# data[].attributes.body
aunque se presente semejanzas la CCI no es la regresion item-test (que consiste en hacer

corresponder los valores del test con las proporciones de aciertos en un determinado item )

# data[].attributes.body
-se ha verificado que ciertas disciplinas son claramente multidimencionales.

-segun un estudio en USA detectaron que las preguntas de una prueba apuntaban a tres

dimensiones diferentes claramente identificables.

-una posibilidad para corregir la multiplicidad en las pruebas es realizar preguntas que representen

solo una dimencion pero esto implicaria descartar preguntas potencialmente valiosas para los

objetivos de la prueba.

# data[].attributes.body
El proceso de medición como la localización de personas e items en linea recta,los ítems tendrán distintas localizaciones dependiendo de su nivel de dificultad

# data[].attributes.body
Relacionan a sujetos e ítems de modo interactivo

# data[].attributes.body
Se puede utilizar como procedimiento de puntuacion la acumulacion de puntos

# data[].attributes.body
Los test como una muestra seleccionada de un universo de items equivalentes unos a otros

# data[].attributes.body
Se denomina CCI porque cada item se caracteriza por su curva.

# data[].attributes.body
- No es posible comprar la prueba con otra prueba que evalúe el mismo item.

- Al utilizar la acumulación de puntos se puede observar en general el resultado

de los item, pero impide verificarla relación de cada item con el sujeto que aplica.

- Como no se analizan los item por separado, no se puede identificar la calidad de

cada item.

- Como en esta teoria todos los item de una prueba tienen el mismo valor, para

el evaluador todos tienen un nivel de fiabilidad identico.

-

# data[].attributes.body
- Permite determinar el resultado de un item respecto a

un sujeto en comparación a otros sujetos inmersos en las

mismas condiciones o grupo perteneciente.

- Permite medir de forma cuantitativa caracteristicas

observables en el sujeto.

# data[].attributes.body
- Es posible comparar examinados aunque se hayan abordado diferentes pruebas.

- Provee una medida de precisión en la estimación de la habilidad de cada individuo.

- Dispone de instrumentos de medida que no dependen de los objetos medidos,

son invariantes a los sujetos evaluados.

- Permite un mejor análisis de valor o número que arroja la prueba.

# data[].attributes.body
El instrumento de medida se reparte por igual

a lo largo del test, pero no se mide con la misma

fiabilidad en los distintos niveles de variable.

# data[].attributes.body
Proporciona un análisis detallado de cada ítem

permitiendo establecer la fiabilidad de los ítems

de la prueba.

# data[].attributes.body
Solo es posible comparar resultados de sujetos evaluados

en distintos momentos, si se ha utilizado la misma prueba

y los mismos sujetos.

# data[].attributes.body
Se puede evaluar al sujeto aunque se haya abordado diferentes pruebas,

teniendo en cuenta la misma medición del dominio.

# data[].attributes.body
Los errores de medición es igual para todos los sujetos,

no permite hacer análisis de la exactitud de cada puntaje.

# data[].attributes.body
Permite hallar una medida de precisión en

la estimación de la habilidad de cada individuo

o grupos de la misma habilidad.

# data[].attributes.body
Es la probabilidad de acertar un ítem que solo depende de los

valores de la variable medida por el ítem, de tal manera que los

sujetos que tengan una puntuación distinta, su probabilidad de

superar el ítem será distinto.

# data[].attributes.body
Se centra en las propiedades de cada ítem, consta de 3 tipos de análisis:

1. Eliminación de ítems que no proporcionan información significativa sobre el rasgo de interés.

2. Seleccionar ítems que proporcionen la máxima discriminación en el rasgo.

3. identificar ítems de prejuicios (raciales, género, etc) función Diferencial del Ítem.

# data[].attributes.body
Son invariantes, los resultados dependen únicamente del sujeto evaluado, no de los instrumentos de medida.

# data[].attributes.body
La evaluación del sujeto depende de la ejecución del grupo dentro del cual se evaluó.

# data[].attributes.body
Es unidimensional, existe independencia

local entre los ítems.

# data[].attributes.body
Trabaja con varias dimensiones de un constructo