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Los test de respuesta forzada son ampliamente utilizados para reducir el efecto de los diferentes tipos de sesgo en la respuesta asociados a los test psicológicos (por ejemplo, la aquiescencia o la deseabilidad social). Sin embargo, este tipo de test genera los denominados datos ipsativos, los cuales poseen propiedades que hacen desaconsejable la aplicación de las técnicas clásicas de análisis factorial para su evaluación psicométrica. Pese a ello, en la práctica, muchos investigadores siguen empleando estos procedimientos para analizar los ítems de repuesta forzada; esto lleva necesariamente a conclusiones erróneas. El presente trabajo expone las propiedades analíticas de los ítems de respuesta forzada, así como un ejemplo que ilustra cómo afectan estas propiedades a la aplicación de las técnicas estadísticas clásicas y conducen a interpretaciones erróneas. Adicionalmente, se presenta una de las principales alternativas para analizar este tipo de datos basada en el modelo de juicio comparativo de Thurstone, así como los resultados de un estudio de simulación que ilustra su aplicación y efectividad en la recuperación de la estructura factorial original
Forced-choice tests are widely used in order to reduce the impact of different response set biases typically associated to psychological tests (e.g. acquiescence or social desirability). However, these tests produce ipsative data which have undesirable properties, thereby making an inappropriate application of classical factor analysis techniques for psychometric evaluation commonly used by researchers. This paper explains the analytical properties of forced-choice tests, along with an example that illustrates how these properties have an impact on the application of conventional statistical techniques and produce improper results. Additionally, one of the current proposals is presented in order to analyze these data based on the comparative judgment model by Thurstone, along with the results of a simulation study which illustrates its implementation and effectiveness in recovering the original factor structure.
