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dc.contributor.author
Freiberg Hoffmann, Agustín  
dc.contributor.author
Stover, Juliana Beatriz  
dc.contributor.author
de la Iglesia, Guadalupe  
dc.contributor.author
Fernandez Liporace, Maria Mercedes  
dc.date.available
2019-11-20T22:52:08Z  
dc.date.issued
2013-11  
dc.identifier.citation
Freiberg Hoffmann, Agustín; Stover, Juliana Beatriz; de la Iglesia, Guadalupe; Fernandez Liporace, Maria Mercedes; Correlaciones Policóricas y Tetracóricas en Estudios Exploratorios y Confirmatorios; Prensa Médica Latinoamericana; Ciencias Psicológicas; VII; 2; 11-2013; 151-164  
dc.identifier.issn
1688-4094  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/89340  
dc.description.abstract
El incremento de estudios exploratorios y confirmatorios en psicometría debido al avance tecnológico obliga a revisar su metodología. Generalmente estos estudios utilizan el coeficiente de correlación r de Pearson, diseñado para variables continuas y extendido posteriormente a las categóricas (dicotómicas o politómicas). Los paquetes estadísticos actuales permiten aplicar procedimientos robustos ideados específicamente para variables categóricas, entre los que se destacan las correlaciones tetracóricas y policóricas, cuya relevancia metodológica radica en que la mayoría de las escalas psicométricas se compone de reactivos dicotómicos y politómicos (principalmente formatos Likert). El presente trabajo expone en primer lugar particularidades vinculadas al uso de estos estadísticos, softwares que facilitan su ejecución, problemas asociados a su aplicación y posibles soluciones a los mismos. En segundo término se ejemplifican ambas metodologías tanto en análisis factorial exploratorio como confirmatorio.  
dc.description.abstract
Scientifi c advances and software development have increased the amount of exploratory and confi rmatory studies in psychometric research. Regularly these studies use Pearson ́s correlation coeffi cient, which was originally conceived to be used with continuous variables, and later was extended to categorical items (dichotomous or polytomous). Currently, improved statistical packages allow scientists to carry on robust procedures, designed specifi cally for categorical variables, among which stand out tetrachoric and polychoric correlations. Since most of psychometric scales consist in dichotomous and polytomous items (mainly Likert formats), the analysis of such correlations becomes methodologically relevant. This paper presents some peculiarities about the use of these statistics, different software packages to facilitate their implementation, as well as the usual problems associated with its employment, and the possible solutions are discussed  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
spa  
dc.publisher
Prensa Médica Latinoamericana  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
CORRELACIONES TETRACÓRICAS  
dc.subject
CORRELACIONES POLICÓRICAS  
dc.subject
ANÁLISIS FACTORIAL  
dc.subject
VARIABLES CATEGÓRICAS  
dc.subject
ÍTEMS ORDINALES  
dc.subject
ÍTEMS DICOTÓMICOS  
dc.subject.classification
Otras Psicología  
dc.subject.classification
Psicología  
dc.subject.classification
CIENCIAS SOCIALES  
dc.title
Correlaciones Policóricas y Tetracóricas en Estudios Exploratorios y Confirmatorios  
dc.title
Polychoric and tetrachoric correlations in exploratory and confirmatory factorial studies  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2019-10-23T14:46:11Z  
dc.journal.volume
VII  
dc.journal.number
2  
dc.journal.pagination
151-164  
dc.journal.pais
Uruguay  
dc.journal.ciudad
Montevideo  
dc.description.fil
Fil: Freiberg Hoffmann, Agustín. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Stover, Juliana Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Argentina  
dc.description.fil
Fil: de la Iglesia, Guadalupe. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Fernandez Liporace, Maria Mercedes. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Argentina  
dc.journal.title
Ciencias Psicológicas  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.scielo.edu.uy/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1688-42212013000200005  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://revistas.ucu.edu.uy/index.php/cienciaspsicologicas/article/view/1057  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.22235/cp.v7i1.1057