Consideraciones de muestreo en las aplicaciones psicométricas de teoría de respuesta al ítem

Question

De fondo

He desarrollado un interés reciente en Teoría de Respuesta al Ítem y sus aplicaciones. Estoy estudiando psicología clínica y de la que estoy más interesado en politómica modelos destinados a la modelización de la psicopatología (por ejemplo, una depresión medida que utiliza escalas likert). Específicamente, estoy interesado en cómo ciertas medidas puede discriminar entre sujetos con y sin trastorno mental. Normalmente, me gustaría examinar esta usando exploratoria y/o análisis factorial confirmatorio y seguimiento con exámenes de especificidad y sensibilidad.

Entiendo que en la teoría de respuesta al ítem y sus aplicaciones, es importante que una muestra heterogénea se utiliza. Esto permite que todas las posibles respuestas a una pregunta para que sea aprobado por lo menos algunos de los participantes (por ejemplo, los cinco opciones en una escala de Likert; Embretson Y Reise, 2000)0. También agradezco que esto permitiría relativamente mayor inferencias acerca de la población de interés.

Pregunta

Es adecuado utilizar sólo una muestra clínica al aplicar la teoría de respuesta al ítem para determinar si una medida es útil para discriminar entre individuos con un determinado trastorno mental, y los que no?

Pensamientos

Mi intuición me dice que no es apropiado, ya que sólo una fracción relativamente pequeña de la población sería la prueba (por ejemplo, el 12% de la población con trastorno de ansiedad social). Como tal, es mi inclinación a creer que tales análisis sólo nos permiten saber cómo aquellos con el trastorno clínico que iba a responder, y no los que no. Esto limitaría la capacidad de la medida para realmente evaluar el rango de la psicopatología, que sería útil para discriminar los efectos. La correcta?

Aquí hay un enlace a un artículo específico que hace esto: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21744971

Los autores de este artículo inspeccionado manualmente ICC curvas en un trastorno de ansiedad social de ejemplo, eliminar los elementos que no tienen un CPI de la curva que estaba cerca de 45 grados (estoy asumiendo que este es el adecuado... argumentaron que demostró que cada punto en la escala de Likert se ha añadido más información. En una nota de lado, yo también agradecería algunas ideas sobre este enfoque!), y, posteriormente, se utiliza la nueva medida discriminar entre aquellos con y sin trastorno de ansiedad social. Como ya he mencionado, creo que esto es problemático, pero es publicado en un muy respetable diario y me encuentro con poca información para responder a mis preguntas. Tenga en cuenta que esta medida suele ser dada a la población en general y sería utilizado como un diagnóstico o de evaluación de la herramienta, y que la ansiedad social se ha argumentado como en un continuo (es decir, dimensiones de mínima a severo) en lugar de taxonic o categóricas (es decir, clínicamente severa vs normativo).

Uno de los posibles obstáculos que yo veo es que cuando ejecuto la CPI curvas con sólo los individuos con trastorno de ansiedad social, las curvas son cerca de 45 grados, y cuando lo hago con una muestra heterogénea (es decir, tanto el trastorno de ansiedad social y "saludable" de los controles), las curvas son bastante distorsionada. Tenga en cuenta que estos son sólo la combinación de la CPI curvas para todos los elementos y no un polytonomous trama que incluye curvas para cada una de las opciones de respuesta. Espero que este párrafo tiene sentido...

Cualquier respuesta o de orientación se agradece! También, las referencias pertinentes que se sería de gran utilidad para mi!

Answer 1

Hay dos conjuntos de preguntas que son pertinentes aquí.

1. ¿El modelo de trabajo de la misma manera por diferentes personas y en diferentes grupos de la población? E. g. si los hombres y las mujeres tienen diferentes pistas con respecto a su "capacidad" (en IRT argot; en su caso, este sería el grado de ansiedad social), entonces eso sería malo para un instrumento, como podría dar imagen diferente para hombres y mujeres. Con el ordinal de los elementos, deberá preocuparse de que las personas con diferente grado de ansiedad pueden tener diferentes umbrales, en tanto que es malo para el instrumento. Psychometricians investigar que bajo el título de funcionamiento diferencial de los ítems (DIF), y es posible que desee comprobar algunos de introducción de lectura sobre el tema. La heterogeneidad de la muestra es importante en la medida en que los diferentes grupos de completar el instrumento, y usted tiene la cantidad suficiente de datos para identificar los problemas con el DIF, si los hubiere.
2. Identificación: suponiendo que el instrumento funciona exactamente de la misma manera para todo el mundo, usted necesita para asegurarse de que todas las categorías han sido aprobadas en todos los elementos. Sólo el uso de la alta "capacidad"/ansiedad de la gente para calibrar el instrumento probable que sea imposible de averiguar lo que los umbrales para la escala ordinal en su extremo inferior, y es por eso que usted necesita controles suficientes que rara vez se aprueba los valores más altos en la escala. Una vez más, la heterogeneidad aquí es importante, pero depende de la ausencia de DIFs.

En una nota de lado, usted no debe confiar en todos los resultados publicados en estos días. A su juicio puede ser tan buena como la de los revisores juicio... sobre todo si el diario se ha puesto en contacto con usted para escribir un árbitro informe para ellos... sobre todo si hizo más de una vez.

Answer 2

@Behacad, basándose en el comentario anterior, creo que la respuesta es que el artículo en cuestión era apropiado. Por favor revise el siguiente enlace, como el Dr. Panayides utiliza el modelo de Rasch y un conjunto de datos de politómica. Creo que usted encontrará sus métodos de interés y que le proporcionan la información que necesita. ¡Todo lo mejor!