Laboratorio de Psicometría (LdP)
| Día (sugerido) | Hora (sugerida) | Cant. estudiantes | Docentes | Salón | Tipo (Supervisión o campo) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Martes | 17:00 a 18:30 | 18 |
| Salón 2 | Supervisión | ||||||
Jueves | 17:00 a 18:30 | 0 |
| Salón 3 | Supervisión |
El objetivo general de este proyecto consiste en introducir a los estudiantes a la metodología específica utilizada en el campo de la Psicometría, de forma a que estos sean capaces de reunir e interpretar datos relevantes acerca del comportamiento humano tanto a un nivel individual como grupal, así como también adquirir las competencias necesarias para emprender sus propios estudios científicos con un cierto grado de autonomía y confianza.
A un nivel más específico, se espera que al final de este seminario el alumnado sea capaz de:
- Comprender la base teórica de los modelos de medición en Psicología, así como su contexto de utilización.
- Conocer y emplear de forma adecuada los conceptos de la Psicometría.
- Interpretar los resultados de estudios empíricos, así como también analizar la pertinencia de las técnicas utilizadas.
- Analizar las principales características psicométricas de una prueba de evaluación psicológica.
- Conocer y emplear las principales técnicas estadísticas de análisis univariado, bivariado y multivariado dentro del contexto de la Psicometría.
- Adquieran habilidades de comunicación científica.
Módulo 1 - Introducción y conceptos básicos
- Definición y antecedentes históricos de la Psicometría
- Construcción y estructura de cuestionarios
- Tipos de escala de respuesta
- Niveles de medida
- Validad, parcialidad y generalización de resultados
- Confiabilidad de un cuestionario
- Teoría de respuesta al ítem
- Normas y ética en la utilización de cuestionarios
Módulo 2 - Primeros pasos con un software de análisis de datos
- Introducción al ambiente JAMOVI
- Creación de variables
- Inserción y tipos de datos
- Tratamiento de datos omisos
- Valores extremos, cómo reconocerlos y estrategias
- Creación de variables complejas
Módulo 3 - Análisis uni y bivariado
- Medidas de dispersión y tendencia central
- Análisis de frecuencias y porcentajes
- Creación de tablas
- Creación de gráficos
- Correlación
- Pruebas T
- Regresión Linear Simple
Módulo 4 - Análisis multivariado
- ANOVA
- Regresión múltiple
- Análisis Factorial Exploratorio (AFE)
- Criterios de retención de factores
- Rotación
- Cargas factoriales y comunalidades
- Análisis Factorial vs. Análisis de Componentes Principales
- Análisis Factorial Confirmatorio (AFC)
- SEM
- Modelo de medición
- Modelo estructural
- Estimadores
- Parcelling
Módulo 5 – Comunicación de resultados científicos
- Preparación del resumen de investigación
- Comunicación en formato poster
- La estructura IMRaD
Bibliografía recomendada:
Barbero, M. I., Vila, E., & Holgado, F. (2015). Psicometría. Madrid: Editorial Sanz y Torres.
Borsboom, D. (2006). The attack of the psychometricians. Psychometrika, 71(3), 425-440.
Cordeiro, P., Ortuño, V. E., Paixão, M. P., & Marôco, J. (2015). Reading a Scientific Paper for Psychology and the Social Sciences: A Critical Guide. Psychology, Community & Health, 4(3), 114-122.
Field, A. (2013). Discovering statistics using IBM SPSS statistics. Sage.
Gili, M., Lopez-Navarro, E., Homar, C., Castro, A., García-Toro, M., Llobera, J., & Roca, M. (2014). Propiedades psicométricas de la versión española de la escala QIDS-SR 16 en pacientes con trastorno depresivo. Actas Espanolas de Psiquiatria, 42(6).
Guillén-Riquelmeé, A., & Buela-Casal, G. (2011). Actualización psicométrica y funcionamiento diferencial de los ítems en el State Trait Anxiety Inventory (STAI). Psicothema, 23(3), 510–515.
ISO 690
Hamilton, M. (1960). A rating scale for depression. Journal of neurology, neurosurgery, and psychiatry, 23(1), 56.
Iacobucci, D. (2010). Structural equations modeling: Fit indices, sample size, and advanced topics. Journal of consumer psychology, 20(1), 90-98.
International Test Commission. (2017). The ITC Guidelines for Translating and Adapting Tests (Second edition).
International Test Commission (2001). International Guidelines for Test Use. International Journal of Testing, 1(2), 93-114, doi:10.1207/S15327574IJT0102_1
Kline, P. (2014). An easy guide to factor analysis. Routledge.
Liao, H. Y., Armstrong, P. I., & Rounds, J. (2008). Development and initial validation of public domain Basic Interest Markers. Journal of Vocational Behavior, 73(1), 159-183. https://doi.org/10.1016/j.jvb.2007.12.002
Little, T. D., Cunningham, W. A., Shahar, G., & Widaman, K. F. (2002). To parcel or not to parcel: Exploring the question, weighing the merits. Structural equation modeling, 9(2), 151-173.
Lobo, A., Chamorro, L., Luque, A., Dal-Ré, R., Badia, X., Baró, E., & Grupo de Validación en Español de Escalas Psicométricas (2002). Validación de las versiones en español de la Montgomery-Asberg Depression Rating Scale y la Hamilton Anxiety Rating Scale para la evaluación de la depresión y de la ansiedad. Medicina clínica, 118(13), 493-499.
Martínez, M. R., Hernández, M. J., & Hernández, M. V. (2006). Psicometría. Madrid: Alianza Editorial.
McNeish, D., & Wolf, M. G. (2020). Thinking twice about sum scores. Behavior research methods, 52(6), 2287-2305.
Pérez, E., & Medrano, L. A. (2010). Análisis factorial exploratorio: bases conceptuales y metodológicas. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 2(1), 58-66.
Prieto, G. y Delgado, A. R. (2010). Fiabilidad y Validez. Papeles del Psicólogo, 31, 67-74.
Reise, S. P. (2012). The rediscovery of bifactor measurement models. Multivariate behavioral research, 47(5), 667-696.
Ruiz, M. A., Pardo, A., & San Martín, R. (2010). Modelos de ecuaciones estructurales. Papeles del psicólogo, 31(1), 34-45.
Wolf, E. J., Harrington, K. M., Clark, S. L., & Miller, M. W. (2013). Sample size requirements for structural equation models: An evaluation of power, bias, and solution propriety. Educational and psychological measurement, 73(6), 913-934.
Yela, M. (1996). Los tests. Psicothema, 8(Suplemento), 249-263.