Ciencia
Rigor psicométrico, evidencia observable
Lumos combina psicometría clásica y moderna con IA auditable. Estos son los fundamentos que sostienen cada score que entregamos.
Teoría clásica de los tests (TCT)
Cada ítem del banco Lumos es evaluado por índices de dificultad (proporción de aciertos) y discriminación (correlación ítem-total). Ítems fuera del rango 0.30–0.85 de dificultad, o con discriminación < 0.20, son marcados para revisión.
Teoría de respuesta al ítem (IRT)
Para las secciones cognitivas modelamos parámetros de dificultad, discriminación y adivinación (3PL). Esto permite entregar tests adaptativos por nivel y comparar candidatos con distintos conjuntos de ítems en la misma escala.
Confiabilidad y validez
Reportamos alfa de Cronbach por competencia (objetivo ≥ 0.75). Estudios de validez concurrente contra métricas de desempeño y validez de contenido con paneles de expertos en RR.HH. cada trimestre.
Control de sesgo
Análisis de funcionamiento diferencial del ítem (DIF) por género, edad y nivel educativo. Ítems con DIF significativo son retirados o rebalanceados. Auditoría publicada trimestralmente en la sección de cumplimiento.
Publicaciones y referencias
- • American Psychological Association — Standards for Educational and Psychological Testing (2014).
- • International Test Commission — Guidelines on the Use of AI in Testing (2022).
- • EFPA — Test Review Model para revisión de instrumentos psicométricos.
- • Wonderlic Personnel Test — validación cognitiva para selección laboral (McKelvie, 1989).
- • DISC — Marston, W. M. Emotions of Normal People (1928); adaptaciones modernas basadas en Big Five.
Rigor científico, decisiones defensibles
Cada reporte de Lumos deja trazabilidad completa: qué ítems se aplicaron, cómo se calcularon los scores y qué modelo generó la interpretación.
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