La medida de la comprensión emocional con el modelo de Rasch

  1. Delgado, Ana R. 1
  1. 1 Universidad de Salamanca
    info

    Universidad de Salamanca

    Salamanca, España

    ROR https://ror.org/02f40zc51

Revista:
Actualidades en Psicología

ISSN: 2215-3535 0258-6444

Año de publicación: 2016

Título del ejemplar: Actualidades en Psicología

Volumen: 30

Número: 120

Páginas: 47-56

Tipo: Artículo

DOI: 10.15517/AP.V29I119.21516 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

Otras publicaciones en: Actualidades en Psicología

Resumen

El objetivo fue construir ítems de comprensión emocional desde la perspectiva del Modelo de Rasch, comparando mediante un experimento aleatorizado los formatos de respuesta verbal/imagen. Participaron 204 sujetos de población general. Se contrastó el efecto del formato (verbal/imagen) y del género en las medidas Rasch de comprensión de emociones de los participantes y se analizó el efecto de la distancia social (cerca/lejos) sobre la dificultad Rasch de los ítems. El formato de respuesta tuvo un efecto significativo sobre las medidas independientemente del género: el formato verbal resultó más fácil que el de imagen. El efecto del género fue significativo, favorable a las mujeres. Los ítems que describían situaciones con receptores cercanos resultaron más fáciles que los que incluían receptores lejanos. 

Referencias bibliográficas

  • Delgado, A. R. (2012). Using the Rasch Model to test the psychometric quality of emotion recognition items. Journal of the International Neuropsychological Society, 18 (S1), 69.
  • Delgado, A. R. (2009a). Spanish basic emotion words are consistently ordered. Quality & Quantity, 43, 509-517.
  • Delgado, A. R., (2009b). Social robots, moral emotions. Proceedings of the 11th International Conference on Enterprise Information Systems, vol. AIDSS (pp. 263-270). ICEIS.
  • Delgado, A. R., & Máarquez, M. G. (2013a). Intracategorial varieties of contempt in a heterogeneous sample. Universitas Psychologica, 12, 357-362.
  • Delgado, A. R., & Máarquez, M. G. (2013b). Social robots, cross-cultural differences. Proceedings of the 15th International Conference on Enterprise Information Systems, vol. 3 (pp. 109-112). INSTICC.
  • Engelhard, G. (2013). Invariant measurement: Using Rasch Models in the social, behavioral and health sciences. New York, NY: Routledge.
  • Henrich, J. Heine, S.J., & Norenzayan, A. (2010). The weirdest people in the world? Behavioral and Brain Sciences, 33, 61-135.
  • Inchausti, F., Prieto, G., & Delgado, A. R. (2014). Análisis Rasch de la versión española de la escala Mindful Attention Awareness Scale en una muestra clínica. Revista de Psiquiatría y Salud Mental, 7, 32-41.
  • Joseph, D. L., & Newman, D. A. (2010). Emotional intelligence: an integrative meta-analysis and cascading model. Journal of Applied Psychology, 95, 54-78.
  • Langner, O., Dotsch, R., Bijlstra, G., Wigboldus, D. H. J., Hawk, S. T., & van Knippenberg, A. (2010). Presentation and validation of the Radboud faces database. Cognition and Emotion, 24, 1377-1388. DOI:10.1080/02699930903485076
  • Linacre, J. M. (2013). Winsteps Rasch measurement computer program, version 3.80.1. Chicago: Winsteps.com.
  • LiveCode 4.6 [computer software]. (2011). Retrieved from http://runrev.com/
  • MacCann, C., Joseph, D. L., Newman, D. A., & Roberts, R. D. (2014). Emotional intelligence is a second stratum factor of intelligence: evidence from hierarchical and bifactor models. Emotion, 14, 358-74.
  • Máarquez, M. G., & Delgado, A. R. (2012). Revisión de las medidas de reconocimiento y expresión de emociones. Anales de Psicología, 28, 978-985.
  • Mayer, J. D., Roberts, R. D., & Barsade, S. G. (2008). Human abilities: emotional intelligence. Annual Review of Psychology, 59, 507-536.
  • Newton, P. E., & Shaw, S. D. (2013). Standards for talking and thinking about validity. Psychological Methods, 18, 301-19.
  • Prieto, G., & Delgado, A. R. (2003). Análisis de un test mediante el modelo de Rasch. [Rasch-modelling a test]. Psicothema, 15, 94-100.
  • Prieto, G., & Díaz Velasco, A. (2003). Uso del modelo de Rasch para poner en la misma escala las puntuaciones de distintos tests. Actualidades en Psicología, 19, 5-23.
  • Rasch, G. (1960). Probabilistic models for some intelligence and attainment tests. Copenhagen, Denmark: Danish Institute for Educational Research.
  • Reckase, M. D. (1979). Unifactor latent trait models applied to multifactor tests: results and implications. Journal of Educational Statistics, 4, 207-230.
  • Roznowski, M., & y Reith, J. (1999). Examining the measurement quality of tests containing differentially functioning items: do biased items result in poor measurement? Educational and Psychological Measurement, 59, 248–69.
  • Smith, R. M. (2004). Detecting item bias with the Rasch model. Journal of Applied Measurement, 5, 430-449.
  • Soderberg, C. K., Callahan, S. P., Kochersberger, A., Amit, E., & Ledgerwood, A. (2015). The effect of psychological distance on abstraction: A meta- analysis of construal level theory. Psychological Bulletin, 141, 525-548.
  • Tracy, J. L., & Randles, D. (2011). Four models of basic emotions: a review of Ekman and Cordaro, Izard, Levenson, and Panksepp and Watt. Emotion Review, 3, 397-405.