Taller R y Psicometría Alejandro A. Lazarte, PhD 6 Mayo al 11 Mayo

Taller R y Psicometría
6 Mayo al 11 Mayo, 2016
Alejandro A. Lazarte, PhD
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R y Psicometría: Introducción
En los últimos años, el lenguaje de programación estadístico R se ha convertido en el ambiente de
programación estadístico favorecido por estadísticos, analistas de datos, investigadores, psicómetras, etc. R
apareció en 1993 como un software sin fines de lucro para Unix, y luego se expandió a otros sistemas
operativos. Una de las grandes ventajas de R, entre otras, es que es un programa gratuito y abierto a
contribuciones de programas o “paquetes” (“packages”) escritos por usuarios. Muchas de estos “packages”
están dirigidos a facilitar el análisis de datos que aparecen comúnmente en investigación psicológica, y
especialmente en el análisis de pruebas o escalas psicológicas utilizando la teoría clásica de los tests o los
modelos de respuesta de item (e.g. psych, cocron, ltm, etc.) En contraste con otros programas estadísticos
que usan interfaces de menú, R es un programa que requiere escribir comandos. Para facilitar escribir
programas R, existen ambientes integrados de programación que permiten organizar la tarea de
programación. Uno de los más populares ambientes de programación es RStudio. Rstudio es otro programa
gratuito que provee al analista con un editor para escribir programas en R, una consola para ver los resultados
numéricos, ventanas para los gráficos producidos, y directorios de archivos creados.
El objetivo del taller “R y Psicometría” es el de introducir a los participantes al uso de R y Rstudio para el
análisis de escalas y pruebas utilizando mayormente el modelo de la teoría clásica de los tests. El taller asume
que el participante ha llevado un curso introductorio de estadística y tiene alguna familiaridad con los
principales conceptos de psicometría. Obviamente, un taller de cuatro días que involucre R no puede ser
exhaustivo. Pero, el taller espera brindar las habilidades básicas, y fuentes de información adicionales que
permitan al participante interesado continuar explorando el uso de R en psicología. El taller sería de cuatro
días: viernes 6 de mayo, y lunes 9 de mayo a miércoles 11 de mayo.
Tópicos
Primer día:
Mañana:
Introducción a R-Studio
1. Introducción a R-Studio
1.1 Paneles en la interface de R-Studio: Console, Workspace, History, Files, Plots, Packages, Help
1.2 Paneles de data view y de programas (scripts)
2. Directorio de Trabajo
2.1 Mostrar directorio de trabajo y cambio de directorio.
2.2 Archivos automáticos: .Rhistory, .RData
3. Programas en R (R scripts)
3.1 Panel de Rscript
3.2 Escribir, editar, probar y guardar programas simples.
3.3 Uso de Help sobre sintaxis.
4. R Packages.
4.1. ¿Qué es un paquete (package) en R?
4.2 library() lista de packages instalados (installed), search(): Lista de packages cargados (loaded).
4.3 Instalar y cargar packages.
4.4 Data sets dentro de packages: data()
4.4 Packages más usados en Psicología: ggplot2, foreign, psych, car, sem, ltm, etc.
4.5 R Commander (Rcmdr)
5. Graficas en R.
5.1 Imprimir gráficas y guardar gráficas.
6. Leer o entrar data
6.1 Escribir data dentro de un programa
6.2 Leer data de un archivo externo: CSV, TXT, XLSX, SAV.
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Tarde: Introducción a R y Estadísticas Básicas
1. Objetos R: matrix, vector, factor, list, array, data frames, etc.
1.1 Data frames, rownames and colnames.
1.2 Adding, dropping, modifying responses in data frames.
2. Operaciones aritméticas básicas sobre valores simples y vectores.
3. Operaciones sobre data frames: tapply()
3. Estadísticas descriptivas: mean, std, var, cor, summary, describe
5. Estadísticas descriptivas y funciones en R: tabla de distribución de frecuencias
6. Gráficos estadísticos básicos
6.1 Boxplots e histogramas
6.2 Gráficos de densidad
6.3. Gráficos de probabilidad Normal
6.4 Diagramas de dispersión
7. Pruebas inferenciales básicas
7.1 Prueba t para un solo grupo
7.2 Prueba t para dos grupos correlacionados
7.3 Prueba t para dos grupos independientes.
8. Regresión lineal simple
Segundo día
Mañana:
Revisión de Análisis Factorial:
1. Introduccion al calculo matricial en R: eigenvectors y eigenvalues.
2. Analisis de componentes principales.
3. Análisis factorial exploratorio: package psych
Tarde:
1.
2.
3.
4.
5.
Teoría Clásica de los Tests y Modelos en R
El modelo del puntaje verdadero o Error de Medición.
Modelos de test paralelos y concepto de Confiabilidad
Confiabilidad de test-re-test bajo formas paralelas y formas alternativas
Confiabilidad de consistencia interna: Cronbach alfa y sus tests de significación: Package crancor
Procedimientos para estimar la confiabilidad de un test: Package psych
Tercer día
Mañana:
Validez
1. Definición general, validez de contenido y constructo.
2. Validez relacionada con un Criterio: diseños experimentales y correlacionales para validez
3. Validez MultiRasgo Multimétodo
Tarde: Principios de Construcción de Pruebas
1. Tipo de items, y redacción de ítems
2. Análisis de Items: package psych
Dificultad del Item, discriminación del Item
3. Unidimensionalidad y enfoque de Análisis Factorial de items
4. Estandarización y Creación de Normas.
5. Tipo de puntajes normativos
Cuarto día
Mañana:
Introducción a los modelos de Teoría de la Respuesta al Item
1. Definiciones básicas: Package ltm
2. Modelos Logísticos: Modelo Rasch
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3. Modelo logístico de dos parámetros
4. Modelo logístico de tres parámetros
Tarde: Abierto para consultas de participantes.
SOFTWARE Y DOCUMENTACION
R y R-Studio son programas gratuitos para Windows, Mac, Unix. Son de fácil instalación y pueden ser
obtenidos en las siguientes direcciones:
R:
https://cran.r-project.org/
R-Studio: https://www.rstudio.com/
Existen muchos “paquetes” R que están relacionados con el análisis psicométrico. Una amplia lista de esos
paquetes, con los respectivos links, se puede encontrar en:
https://cran.r-project.org/web/views/Psychometrics.html
Una de las páginas con buena documentación sobre R y psicometría es la de William Revelle:
http://www.personality-project.org/
Los manuales de R son algo crípticos, pero existe mucha ayuda sobre R en la web. Lamentablemente, la
mayoría de esa ayuda esta en Inglés. El manual básico, en Castellano, se puede encontrar en:
https://cran.r-project.org/doc/contrib/R-intro-1.1.0-espanol.1.pdf
Otras páginas en Inglés que son de utilidad para manejar R son:
Quick-R:
http://www.statmethods.net/interface/help.html
R-Bloggers:
http://www.r-bloggers.com/
IDRE-UCLA: http://www.ats.ucla.edu/stat/r/
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICA:
Allen, M. J. & Yen, W. M. (1979). Introduction to Measurement Theory. Belmont, CA: Brooks/Cole
Publishing Co.
Brown, T.A. (2015). Confirmatory Factor Analysis for Applied Research (2nd ed.). New York: The Guilford
Press.
Crocker, L. & Algina, J. (1986). Introduction to Classical & Modern Test Theory. Forth Worth:
Harcourt Brace Jovanovich College Publishers.
Embrentson, S.E. & Reise, S.P. (2000). Item Response Theory for Psychologists. New York: Psychology
Press.
Hambleton, R.K., Swaminathan, H. & Rogers, H.J. (1991). Fundamentals of item response theory. Newbury
Park, CA: Sage.
Furr, R. M. & Bacharach, V.R. (2014). Psychometrics: An Introduction (2nd ed.). Los Angeles: Sage
Nunnally, J. C. & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric Theory (3rd.ed.). New York: McGraw-Hill.
Raykov, T. & Marcoulides, G.A. (2011). Introduction to Psychometric Theory. New York: Routledge