Lo mejor de ambos mundos: una propuesta de modelamiento combinado para la evaluación del cambio a lo largo de mediciones repetidas.
La utilidad de los métodos Bayesianos en la estimación de modelos estadísticos complejos es innegable. Desde un punto de vista Bayesiano, el presente artículo busca demostrar la capacidad de los métodos Bayesianos y proponer un modelo exhaustivo que combina un modelo de medición y un modelo estructu...
- Autores:
-
An Hsieh, Chueh
von Eye, Alexander
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Universidad de San Buenaventura
- Repositorio:
- Repositorio USB
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.usb.edu.co:10819/25712
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10819/25712
https://doi.org/10.21500/20112084.862
- Palabra clave:
- Bayesian inference
item response model
latent growth curve analysis
simulation
generalized linear latent and mixed model
Inferencia Bayesiana
modelo de respuesta al ítem
análisis de curva de crecimiento latente
simulación
modelo linear generalizado latente y mixto.
- Rights
- openAccess
- License
- International Journal of Psychological Research - 2010
| Summary: | La utilidad de los métodos Bayesianos en la estimación de modelos estadísticos complejos es innegable. Desde un punto de vista Bayesiano, el presente artículo busca demostrar la capacidad de los métodos Bayesianos y proponer un modelo exhaustivo que combina un modelo de medición y un modelo estructural. La utilidad de este método combinado se investiga usando datos reales tomados de una encuesta sobre actitudes sociales. El método combinado permite extraer las características de las respuestas a los ítems como de los errores en la medición para el análisis individual de trayectorias del desarrollo. Tales resultados permiten resolver asuntos que se presentan en investigación en psicología del desarrollo, e.g., tamaños de muestra pequeños, evaluaciones repetidas, etc. |
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