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

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

I questionari di valutazione sono gli strumenti pi? utilizzati al giorno d’oggi nel campo della medicina e delle scienze umane in line with valutare variabili quali l. a. 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 step 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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Soltanto la localizzazione media dell’item varia lungo il continuum: più l’item è difficile, più le CPC sono spostate verso destra. Sulla base di questo modello l’estensione dei valori di capacità (asse delle ascisse) per cui una data categoria resta la più probabile è la stessa per tutti gli item del test. Nel caso del modello partial credit le soglie centralizzate fra le varie categorie sono differenti da un item all’altro. L’estensione dei valori di capacità per cui una data categoria resta la più probabile varia dunque da un item all’altro.

4, A). Più l’item è difficile e più la sua curva caratteristica è spostata verso destra. In altre parole, per item più difficili occorre una capacità maggiore per ottenere la stessa probabilità di riuscita. Nel caso di item dicotomici un test dà luogo a una serie di curve caratteristiche parallele. Per ogni item, la probabilità di riuscita cresce in maniera monotona – e la probabilità di insuccesso diminuisce in maniera concomitante – al crescere della capacità della persona. L’unità di misura: il logit Il calcolo del rapporto di verosimiglianza di riuscita (in inglese odds) rappresenta un’altra espressione della probabilità di osservare un evento.

Le soglie corrispondono alla capacità per la quale due categorie di risposta adiacenti hanno la stessa probabilità di verificarsi14. Le localizzazioni delle soglie corrispondono alle proiezioni dei punti d’intersezione delle curve di probabilità di due categorie successive sull’asse di misura della variabile (Fig. 2, riquadro A). Il loro valore si esprime dunque in logit. Le soglie sono localizzate sullo stesso asse della capacità delle persone e della difficoltà degli item. Nei modelli politomici le localizzazioni delle soglie definiscono le graduazioni della scala (segmenti verticali a tratteggio lungo la scala di misura della variabile) e costituiscono i parametri che caratterizzano l’item.

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