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El propósito de este artículo consiste en obtener reglas óptimas en los tests secuenciales de clasificación. En un test secuencial de clasificación, la decisión a tomar es clasificar a una persona como maestro, no maestro, o continuar el test y administrar el siguiente ítem. Se aplica la teoría de la decisión secuencial bayesiana; es decir, las reglas óptimas resultan de minimizar las pérdidas esperados posteriores asociadas con todas las posibles reglas de decisión en cada momento de test. La principal ventaja de este acercamiento es que los costes de aplicar el test pueden ser tenidos en cuenta de manera explícita. Se asume el modelo binomial para determinar la probabilidad de respuesta correcta dado un cierto nivel de funcionamiento de la persona. Se adopta una pérdida umbral como función de perdida. El artículo termina con un estudio de simulación en el que la estrategia secuencial bayesiana se compara con otros procedimientos disponibles en la literatura para problemas de decisión similares.
