

  1. Cada categoria tiene su curva de probabilidad sobre theta.
  2. Los umbrales separan categorias adyacentes: son los puntos de cruce.
  3. En modelos como el de Samejima, las categorias pueden tener curvas con distinta pendiente.
  4. El parametro de dificultad del item es el promedio de sus umbrales.
Analogia util: imagina las categorias como vagones de un tren alineados en orden. Los umbrales son las puertas entre vagones: cada puerta marca donde es mas probable pasar de un vagón al siguiente a medida que sube la habilidad.

4. TRI multidimensional: cuando hay varios rasgos

La TRI unidimensional supone que un solo theta explica las respuestas. Pero muchos tests miden varios constructos a la vez: por ejemplo, un test de inteligencia con items verbales, numericos y espaciales. Ahi entra la TRI multidimensional (MIRT).

Definicion clave: la MIRT estima dos o mas thetas en lugar de una sola. Cada persona se ubica como un punto en un espacio de varias dimensiones, y cada item tiene su vector de parametros que indica en que direccion discrimina.

Modelo compensatorio

Una habilidad alta en una dimension puede compensar una baja en otra. Las dimensiones se suman: el vector de discriminacion combina los thetas.

Modelo no compensatorio

Se requiere un nivel suficiente en cada dimension por separado. Una habilidad muy alta en una no rescata una baja en otra.

Analogia util: el modelo compensatorio es como una nota ponderada: sacar 10 en una materia compensa el 4 en otra y aun pasas. El no compensatorio es como el carnet de conducir: tienes que aprobar teorico y practico por separado; nadie te salva si repruebas uno.

4.1. Rotacion de ejes

En MIRT, las dimensiones se pueden rotar para que sean mas interpretables. Igual que en analisis factorial, hay rotaciones ortogonales (ejes independientes) y oblicuas (ejes correlacionados). La rotacion busca que cada item cargue de forma clara en una dimension.

4.2. Mapas de calor de informacion

La informacion en MIRT ya no es una curva sobre un eje, sino una superficie sobre el espacio de thetas. Se suele dibujar como un mapa de calor: las zonas oscuras son donde el item o el test aportan mucha informacion; las claras, donde aportan poca.

  1. Un mapa de calor de informacion muestra precision en cada combinacion de thetas.
  2. Las zonas de mayor informacion coinciden con la direccion donde el item discrimina.
  3. Para cubrir todo el rango de habilidad se necesita un conjunto de items con direcciones variadas.

5. Cuando usar MIRT frente a unidimensional

CriterioUnidimensionalMIRT
Numero de rasgos clarosUno dominanteDos o mas relevantes
Analisis factorial previoUna dimension explica lo suficienteVarios factores con sustento teorico
Complejidad del modeloMenorMayor; requiere mas datos y calculo
InterpretacionUn theta por personaVarios thetas por persona
Trampa de parcial: usar MIRT solo porque el analisis factorial arroja dos factores. Si uno explica la mayor parte y el segundo es pequeño, la unidimensionalidad suele bastar. MIRT se justifica cuando hay varios constructos con peso teorico y empirico comparable.

6. Aplicaciones en escalas Likert

Las escalas tipo Likert son el terreno natural de los politomicos. En depresión (escala PHQ-9), en personalidad (NEO-PI) o en actitudes, los items tienen de cuatro a siete categorias ordenadas. Ahi los modelos de Samejima, Andrich o Masters permiten estimar el rasgo con mas informacion que un mero puntaje directo.

Truco para acordarte del orden de los politomicos: "SABE Masters Andrich Bock" piensa en un entrenador de baloncesto llamado SABE que tiene dos jugadores: Samejima (gradual), Andrich (rating), Bock (nominal) y Masters (partial credit). Cada uno juega en una posicion distinta.
Samejima = gradualAndrich = rating scaleMasters = partial creditBock = nominal

7. Para el parcial

Lo que suelen preguntar:
  • Diferenciar item dicotomico de politomico y dar ejemplos.
  • Vincular cada autor con su modelo (Samejima, Andrich, Masters, Bock).
  • Explicar la diferencia entre el modelo de Andrich y el de Masters.
  • Definir modelo compensatorio y no compensatorio con un ejemplo.
  • Explicar que muestra un mapa de calor de informacion en MIRT.
Repaso en 30 segundos:
  • Politomicos: items con varias categorias (Likert, rating).
  • SAMB: Samejima gradual, Andrich rating scale, Masters partial credit, Bock nominal.
  • MIRT: dos o mas thetas; compensatorio (se compensan) o no compensatorio (no).
  • Mapa de calor: donde el test aporta precision en el espacio de thetas.
  • MIRT se justifica con varios constructos de peso, no por un factor menor suelto.

8. Preguntas de autoevaluacion

1. ¿Que diferencia un item dicotomico de uno politomico?

El dicotomico tiene dos categorias (correcto o incorrecto); el politomico tiene mas de dos, que ademas pueden estar ordenadas (como una escala Likert).

2. ¿Que modelo politomico propuso Samejima y en que consiste?

El modelo de respuesta gradual (GRM). Calcula la probabilidad de responder en una categoria k o mayor; cada categoria tiene su propia curva caracteristica.

3. ¿En que se diferencian el rating scale model de Andrich y el partial credit de Masters?

Andrich fija umbrales comunes a cada item; Masters deja umbrales libres por item. Ambos son modelos Rasch.

4. ¿Que es un modelo compensatorio en MIRT?

Aquel en el que una habilidad alta en una dimension puede compensar una baja en otra, porque las dimensiones se combinan de forma aditiva en el vector de discriminacion.

5. ¿Para que sirve un mapa de calor de informacion en MIRT?

Para visualizar en que zonas del espacio de thetas el item o el test aportan mas precision. Las zonas oscuras indican mayor informacion.

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Fuentes verificadas: Samejima, Estimation of latent ability using a response pattern of graded scores (1969); Andrich, "A rating formulation for ordered response categories" en Psychometrika (1978, vol. 43, num. 4, pp. 561-573); Masters, "A Rasch model for partial credit scoring" en Psychometrika (1982, vol. 47, num. 2, pp. 149-174); Bock, "Estimating item parameters and latent ability when responses are scored in two or more nominal categories" en Psychometrika (1972, vol. 37, num. 1, pp. 29-51); Reckase, Multidimensional Item Response Theory (2009); Embretson y Reise, Item Response Theory for Psychologists (2000).

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