Introduction to Many-Facet Rasch Measurement

Eckes, Thomas

doi:10.3726/978-3-653-04844-5

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“…El promedio imparcial (M I ), el caso de los examinados, es la media de las puntuaciones que otorgaría a una persona un califi cador con un nivel promedio de severidad (Eckes, 2011). Para calcular cada puntuación esperada para una persona n, se fi jan en la media (M) los parámetros de todas las facetas excepto la de la persona.…”

Section: El Modelo Many-facet Rasch Measurement (Mfrm)unclassified

“…Los índices estadísticos que se han utilizado para analizar la fiabilidad entre los calificadores pueden ser clasificados en dos categorías: índices de consenso e índices de consistencia (Eckes, 2011). Los índices de consenso reflejan el grado en el que los calificadores atribuyen las mismas calificaciones en idénticas circunstancias.…”

Section: Fiabilidad Entre Califi Cadoresunclassified

“…Los requisitos mínimos de estos planes consisten en que al menos dos califi cadores evalúen cada prueba y que cada examinado comparta un califi cador con otro examinado. Existen varios diseños de asignación de las pruebas a los califi cadores para garantizar la conectividad (Eckes, 2011;Wright & Stone, 1979). El diseño más simple consiste en asignar a un califi cador un subconjunto pequeño de las pruebas evaluadas por cada uno de los demás califi cadores (Eckes, 2011).…”

Section: Procedimientounclassified

“…Existen varios diseños de asignación de las pruebas a los califi cadores para garantizar la conectividad (Eckes, 2011;Wright & Stone, 1979). El diseño más simple consiste en asignar a un califi cador un subconjunto pequeño de las pruebas evaluadas por cada uno de los demás califi cadores (Eckes, 2011). En este trabajo se utilizó un diseño simple de rotación de los examinados y los califi cadores similar al descrito por Tesio et al (2015).…”

Section: Procedimientounclassified

“…El Diploma de Español de nivel B1 acredita la capacidad del usuario de la lengua para comprender los puntos principales de textos orales y escritos en variedades normalizadas de la lengua que versen sobre asuntos conocidos, ya sean estos relacionados con el trabajo, el estudio o la vida cotidiana; para desenvolverse en la mayoría de las situaciones y contextos en que se inscriben estos ámbitos de uso, y para producir asimismo textos sencillos y coherentes sobre temas conocidos o que sean de interés personal, tales como la descripción de experiencias, acontecimientos, deseos, planes y aspiraciones o la expresión de opiniones. El modelo Many-Facet Rasch Measurement se ha utilizado extensamente para analizar exámenes de expresión oral y escrita del inglés y del español (Eckes, 2011;Gyagenda & Engelhard, 2010;Kondo-Brown, 2002;Park, 2004;Prieto, 2011;Prieto & Nieto, 2014;Tyndall & Kenyon, 1996;Wolfe, 2009). …”

Section: Introductionunclassified

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Análisis de un test de desempeño en expresión escrita mediante el modelo de MFRM

Prieto

2015

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Análisis de un test de desempeño en expresión escrita mediante el modelo de MFRM * Resumen. Este trabajo muestra la utilidad de un modelo de Rasch (Many-Facet Rasch Measurement, MFRM) para medir la competencia de los examinados, la severidad de los calificadores, la dificultad de las tareas y de las variables puntuadas en las pruebas de respuesta construida que se suelen emplear para evaluar el desempeño. Inicialmente se describe el modelo y sus estadísticos básicos. Finalmente se presenta un ejemplo ilustrativo en el que se analizan, mediante el programa FACETS, las fuentes de la variabilidad de las calificaciones de los estudiantes en un test de expresión escrita. Los resultados muestran que el procedimiento es útil para detectar a los calificadores que presentan valores extremos en la variable severidad/ benignidad y para obtener calificaciones objetivas de los examinados (libres de la severidad del calificador).Palabras clave. Evaluación con calificadores, Evaluación del desempeño, Evaluación de la expresión escrita, Modelo de Rasch, Modelo de Muchas Facetas.Abstract. This paper describes how a Rasch model (Many-Facet Rasch Measurement) can be applied to performance assessment focusing on analysis of examinee, raters, tasks and variables. The article provides an introduction to MFRM, a description of analysis procedures, and an illustrative example to examine the effects of various sources of variability on students' performance on a writing test by means of the FACETS program. Results highlight the usefulness of the MFRM to detect raters that have extreme values on the continuum of severity/leniency as well as providing objective measurement of examinee (scores free of rater severity).

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Section: El Modelo Many-facet Rasch Measurement (Mfrm)unclassified

Section: Fiabilidad Entre Califi Cadoresunclassified

Section: Procedimientounclassified

Section: Introductionunclassified

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Análisis de un test de desempeño en expresión escrita mediante el modelo de MFRM

Prieto

2015

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Multifaceted Rasch Analysis for Test Evaluation

Barkaoui

2013

The Companion to Language Assessment

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This chapter provides a conceptual introduction to Rasch models and their potential applications in language test evaluation, with a specific focus on the multifaceted Rasch model (MFRM). In the MFRM, factors in the assessment setting (e.g., task, test taker, rater) are called facets. The MFRM uses the ratings that raters assign to test‐taker performance to provide parameter estimates for each facet (e.g., rater severity, task difficulty, test‐taker ability). Each facet is calibrated from the observed scores and all facets are placed on a single common linear scale called a variable or facets map. An example focusing on an English writing test is used to illustrate the main points discussed in the chapter and the applications and advantages of the MFRM. The chapter also discusses some of the main issues in Rasch approaches to test evaluation.

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Statistics and Software for Test Revisions

In’nami

Koizumi

2013

The Companion to Language Assessment

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A better understanding of statistics in test revisions is of paramount importance for language testers, who can use these measures to further improve the validity of interpretation and use of test scores. To achieve this goal, this chapter examines three types of statistics. First, it describes statistics for understanding the distribution of examinee scores, including means, medians, modes, standard deviations, skewness, and kurtosis. Second, it describes statistics for evaluating the characteristics of items, tasks, and tests, with particular emphasis on item difficulty, discrimination (biserial and point biserial correlations, as well as phi statistics), and distracter analysis. Third, the chapter focuses on statistics for analyzing rating scales and raters, including inter‐rater and intra‐rater reliability, and kappa statistics. More emphasis is placed on generalizability theory (G‐theory) and many‐facet Rasch measurement—methods that have been widely used among language testers. G‐theory is helpful in systematically investigating the reliability of instruments under specific conditions by considering multiple sources of error. Many‐facet Rasch measurement is well suited to examining rater severity or leniency, rater consistency, interaction between rater and item (called rater‐by‐item bias), and the difficulty level of each task. An overview of these three types of statistics is followed by a comparative discussion on software useful for test revision. This includes general‐purpose software (Excel, R, SAS, and SPSS) and specific‐purpose software (ITEMAN, GENOVA, and FACETS). Reporting practice and examples using real data are described for the three types of statistics. We also discuss the benefit of reporting commands, scripts, or syntax (with annotated comments) whenever possible and appropriate. The chapter concludes by stressing the need for a sound statistical reporting practice in test revision: Readers can thereby understand how items, tests, and tasks have been revised based on the analyses, and how this has improved the validity argument for a particular instrument.

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Introduction to Many-Facet Rasch Measurement

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Análisis de un test de desempeño en expresión escrita mediante el modelo de MFRM

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