Luigi Tesio, Massimo Penta, Carlyne Arnould, Céline's Analisi di Rasch e questionari di misura: Applicazioni in PDF

By Luigi Tesio, Massimo Penta, Carlyne Arnould, Céline Decruynaere

ISBN-10: 8847007704

ISBN-13: 9788847007703

I questionari di valutazione sono gli strumenti pi? utilizzati al giorno d’oggi nel campo della medicina e delle scienze umane consistent with valutare variabili quali los angeles disabilit?, l’altruismo o il dolore. Pur tuttavia, spesso i clinici conoscono male questi strumenti. Che cosa misurano veramente? Come debbono essere interpretati i risultati? Questo libro cerca di rispondere a queste domande. Non si tratta di un semplice manuale di utilizzo dei questionari di valutazione. Il suo obiettivo principale ? quello di fornire a tutti, ricercatori e clinici, le basi metodologiche necessarie in line with sviluppare lo strumento-questionario e in line with interpretarne i risultati. Dopo avere esposto i fondamenti di una misura oggettiva secondo il modello statistico di Georg Rasch, gli autori avanzano una serie di domande che si pongono frequentemente in fase di applicazione. Quali sono i criteri di una misura oggettiva? Si possono interpretare i risultati in modo quantitativo? Come si convalida uno strumento di misura? Le risposte osservate in gruppi diversi di soggetti sono confrontabili tra loro? I primi sei capitoli, arricchiti da numerosi esempi pratici e da esercizi con le relative soluzioni, espongono le basi metodologiche della valutazione quantitativa secondo il modello Rasch. Il settimo capitolo descrive passo dopo passo le tappe dello sviluppo e della validazione di una scala di misura di abilit? manuale, gi? applicata con successo in Medicina Riabilitativa. Questo libro ? il risultato di un lavoro d’?quipe dell’Unit? di Riabilitazione dell’Universit? Cattolica di Lovanio. Il libro ? stato tradotto, commentato e adattato da Luigi Tesio, Professore di Medicina Fisica e Riabilitativa della Universit? degli Studi di Milano.

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La difficoltà dell’item (δi = 0 logit, tratto spesso) è definita come la localizzazione media delle soglie. B. Curve di Probabilità delle Categorie (CPC) che indicano la probabilità di osservare ciascuna categoria di risposta possibile in funzione della localizzazione della persona in rapporto all’item (βn – δi). Le soglie (segmenti verticali a tratteggio) corrispondono alla capacità che rende due risposte adiacenti equiprobabili. C. Curva Caratteristica dell’Item (CCI) che indica il punteggio atteso in un item in funzione della localizzazione relativa della persona in rapporto all’item (βn – δi).

5), per un punteggio totale di 2. Tuttavia la formulazione probabilistica del modello prevede che non tutte le persone con la stessa capacità rispondano esattamente nella stessa maniera. Se 100 persone con la stessa capacità avessero risposto all’insieme dei 6 item, 77 di loro avrebbero dovuto riportare un punteggio di 2, e 33 di loro un punteggio di 1 in base alla previsione del modello. 77) può essere convertito in una misura oggettiva espressa su una scala lineare. Nello stesso modo, il punteggio osservato (cioè 1 o 2) su una scala ordinale può essere convertito su una scala lineare, cosa che rende possibili dei confronti quantitativi purché il test soddisfi i criteri di una misura oggettiva esposti nel Cap.

In questi casi la “severità” di un certo esaminatore, sia essa sistematica o specifica per certe classi di soggetti o di domande, può alterare la stima di capacità dei soggetti. I modelli facets dominano molto efficacemente questo tipo di interferenza e restituiscono sia misure dei soggetti non contaminate dalla severità di un particolare esaminatore, sia misure di severità e coerenza dei diversi esaminatori. In alcune applicazioni avanzate dei modelli facets, gli esaminatori sono “certificati” con misure Rasch di severità e di coerenza di cui si tiene conto quando sono chiamati a esprimere punteggi.

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Analisi di Rasch e questionari di misura: Applicazioni in medicina e scienze sociali by Luigi Tesio, Massimo Penta, Carlyne Arnould, Céline Decruynaere


by Michael
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