Item Response Theory Models for Forced-Choice Questionnaires

espanolLos cuestionarios de eleccion forzosa multidimensionales son considerados un medio para el control de los sesgos de respuesta. Historicamente, su aplicacion se ha visto obstaculizada por la ipsatividad de sus puntuaciones, que impide hacer comparaciones entre individuos. Recientemente, se ha aplicado la teoria de respuesta al item en este contexto, la cual permite obtener medidas normativas. Esta tesis presenta el modelo Multi-Unidimensional Pairwise Preference-2 Parameter Logistic para cuestionarios de pares de eleccion forzosa. Consta de tres manuscritos, cada uno con objetivos diferentes. El primero presenta el modelo y propone un procedimiento de estimacion Bayesiana conjunta de los parametros estructurales e incidentales. Pone a prueba dicha estimacion en diferentes condiciones en un estudio de simulacion, asi como en datos empiricos, y compara sus resultados con un procedimiento frecuentista basado en modelos de ecuaciones estructurales. El segundo manuscrito se centra en el diseno de cuestionarios de eleccion forzosa multidimensionales para controlar sesgos de respuesta. Profundiza en los fundamentos de la teoria de respuesta al item multidimensional, para demostrar como este diseno puede dar lugar a una indeterminacion empirica, bajo ciertas condiciones que implican una restriccion dimensional. Se proponen indices para evaluar la dimensionalidad, y se ponen a prueba con datos simulados las consecuencias de la indeterminacion y la utilidad de estos indices. El tercer manuscrito contrasta el supuesto de invarianza del modelo, el cual implica que los parametros de los items no cambian cuando se combinan en bloques de eleccion forzosa. Propone un metodo para contrastar la hipotesis de invarianza basada en la razon de verosimilitudes de modelos anidados. Este se aplica a datos empiricos, mostrando que el supuesto se cumple en gran medida. Tambien explora las condiciones que pueden dar lugar a violaciones del supuesto de invarianza, y propone hipotesis y metodos para contrastarlas. EnglishMultidimensional forced-choice questionnaires are regarded as a means of controlling response bias. The application of these instruments has been held back historically by the ipsativity of their scores, which precludes inter-individual comparisons. Item response theory has only been applied recently, enabling them for normative scaling. The present dissertation introduces the Multi-Unidimensional Pairwise Preference-2 Parameter Logistic model, an item response model for pairwise forced-choice questionnaires. It consists of three manuscripts, each with different aims. The first manuscript introduces the model and proposes a Bayesian estimation procedure for the joint estimation of structural and incidental parameters. It tests the model estimation under different conditions on a Monte Carlo study, and on empirical data, and compares the results with a procedure based on frequentist structural equation modelling. The second manuscript considers the design of multidimensional forced-choice instruments for controlling response bias. It delves into the underpinnings of multidimensional item response theory to demonstrate how this design may lead to an empirical underidentification under certain conditions, implying a dimensional restriction. The manuscript proposes indices for assessing the dimensionality, and tests them and the consequences of the underidentification on simulated data. The third manuscript tests the invariance assumption of the model, which implies that the item parameters remain unchanged when paired in forced-choice blocks. It proposes a methodology for testing the hypotheses, based on the Likelihood ratio of nested models. The method is then applied to empirical data from forced-choice and graded-scale responses, showing that the assumption largely holds. The manuscript also explores the conditions that are likely to induce violations of the invariance assumption, and proposes hypotheses and methods for testing them.