¿Cómo entender qué es un puntaje bajo o alto para una medida en particular?

Primero, un punto menor es que el TIPI es una medida muy pobre de la personalidad a nivel individual. Las medidas de personalidad de dos ítems rara vez son justificables. Los errores estándar de medición son innecesariamente grandes.

En general, estás hablando del tema de las normas y las puntuaciones estandarizadas. Cualquier libro de introducción a la medición psicológica tratará temas relacionados con puntuaciones y normas estandarizadas.

Consideraciones generales sobre la definición de una puntuación alta y baja:

1. Defina su población.

Necesitas definir tu población objetivo. Por ejemplo, ¿Solo hombres? Solo hembras? ¿Qué edades? ¿Que pais? etc.

2. Obtener estimaciones de las normas para esa población.

Luego necesita obtener una estimación de muestra de esa población. En algunos casos, el manual de prueba puede proporcionar esto. En otros casos, puede consultar la literatura publicada para ver varios ejemplos normativos.

3. Calcula puntuaciones estandarizadas

A continuación, debe calcular una puntuación estandarizada que relacione la puntuación de un encuestado en particular con las normas. Los rangos percentiles son una forma de hacer esto. Otros enfoques se basan en puntajes z (es decir, donde el puntaje bruto se escala a la media de cero y una desviación estándar de 1). Por ejemplo, las puntuaciones t son las mismas que las puntuaciones z, pero la media es 50 y la desviación estándar es 10. https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_score

Tenga en cuenta que estos puntajes estandarizados siempre dependen de su muestra estándar.

También hay una variedad de enfoques más sofisticados que a veces se aplican. Por ejemplo, si está realizando pruebas cognitivas en niños, puede interpolar normas entre edades, por ejemplo, la norma para un niño de 6,5 años es diferente a la de un niño de 6,8 años.

4. Definir puntos de corte

La definición de alto y qué puntajes son bajos, promedio y altos es algo arbitrario. Probablemente quiera pensar en su aplicación y cuáles serán las consecuencias de estas designaciones categóricas.

Dicho esto, creo que en base al lenguaje natural, creo que un punto de partida razonable (usando puntajes z donde la media es 0 y la desviación estándar es 1) sería:

• Bajo: puntuación z < -1
• Promedio: -1 < puntuación z < 1
• Alto: puntuación z > 1

Probablemente usaría lenguaje para decir eso también

• Muy bajo: puntuación z < -2
• Muy alto: puntuación z > 2

Suponiendo una distribución normal, aproximadamente un sexto de la distribución sería de categoría baja y otro sexto estaría en la categoría alta. Si la distribución no es normal (p. ej., tiene efectos de piso o techo), entonces puede preferir percentiles para las distribuciones completas o puntajes brutos, pero en los casos de artículos publicados, probablemente no tendrá eso.

Aplicar al ejemplo de TIPI

Por lo tanto, por el bien de la ilustración, así es como aplicaría esto a lo anterior

Para la extraversión, donde la media es 4,44 y la SD es 1,45, es posible que tenga puntos de corte de bajo < 2,99 < promedio < 5,89.

De todos modos, como se señaló anteriormente, la publicación presenta varias normas diferentes por género y raza. Incluso puede tener sus propias normas que sean más relevantes para su contexto.