APLICACIÓN DE LA TEORÍA DE LA RESPUESTA AL ÍTEM EN LA EVALUACIÓN DE LA RELEVANCIA DE LOS ELEMENTOS DE LAS AGRUPACIONES
DOI:
https://doi.org/10.56238/edimpacto2024.002-125Palabras clave:
Machine Learning, Cluster, Item Response TheoryResumen
El objetivo de este estudio es aplicar la Teoría de Respuesta al Ítem (TRI) para determinar las dificultades en la asignación de elementos a sus respectivos grupos de 38 algoritmos de agrupación en 11 conjuntos de datos. Utilizando la escala cognitiva basada en el Parámetro b de Dificultad de los Modelos de Parámetros Logísticos (LP) de la TRI, se obtuvieron resultados que indican cambios significativos en la relevancia de los elementos en grupos equilibrados y desequilibrados, donde el nivel de precisión en la asignación de elementos en el rango de dificultad fue predominante para los algoritmos de agrupamiento. El uso de la escala psicométrica durante la asignación de agrupaciones en situaciones adversas aumenta la fiabilidad de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones, con un uso potencial por parte de los profesionales en áreas críticas.