El Modelo de Rasch desde la perspectiva de los Modelos Lineales Generalizados Mixtos, un abordaje Clásico y Bayesiano, con aplicación a un Test de Comportamiento utilizado en identificar el Trastorno del Espectro Autista

Abstract

La psicometría es el área que se dedica al estudio y desarrollo de herramientas de medición en psicología. Uno de los problemas que aborda es la medición de variables latentes. En este sentido, la Teoría de los Test (TT) es una de las herramientas que brinda un marco de trabajo a la hora de diseñar instrumentos de medida. En el ámbito de la TT, es la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) una técnica moderna cuya flexibilidad permite analizar las respuestas y las características de los ítems en un test. Un subconjunto de modelos en la TRI puede encontrarse bajo el paraguas del denominado Modelo de Rasch y sus extensiones, cuyas propiedades, así como también su sencillez, los convierten en atractivos cuando se trabaja con problemas reales. A pesar de haber sido desarrollados en forma independiente, los modelos propuestos en la TRI pueden ser representados a través de un modelo lineal generalizado mixto (GLMM). Este aspecto es sumamente relevante, ya que es posible hacer uso de los resultados y algoritmos desarrollados para los GLMM en la aplicación de un problema específico. En el presente Trabajo de Fin de Grado estaremos abordando el Modelo de Rasch, desde un enfoque tradicional, así como también desde la perspectiva de los GLMM. Además, ambas estrategias son aplicadas a un test de comportamiento utilizado en la identificación del Trastorno del Espectro Autista (TEA). Los resultados obtenidos muestran el potencial del Modelo de Rasch, y la posibilidad de ser extendidos en experimentos que involucren a la población en Uruguay.