Prueba

Supuestos de la teoría clásica de las pruebas

Supuestos de la teoría clásica de las pruebas

Supuestos de la teoría clásica de las pruebas El valor esperado del error de medición dentro de una persona es cero. El valor esperado del error de medición entre las personas de la población es cero. ... La varianza de los puntajes observados entre personas es igual a la suma de las varianzas del puntaje verdadero y el error de medición.

  1. ¿Qué parámetros se consideran en la teoría de pruebas clásica??
  2. ¿Qué es la teoría clásica de las pruebas??
  3. ¿Por qué es hipotética la puntuación real en el modelo clásico de teoría de pruebas??
  4. Quién desarrolló la teoría clásica de las pruebas?

¿Qué parámetros se consideran en la teoría de pruebas clásica??

Debido a que el error aleatorio siempre está presente al menos en un grado mínimo, la formulación básica en la teoría de pruebas clásica es que la puntuación observada es igual a la puntuación real que se obtendría si no hubiera error de medición más un componente de error aleatorio, o X = t + e, donde X es la puntuación observada, t es la verdadera ...

¿Qué es la teoría clásica de las pruebas??

La teoría clásica de las pruebas, también conocida como teoría del puntaje verdadero, asume que cada persona tiene un puntaje verdadero, T, que se obtendría si no hubiera errores en la medición. La puntuación real de una persona se define como la puntuación esperada en un número infinito de administraciones independientes de la escala.

¿Por qué es hipotética la puntuación real en el modelo clásico de teoría de pruebas??

La puntuación real de una persona se puede encontrar tomando la puntuación media que obtendría la persona en la misma prueba si tuviera un número infinito de sesiones de prueba. Debido a que no es posible obtener un número infinito de puntajes en las pruebas, T es un aspecto hipotético, pero central, de los CTT.

Quién desarrolló la teoría clásica de las pruebas?

Charles Spearman fue uno de los fundadores de esta teoría de prueba clásica, entendiendo que generalmente siempre habrá errores en las mediciones de prueba, que estos errores son variables aleatorias y, finalmente, que podrían correlacionarse e indexarse.

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