La escala de Mokken es un método psicométrico de reducción de datos. Una escala de Mokken es una escala unidimensional que consta de ítems ordenados jerárquicamente que miden el mismo concepto subyacente latente. Este método recibe su nombre del politólogo Rob Mokken, quien lo propuso en 1971. [1]
Las escalas Mokken se han utilizado en psicología , [2] educación , [3] [4] ciencias políticas , [1] [5] opinión pública , [6] medicina [7] y enfermería . [8] [9]
La escala de Mokken pertenece a la teoría de respuesta a los ítems . En esencia, una escala de Mokken es una versión no paramétrica y probabilística de la escala de Guttman . Tanto la escala de Guttman como la de Mokken se pueden utilizar para evaluar si varios ítems miden el mismo concepto subyacente. Tanto la escala de Guttman como la de Mokken se basan en el supuesto de que los ítems están ordenados jerárquicamente: esto significa que están ordenados por grado de "dificultad". La dificultad aquí significa el porcentaje de encuestados que responde afirmativamente a la pregunta. El orden jerárquico significa que se supone que un encuestado que respondió correctamente a una pregunta difícil responderá correctamente a una pregunta fácil. [10] La diferencia clave entre una escala de Guttman y una de Mokken es que la escala de Mokken es de naturaleza probabilística. La suposición no es que todos los encuestados que respondieron afirmativamente a una pregunta difícil necesariamente responderán afirmativamente a una pregunta fácil. Las violaciones de esto se denominan errores de Guttman. En cambio, se supone que los encuestados que respondieron afirmativamente a una pregunta difícil tienen más probabilidades de responder afirmativamente a una pregunta fácil. La escalabilidad de la escala se mide mediante el coeficiente H de Loevinger. H compara los errores reales de Guttman con el número esperado de errores si los ítems no estuvieran relacionados. [10]
La probabilidad de que un encuestado responda correctamente a un ítem se describe mediante una función de respuesta al ítem. Las escalas de Mokken son similares a las escalas de Rasch , en el sentido de que ambas adaptaron las escalas de Guttman a un modelo probabilístico. Sin embargo, la escala de Mokken se describe como "no paramétrica" porque no hace suposiciones sobre la forma precisa de la función de respuesta al ítem, solo que es monótona y no decreciente. La diferencia clave entre las escalas de Mokken y las escalas de Rasch es que esta última supone que todos los ítems tienen la misma función de respuesta al ítem. En la escala de Mokken, las funciones de respuesta al ítem difieren para diferentes ítems. [5]
Las escalas de Mokken pueden presentarse en dos formas: primero, como el modelo de Doble Monotonía, donde los ítems pueden diferir en su dificultad. Es esencialmente una versión ordinal de la escala de Rasch; y segundo, como el modelo de Homogeneidad Monótona, donde los ítems difieren en su parámetro de discriminación, lo que significa que puede haber una relación más débil entre algunos ítems y la variable latente y otros ítems y la variable latente. [5] Los modelos de Doble Monotonía son los más utilizados.
Los modelos de homogeneidad monótona se basan en tres supuestos. [5]
El modelo de Doble Monotonía añade un cuarto supuesto, a saber, funciones de respuesta a los ítems que no se intersecan, lo que da como resultado ítems que permanecen en un orden de clasificación invariante. [11] Ha habido cierta confusión en la escala de Mokken entre los conceptos del modelo de Doble Monotonía y el orden de ítems invariante. [12] Este último implica que todos los encuestados a una serie de preguntas responden a ellas en el mismo orden en todo el rango del rasgo latente. Para ítems con puntuación dicotómica, el modelo de Doble Monotonía puede significar un orden de ítems invariante; sin embargo, para ítems con puntuación politómica esto no necesariamente se cumple. [13] Para que el orden de ítems invariante se cumpla no solo las funciones de respuesta a los ítems no deben intersecarse, sino que también la función de respuesta al escalón del ítem entre un nivel y el siguiente dentro de cada ítem no debe intersecarse. [14]
La cuestión del tamaño de la muestra para la escala de Mokken está en gran parte sin resolver. El trabajo que utiliza muestras simuladas y que varía la calidad de los ítems en las escalas (coeficiente de Loevinger y correlación entre escalas) sugiere que, cuando la calidad de los ítems es alta, se requieren tamaños de muestra más bajos, del orden de 250 a 500, en comparación con tamaños de muestra de 1250 a 1750, cuando la calidad de los ítems es baja. [3] El uso de datos reales de la Escala de bienestar mental de Warwick y Edimburgo (WEMWBS) [15] sugiere que el tamaño de muestra requerido depende de los parámetros de interés de la escala de Mokken, ya que no todos responden de la misma manera a un tamaño de muestra variable. [16]
Si bien el análisis de escala de Mokken se desarrolló originalmente para medir el grado en que los elementos dicotómicos individuales forman una escala, desde entonces se ha ampliado para los elementos politómicos. [5] Además, si bien el análisis de escala de Mokken es un método confirmatorio, destinado a probar si una serie de elementos forman una escala coherente (como el análisis factorial confirmatorio ), se ha desarrollado un Procedimiento Automático de Selección de Ítems para explorar qué dimensiones latentes estructuran las respuestas en una serie de elementos observables (como el análisis factorial ). [17]
El software de escalado Mokken está disponible dentro del software estadístico de dominio público R (lenguaje de programación) y también dentro del software estadístico y de análisis de datos stata. MSP5 para Windows para su uso en computadoras personales ya no es compatible con las versiones actuales de Microsoft Windows . También dentro del lenguaje de programación R , se pueden verificar patrones de respuesta inusuales en las escalas Mokken utilizando el paquete PerFit. [18] Se han publicado dos guías sobre cómo realizar un análisis de escala Mokken. [19] [20]
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