2. VENTAJAS:
- mas poder de eficiencia.
- mas sensible a los rasgos de
los datos recolectados.
- menos posibilidad de errores.
- robustas (dan estimaciones
probabilísticas bastantes
exactas).
DESVENTAJAS:
- mas complicadas de calcular.
- limitaciones en los tipos de
datos que se pueden evaluar.
Prueba T de Student para datos
no relacionados (muestras
independientes):
Se basan en supuestos
teóricos para utilizarse.
Analizan las mediciones de las
observaciones, se tiene
procedimientos de gran
potencia.
La prueba paramétrica es una
rama de
la estadística inferencial que
comprende los procedimientos
estadísticos y de decisión que
están basados en
distribuciones conocidas. Estas
son determinadas usando un
número finito de parámetros.
Esto es, por ejemplo, si
conocemos que la altura de las
personas sigue una distribución
normal, pero desconocemos
cuál es la media y la desviación
de dicha normal. La media y la
desviación típica de la
distribución normal son los dos
parámetros que queremos
estimar. Cuando
desconocemos totalmente qué
distribución siguen nuestros
datos entonces deberemos
aplicar primero un test no
paramétrico, que nos ayude a
conocer primero la distribución.
Prueba T de Student para datos
relacionados: (muestras
dependientes):
Con ello se da a entender que en
el primer periodo las
observaciones servirán de control
o testigo, para conocer los
cambios que se susciten después
de aplicar una variable
experimental.
Pruebas de hipótesis que asumen
cierto comportamiento:
Muestras obtenidas
aleatoriamente, y una distribución
normal de las observaciones.
3. .
Modelo lineal clásico:
Sperman proone un modelo muy
simple, de sentido común, para
las puntuaciones de las personas
en los test, y que ha dado en
llamarse el modelo lineal clásico.
Consiste en asumir que la
puntuación que una persona
obtiene en un test, que
denominamos su puntuación
empírica, y que suele designarse
con la letra X esta formado por
dos componentes por un lado la
puntuación verdadera de esta
persona en ese test, sea la que
sea. Y por otro un error (e) que
puede ser debido a muchas
causas que se nos escapan y que
no controlamos.
TEORICA CLASICA:
Es predominante en la creación y
calificación de los test. Facilita al
investigador aplicando una metodología
que construye una variable latente
continua a partir de múltiples variables
observadas. Determina la manera de
estimar los atributos, resultado de las
diferencias individuales. Los modelos y
procedimientos de medición clásicos,
conocidos bajo esta denominación
genérica, asumen que las diferencias en
las respuestas de los individuos a un test
determinados son debidas a la variación
de la capacidad de aquellos a quienes
se aplica.
4. Teoría a la respuestas de los
ítems:
Va a resolver algunos graves
problemas de la medición
psicológica que no encontraban
una solución adecuada dentro del
marco clásico. Ahora bien, para
poder hacerlo tiene que pagar el
peaje de formular modelos mas
complejos y menos intuitivos que
el modelo clásico, sin que ello
suponga que entrañen dificultades
especiales.
Supuestos básicos de TCT:
Modelo estadístico que estima
los errores de medida en un
proceso de medición. Xi – Vi *
Ei
Modelo que establece que el
valor esperado de la variable
aleatoria error de medida es =
0. F(EV) =0
Modelo que establece que las
puntuaciones verdaderas y error
no están correlacionadas
5. Rendimiento del test:
No depende de un grado
considerable del ambiente, la
educación o la experiencia. Una
de las principales ventajas de
este test es que elimina las
diferencias entre los sujetos
causadas `por factores sociales
y educativos. Se le reconoce
índice de validez y confiabilidad
de la relación a otros test de
inteligencia y se aplica en
multitud de países en la
psicología clínica. Educativa y
del trabajo.
Puede valorarse la capacidad
de una persona para:
- percibir exactamente el
numero de puntos a cada
conjunto de fichas.
- descubrir el principio de
organización del conjunto.
- resolver mediante la aplicación
de dichos principios la cantidad
de puntos que ha de colocar en
cada una de las mitades en
blanco para completar el diseño.