Efecto del número de alternativas de respuesta en las propiedades psicométricas de las escalas tipo Likert

Resumen

Las escalas tipo Likert son las más utilizadas en las Ciencias Sociales y de la Salud Dichas escalas se emplean para medir actitudes principalmente, aunque también se emplean para determinar la existencia o no de determinado rasgo de personalidad. A pesar de que históricamente se sabe que el número de alternativas de respuesta puede afectar a las propiedades psicométricas del cuestionario cuando se elabora una nueva escala no se presta especial atención a este aspecto. Se suelen emplear 5 alternativas de respuesta cuando se trata de evaluar actitudes y dos cuando están destinadas a medir rasgos de personalidad. El objetivo de esta tesis doctoral es el de determinar cuál es el número de alternativas de respuesta que maximiza las propiedades psicométricas de una escala, considerando como propiedades psicométricas tanto la fiabilidad como la validez del mismo. El estudio se realiza mediante un método de Monte Carlo en el que se simulan las respuestas a 30 ítems en los que se modifica la intercorrelación desde 0,2 hasta 0,9. También se modifica el tamaño muestral, analizando cuatro grupos diferentes: 50,100,200 y 500 casos. El número de alterantivas de respuesta que se estudia va de 9 a 2. Dicho trabajo fue completado con el mismo estudio ya señalado; pero con muestras reales. Se pasa el EPQ-A a 1.500 personas modificando el número de alternativas de respuesta, desde las dos con las que el cuestionario está comercializado hasta con 9 alternativas de respuesta. Evidentemente, por motivos obvios, los sujetos que responden con un número de alternativas no responden el cuestionario con otro número. También se lleva a cabo un estudio preliminar bajo los supuestos de la Teoría de la Respuesta a los ítems, siguiendo el modelo de Respuesta Graduada propuesto por Samejima en 1969. Dicho modelo permite poner en común las escalas tipo Likert con la Teoría de la Respuesta a los Ítems. Los resultados aconsejan el uso