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Las carreras de Indias de los colegiales de Maese Rodrigo de Sevilla en el siglo XVII
Tomo I ; págs. 119-13
Validación de instrumentos psicométricos en ciencias sociales y de la salud: una guÃa práctica
In recent years,there has been a significant rise in the number of psychometric studies, together with crucial statistical advances for validity and reliability measures. Given the importance of providingaccurate procedures both in methodology and score interpretationof tests and/or measurement scales, the editors-in-chiefof the journal Annals of Psychology have draftedthis guide to address the most relevant issues in the field of applied psychometry. To this end, the present manuscript analyses the main topics under the Classical Test Theory framework (e.g., exploratory/confirmatory factor analysis; reliability, bias, etc.) aimingto synthesizeand clarifythe best practical applications;and improve publication standards.Recientemente se ha incrementado significativamente el número de estudios psicométricos junto a avances estadÃsticos cruciales para evaluar las evidencias de fiabilidad y validez de los tests y escalas de medida. Dada la importancia de proporcionar procedimientos más exactos tanto en la metodologÃa como en la interpretación de las puntuaciones, los editores de la revista Anales de PsicologÃa proponen esta guÃa para abordar los tópicos más relevantes en el campo de la psicometrÃa aplicada. Con esta finalidad, el presente manuscrito analiza los tópicos principales de la TeorÃa Clásica de Tests (e.g., análisis factorial exploratorio/confirmatorio, fiabilidad, validez, sesgo, etc.) con vistas a sintetizar y clarificarlas aplicaciones prácticas, y mejorar los estándares de publicación de estos trabajos
Fitting Rasch Model using Appropriateness Measure Statistics
El objetivo de este trabajo fue estudiar la potencia y propiedades distribucionales de tres estadÃsticos de medida de la adecuación cuando se utilizan como estadÃsticos de ajuste de los Ãtems. Los estadÃsticos sometidos a comparación fueron: Lz, Eci2z y Eci4z. Los resultados obtenidos se compararon con los estadÃsticos T-outfit y T-infit. Se seleccionaron cuatro tamaños muestrales: 100, 250, 500 y 1000 sujetos. Se sometieron a estudio distintas distribuciones de habilidad: uniforme y normal, con media 0 y desviación tÃpica 1, y uniforme y normal con media –1 y desviación tÃpica 1. El parámetro de pseudo-azar fue fijado en .25. Para los parámetros de dificultad se utilizaron dos distribuciones uniformes de ±1 logits y ±2 logits. Por ultimo, se consideraron dos longitudes de tests: 15 y 30 Ãtems. Los resultados mostraron que los estadÃsticos Lz, T-outfit y T-infit no tienden a los valores esperados cuando se calculan con parámetros estimados, mientras que los estadÃsticos Eci2z y Eci4z mantuvieron mejor las propiedades de sus distribuciones teóricas. Además, la potencia de estos dos últimos estadÃsticos para detectar Ãtems no ajustados al modelo de Rasch estuvo entre un 5% y un 10% más que la potencia de los estadÃsticos Lz, T-outfit y T-infitIn this paper, the distributional properties and power rates of the Lz, Eci2z, and Eci4z statistics when they are used as item fit statistics were explored. The results were compare to t-transformation of Outfit and Infit mean square. Four sample sizes were selected: 100, 250, 500, and 1000 examinees. The abilities were uniform and normal with mean 0 and standard deviation 1, and uniform and normal with mean –1 and standard deviation 1. The pseudo-guessing parameter was fixed at .25. Two ranges of difficulty parameters were selected: ±1 logits and ±2 logits. Two test lengths were selected: 15 and 30 items. The results showed important differences between the T-infit, T-outfit, Lz, Eci2z, and Eci4z statistics. The T-oufit, T-infit, and Lz statistics showed poor standardization with estimated parameters because their distributional properties were not close to the expected values. However, the Eci2z and Eci4z statistics showed satisfactory standardization on all conditions. Further, the power rates of Eci2z and Eci4z were 5% to 10% higher than the power rates of Lz, T-outfit, and T-infit to detect items that do not fit Rasch model
Modelo de valuación de sostenibilidad para una empresa exportadora 4.0.
Industry 4.0 came by digital technology and the promise of increased productivity based on data. The scenario is useful to the stakeholder of the sustainable exporting company because it allows it to create value for the goods it exports. But a model that accepts uncertainty is required to relate the input variables: digital technology and strategy 4.0 with the output variable: sustainability. A problem that is solved under a fuzzy logic approach and the fuzzy inference system which generates the data set to train, control, and validate the adaptive network of the fuzzy inference system (ANFIS). Which, creates the algorithm of the sustainability valuation model (SVM). Thus the general objective is completed, and then the model is used in five exporting companies to supervise, control, and calibrating the result of the output variable, which can be a value between zero and one, where zero means loss sustainability and one reflect high sustainability. Data and knowledge that allows the stakeholder to make strategic decisions about advanced digital skills and competencies in the workplace, which is an innovation in the context of Industry 4.0 that allows a contribution of knowledge to the economic literature and management of the business. The SVM will continue its training process with new exporting ecosystems, face-to-face interviews, and
adapt its content to another language.La Industria 4.0 llegó con la tecnologÃa digital y la promesa de un incremento de la productividad sobre la base de dato. El escenario es útil al stakeholder de la empresa exportadora sostenible, porque le permite crear valor a los bienes que exporta. Pero se requiere un modelo que acepte la incertidumbre para relacionar las variables de entrada: tecnologÃa digital y estrategia 4.0 con la variable de salida: sostenibilidad. Un problema que se resuelve bajo un enfoque de la lógica difusa y el sistema de inferencia difusa el cual genera el conjunto de datos para entrenar, controlar y validar la red adaptativa del sistema de inferencia difusa (ANFIS). Lo que permite construir el algoritmo del modelo de valuación de sostenibilidad (MVS) y asà se completa el objetivo general. Luego, el modelo se utiliza en cinco empresas exportadoras con el propósito de supervisar, controlar y calibrar el resultado de la variable de salida, el cual puede ser un valor, entre cero y uno, donde cero significa una baja sostenibilidad y uno refleja una alta sostenibilidad. Dato y conocimiento que le permite al stakeholder tomar decisiones estratégicas sobre las habilidades y competencias digitales avanzadas en el puesto de trabajo, lo cual es toda una innovación en el contexto de la Industria 4.0 que permite una contribución de conocimiento a la literatura económica y gestión de empresa. El MVS continuara su proceso de entrenamiento con nuevos ecosistemas exportadores, entrevistas presenciales y adaptar su contenido a otro idioma
Doris Moreno. Casiodoro de Reina. Libertad y tolerancia en la Europa del siglo XVI. Sevilla, Centro de Estudios Andaluces, 2017, 262 p
Obra ressenyada: Doris MORENO, Casiodoro de Reina. Libertad y tolerancia en la Europa del siglo XVI. Sevilla : Centro de Estudios Andaluces, 2017
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