Some Statistical analyses of an Exam of a first course in Mathematics for Architects

Autores/as

  • Jorge Luis Bázan Departamento de Ciencias, Pontificia Universidad Cat´olica del Per´u, Lima
  • Sergio Camiz Dipartimento di Matematica Guido Castelnuovo, Sapienza Universit`a di Roma, Italia

Palabras clave:

Model de respuesta al Item, Análisis de Tandem, Exámenes, Matemáticas para Arquitectos

Resumen

Presentamos algunos análisis estadísticos para evaluar un conjunto de datos, obtenidos de exámenes basados ​​en respuesta múltiple.
pruebas, considerando dos métodos, basados ​​en diferentes fundamentos. Análisis Tandem, una técnica exploratoria que consiste
en un Análisis de Correspondencia seguido de una Clasificación Jerárquica, y el Análisis Psicométrico que se basa
Se consideraron los análisis de la teoría clásica y de la respuesta al ítem. Como estudio de caso, utilizamos un conjunto de datos de un estudio final
Examen de Matemática Básica, prueba de 46 ítems, presentado a 180 estudiantes de Arquitectura. Como resultados, el
El análisis tándem mostró un comportamiento relativamente independiente de pequeños grupos de ítems, correlacionados con al menos tres
distintos factores, y particiones en 4 y 8 clases de los estudiantes, según su desempeño. La Psicométrica
El análisis mostró que tanto el puntaje bruto como el de Rasch de las pruebas eran normales, presentaban alta confiabilidad y
Confirmó que la estructura de prueba no era unidimensional. Además, el análisis del ítem indicó que la prueba
podría mejorarse eliminando algunos ítems, cuyo comportamiento no concordaba con los demás. Eventualmente,
El análisis exploratorio proporciona un marco interesante en el que el análisis psicométrico proporciona más detalles.
que puede tomarse como guía para mejorar la elaboración de los exámenes.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

1. Agresti A (1992).“A survey of exact inference for contingency tables”. Statistical Science, 7(1), 131-153.
2. Arabie P, Hubert L (1994). “Cluster analysis in marketing research”. In R Bagozzi (ed.), Advanced methods of marketing research, pp. 160-189. Blackwell, London.
3. Baker F, Kim S (2004). Item Response Theory. 2 edition.
4. Bazán JL, Millones O (1998). “Evaluación psicométrica de las pruebas CRECER 98.” Análisis de los Resultados y Metodología de las Pruebas Crecer, pp. 171-195.
5. Benzécri J (1973). L’Analyse des données. Dunod, Paris.
6. Bolfarine H, Bazán JL (2010). “Bayesian Estimation of the Logistic Positive Exponent IRT model.” Journal of Educational Behavioral Statistics, 35-6, 693-713.
7. Bond T, Fox C (2007). Applying the Rasch model: Fundamental measurement in the human sciences. Lawrence Erlbaum, Philadelphia, PA.
8. Calinski T, Harabász J (1974). “A dendrite method for cluster analysis”. Communications in Statistics Theory and Methods, 3(1), 1-27.
9. Camiz S (2001). “Exploratory 2- and 3-way Data Analysis and Applications”. Lecture Notes of TICMI, 2. Http://www.emis.de/journals/TICMI/lnt/vol2/lecture.htm.
10. Carmines E, Zeller R (1979). Reliability and validity assessment, volume 17. Sage Publications, Inc, London.
11. Chatterji M (2003). Designing and using tools for educational assessment. Allyn and Bacon, Boston, MA.
12. Christensen K, Bjørner J (2003). “SAS macros for Rasch based latent variable modelling”. Technical report 13, Dept. of Biostatistics, University of Copenhagen.
13. Fox J (2010). Bayesian item response modeling: Theory and applications. Springer Verlag, New York.
14. Gardner H (1985). Frames of Mind: The Theory of Multiple Intelligences. Basic books, New York.
15. Gelman A, Carlin J, Sterman H, Rubin D (2004). Bayesian Data Analysis. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton.
16. Gordon A (1999). Classification. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL.
17. Greenacre M (1984). Theory and Application of Correspondence Analysis. Academic Press, London.
18. Kim S (2001). “An evaluation of a Markov chain Monte Carlo method for the Rasch model”. Applied Psychological Measurement, 25(2), 163-176.
19. Lebart L, Morineau A, Lambert T, Pleuvret P (1999). SPAD – Systéme Pour L’Analyse des données. CisiaCeresta, Paris.
20. Lebart L, Morineau A, Piron M (1995). Statistique exploratoire multidimensionnelle. Dunod, Paris.
21. Linacre J (2009). Winsteps (version 3.68) [Computer Software]. Winstep.com, Beaverton, OR.
22. Malinvaud E (1987). “Data analysis in applied socio economic statistics with special consideration of correspondence analysis”. In Marketing Science Conference. HEC-ISA, Joy en Josas.
23. OECD (2005). “PISA 2003 technical report”. http://www.oecd.org/dataoecd/49/60/35188570.pdf. (downloaded May 20th, 2010).
24. Stone BWM (1979). “Best Test Design. Rasch Measurement.” MESA Press, Chicago, IL.
25. Ward J (1963). “Hierarchical Grouping to optimize an objective function”. Journal of American Statistical Association, 58(301), 236-244.
26. Wilson M (2004). Constructing measures: An item response modeling approach. Lawrence Erlbaum, Philadelphia, PA.

Descargas

Publicado

2021-04-09

Cómo citar

Bázan, J. L., & Camiz, S. (2021). Some Statistical analyses of an Exam of a first course in Mathematics for Architects. Revista De La Facultad De Ciencias UNI, 14(2), 58–67. Recuperado a partir de https://revistas.uni.edu.pe/index.php/revciuni/article/view/1283

Número

Vol. 14 Núm. 2 (2011)

Sección

Artículos

Licencia

Derechos de autor 2011 REVCIUNI

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.

Los artículos publicados por REVCIUNI pueden ser compartidos a través de la licencia pública internacional Creative Commons: CC BY 4.0. Permisos lejos de este alcance pueden ser consultados a través del correo revistas@uni.edu.pe