teorie e tecniche dei test

Quale dei seguenti vantaggi è associato all'uso dei modelli grafici nella psicometria?. Consentono di evitare ogni tipo di ambiguità interpretativa. Permettono l’esclusiva rappresentazione di dati quantitativi. Facilitano l’integrazione tra più fonti di dati in modo coerente. Eliminano il bisogno di strumenti di misura validati.

Quale delle seguenti affermazioni esprime correttamente il principio di centralità semantica in un item?. L’item deve riferirsi direttamente al nucleo teorico del costrutto. L’item deve contenere tecnicismi per mostrare la complessità del costrutto. L’item deve essere scritto in modo da ingannare il partecipante. L’item deve essere scritto in forma negativa per risultare più obiettivo.

Nel contesto italiano, quale criticità è maggiormente evidenziata in relazione all’utilizzo dei test psicologici?. L’eccesso di regolamentazione statale. Il numero troppo elevato di strumenti validati. La mancanza di una normativa unitaria e aggiornata. La scarsa disponibilità di software per la somministrazione online.

Perché è importante coinvolgere sia esperti che membri della popolazione target nella costruzione di un test?. Per aumentare il numero di item da includere. Per aumentare la variabilità culturale degli item. Per ottenere più dati statistici e garantire l'affidabilità del punteggio finale. Per garantire sia la rilevanza teorica sia la comprensibilità degli item.

Qual è la principale caratteristica del campionamento sistematico?. La scelta volontaria dei soggetti. La suddivisione del campione in sottogruppi omogenei. L'assegnazione casuale dei partecipanti alle condizioni. La selezione di unità a intervalli regolari.

Qual è un limite metodologico importante nell'uso dei giudizi di esperti per la valutazione della validità di contenuto?. La necessità di calcolare indicatori di attendibilità test-retest. L’impossibilità di quantificare i risultati ottenuti. La difficoltà di utilizzare scale a intervallo per la valutazione degli item. La possibilità di influenze soggettive da parte dei valutatori.

Quale tra i seguenti valori di d di Cohen è considerato indicativo di un’ottima capacità discriminante in un test di prestazione tipica?. Tra 0.20 e 0.50. Inferiore a 0.20. Maggiore di 0.80. Tra 0.50 e 0.80.

Qual è lo scopo principale della matrice multitratto-multimetodo?. Convalidare il contenuto testuale di un item. Distinguere tra varianza dovuta al costrutto e varianza dovuta al metodo. Misurare l'attendibilità interna dello strumento. Identificare le dimensioni latenti attraverso un'unica metodologia di misura.

In quale situazione il coefficiente di attendibilità coincide formalmente con la correlazione tra due insiemi di punteggi?. Quando le due forme sono perfettamente parallele. Quando si usa un modello congenerico. Quando i punteggi vengono standardizzati. Quando le due forme hanno medie diverse ma stessa varianza.

In che condizione la sovrapposizione tra cerchi rappresentanti gli item (in un diagramma di Venn) suggerisce l’idoneità all’analisi fattoriale?. Quando ogni item è completamente sovrapposto a tutti gli altri. Quando i cerchi non si sovrappongono affatto. Quando la covarianza è negativa. Quando la varianza condivisa tra item è ampia.

Quale condizione è essenziale per garantire l’adeguatezza del campione nell’analisi fattoriale?. Una struttura mono-fattoriale presunta. La significatività della correlazione tra tutte le variabili. Un rapporto soggetti/variabili almeno pari a 5:1. La normalità multivariata perfetta.

Qual è la logica di rotazione dei fattori nell’ambito dell’estrazione?. Ordinare i fattori in base alla varianza spiegata. Eliminare i fattori meno significativi. Ottenere una soluzione con il minimo numero di item. Semplificare la struttura per facilitare l’interpretazione.

Qual è la differenza principale tra PCA (analisi delle componenti principali) e PFA (analisi fattoriale per assi principali) secondo il testo?. PCA si basa su ipotesi teoriche, PFA è puramente statistico. PCA considera tutta la varianza, PFA solo quella comune. PFA si usa per dati dicotomici, PCA per dati continui. PFA considera la varianza specifica, PCA la ignora.

Cosa indica l’indice di complessità fattoriale di Hoffman in un’analisi fattoriale?. Indica in quanti fattori ciascun item mostra saturazioni rilevanti. Valuta la precisione delle saturazioni nel modello obliquo. Misura l’adeguatezza della matrice di correlazione. Serve per confrontare la varianza spiegata tra modelli ortogonali e obliqui.

In un modello bifattoriale, ogni item: Satura esclusivamente su un fattore specifico. Satura su due fattori generali distinti. È vincolato a non saturare su nessun fattore generale. Satura su un fattore generale e su uno specifico.

Quale tra le seguenti affermazioni rappresenta un criterio distintivo del modello di Rasch rispetto ad altri modelli IRT a più parametri?. Presume che ogni item abbia lo stesso potere discriminante. Utilizza una funzione gaussiana per modellare la probabilità di risposta. Permette di modellare la discriminatività specifica di ogni item. Include parametri di guessing per ciascun item.

Quale interpretazione psicometrica è corretta osservando una probabilità di risposta pari a 0.5 nel modello di Rasch?. L’item ha una difficoltà moderata indipendentemente dal soggetto. L’abilità del soggetto è uguale alla difficoltà dell’item. La risposta corretta è dovuta al caso. Il soggetto ha il 50% di abilità richiesta dal test.