El análisis preliminar de ítems en un contexto estadístico incluye varias consideraciones importantes, entre las que destacan la comunalidad, la frecuencia de respuesta y la homogeneidad corregida.
Para obtener si son mayores las que ocurren a la derecha de la media que las de la izquierda.
La razón de esto es que nos interesa mantener el signo de las desviaciones con respecto a la media.
5. Consideraciones para el análisis de los puntajes extremos
Curtosis
Otros en cambio consideran aceptables valores en el rango (+/-1.5) (Forero et al., 2009), o incluso el rango [+/-2] (Muthén y Kaplan, 1985, 1992; Bandalos y Finney, 2010).
Algunos autores recomiendan las distribuciones con coeficientes de asimetría y curtosis en el rango (+/-1) (e.g., Ferrando y Anguiano-Carrasco, 2010; Muthén y Kaplan, 1985, 1992).
Asimetría
Asimetría y curtosis adecuados, dentro del rango +/- 1.5 (Pérez & Medrano, 2010; Ferrando & Anguiano Carrasco, 2010)
6. ÍNDICE DE HOMOGENEIDAD CORREGIDA
El índice de discriminación de un ítem se interpreta como índice de homogeneidad cuando se analiza su poder discriminativo con respecto a la puntuación en el test, sin incluir a ese ítem.
Grado de semejanza, de relación entre las respuestas a un ítem y al resto de los ítems del test.
7. COMUNALIDAD
La comunalidad (h2) es la suma de los pesos factoriales al cuadrado en cada una de las filas.
Proporción de la varianza explicada por los factores comunes en una variable.
3. Desviación Estándar
Es una medida que se usa para cuantificar la variación o dispersión de un conjunto de datos numéricos.
2. Media
Se obtiene a partir de la suma de todos sus valores dividida entre el número de sumando.
Es el valor característico de una serie de datos cuantitativos
También llamada promedio
1. Frecuencia de Respuesta
La distribución de la frecuencia suele visualizarse con el uso de histogramas o en una tabla de dobla entrada.
En estadística, la frecuencia (o frecuencia absoluta) de un evento es el número de veces en que dicho evento se repite durante un experimento o muestra estadística
A tener en cuenta...
Una vez validada la consistencia de la data, obtener las siguientes análisis descriptivos:
Si en caso existiese información en blanco, proceder al retiro o eliminación del o de los casos existentes.
Verificar que todos los casilleros estén llenos, es decir que no exista respuesta en blanco.