4.- Discusión.

La medición psicológica puede clasificarse en función de las características métricas de las escalas obtenidas en medición fundamental o representacional y medición de índice. La primera se caracteriza por establecer una correspondencia biunívoca entre la propiedad medida y la escala de medición; en la segunda esta relación es sólo unívoca (Dawes, 1972). En este hecho reside una de las diferencias principales entre ambos acercamientos, es decir, en la información contenida en la escala métrica referida a la escala psicológica. ¿Qué tipo de inferencias son posibles sobre el objeto medido a partir del conocimiento de su valor escalar? ¿Cuál es el conocimiento sobre la actitud de un sujeto que incorpora una determinada puntuación empírica obtenida en una escala Likert? La asunción mínima de correspondencia de orden entre valores empíricos y valores subyacentes no siempre se cumple. Por ejemplo ante dos ítems politómicos (i y j) con escalas de respuesta 1, 2, 3 y 4 las opciones de dos sujetos podrían ser 2-3, y 3-2. En esta situación la conclusión sería que ambos sujetos presentan el mismo valor en el rasgo, pero hasta que punto es plausible esta inferencia? Si analizamos individualmente cada uno de los ítems, podrían ser diferentes las conclusiones?

Las inferencias a partir de los valores escalares dependen del grado de cumplimiento de las propiedades de orden estocástico, y éstas están asociadas a diferentes propiedades de los modelos psicométricos de respuesta al ítem. Su conocimiento resulta básico tanto para seleccionar un determinado modelo en función de los requerimientos que se plantee el investigador, como para situar las inferencias derivadas de las puntuaciones obtenidas en un marco teórico y práctico correcto.

Entre el total de modelos disponibles el modelo fuerte de doble monotonía presentado en este trabajo cubre un espacio entre el modelo clásico de tests y los modelos paramétricos de respuesta al ítem que resultan más restrictivos. Permite obtener información métrica de orden referente tanto a los sujetos como al ordenamiento de los ítems en condiciones en las que se disponen de pocos ítems y en situaciones en que los datos no se ajustan a modelos paramétricos. Por ejemplo el ajuste de los datos presentados en este trabajo al modelo de respuesta graduada de Samejima (1997) fue malo. La estimación de los parámetros por el método de máxima verosimilitud marginal para cada uno de los ítems fue: a₁=1,23; b₁₁=-3,84; b₁₂=-1,14; a₂=0,91; b₂₁=-3,64; b₂₂=-0,06; a₁=2,17; b₃₁=-2,73; b₃₂=-1,08; a₄=1,35; b₄₁=-3,29; b₄₂=-0,39; a₅=1,60; b₅₁=-2,27; b₅₂=0,31. El ajuste al modelo se evaluó con el estadístico Chi-cuadrado que fue estimado con la ayuda de MODFIT. Todos los valores resultaros significativos (₁=143,06; ₂=190,79 ; ₃=33,78; ₄=108,01; ₅=62,192).

Este modelo permite además la evaluación del orden invariante de los ítems. Su cumplimiento es un requisito elemental con vistas a una interpretación correcta de los resultados obtenidos por un test. El hecho de que no puedan ordenarse los ítems porque sus funciones de respuesta se cruzan crearía subordenamientos de ítems diferentes a lo largo de la escala (Figura 1); es decir, el orden entre ítems dependería del nivel del sujeto en el rasgo. Piénsese en dos ítems cuyas funciones de respuesta se crucen; antes y después de la intersección el orden de los ítems se invertiría, lo cual desde un punto de vista métrico haría depender las características del instrumento de medida de las características del instrumento medido.

Por otro lado, el estudio de la propiedad de orden invariante de los ítems es una herramienta de análisis que se perfila como válida para el estudio del funcionamiento diferencial de los ítems en subgrupos de interés.

Uno de los problemas que presenta el modelo politómico fuerte de doble monotonía es la falta de cumplimiento formal de OEL. Dado que OEL permite realizar inferencias sobre la variable latente, la convierte en una cualidad más interesante que OEM porque permite ordenar a las personas sobre el constructo (no-observable) medido. Esta carencia se traduce en que con este modelo no sería lícito hacer uso de las propiedades métricas de la escala theta (Hambleton y Swaminathan, 1985) y limitaría nuestro conocimiento a propiedades de orden sobre la escala manifiesta (X+). En condiciones prácticas, sin embargo, este hecho no originaría problemas mayores porque habitualmente los resultados se comunican con referencia al orden y no a la distancia, más difícil de interpretar desde una perspectiva psicológica, además los trabajos llevados a cabo hasta el momento coinciden en considerar que las violaciones de esta propiedad métrica se dan en los extremos de la escala X+, lo cual no afectaría al ordenamiento de la mayoría de las personas (van der Ark, en prensa). No disponemos sin embargo de procedimientos empíricos para la evaluación y valoración de esta interesante propiedad que se está convirtiendo en un tema de investigación preferencial.

En definitiva el modelo fuerte de doble monotonía aporta todas las ventajas de los modelos no-parámetricos: proporciona un marco de trabajo más manejable que el que puedan procurar los modelos paramétricos, ofrece herramientas de análisis y evaluación de sus asunciones fáciles de aplicar, y aporta información relevante sobre los datos analizados que puede ser aprovechada tanto en las fases tempranas de construcción de instrumentos de medida donde se dispone de pocos sujetos como en situaciones donde los modelos paramétricos presentan problemas de ajuste.