Advantages of the Rasch Model for Analysis and Interpretation of Attitudes: the Case of the Benevolent Sexism Subscale

Abstract

This paper describes how the use of Rasch Analysis (RA), compared with the Classical Test Theory (CTT) and other Item Response Theory (IRT) approaches, could enhance the study and interpretation of attitudinal scales. This is illustrated with data from 197 students from the University of Costa Rica who answered the Benevolent Sexism (BS) Scale (Glick & Fiske, 1996). Besides providing estimations of the measure’s specific accuracy at different levels of the construct, the RA, thanks to the person versus item map, allowed us to generate respondents’ profiles describing particular aspects of the construct and according to their estimated scores in the scale. The analysis indicated that construct categories for participants with scores between [-0.30, 0.5] in the logit scale are the most accurately represented, with more items covering this interval, and reflecting the three aspects of the scale described by the theory. On the other hand, results showed less measurement accuracy for a considerable number of respondents with lower scores, suggesting the need for the development of additional items for that level of the scale. These evidences are discussed in light of the benefits of using the RA for the understanding and interpretations of respondents’ scores in attitudinal scales, according to the underlying theory.

Este artículo describe cómo el uso del Análisis de Rasch (AR), comparado con la Teoría Clásica de los Tests (TCT) y otros modelos de Teoría de Respuesta a los Ítems (TRI), puede mejorar el estudio y la interpretación de escalas actitudinales. Esto se ilustra con datos de 197 estudiantes de la Universidad de Costa Rica que tomaron la escala de Sexismo Benevolente (SB; Glick & Fiske, 1996). Además de proveer estimaciones específicas de la precisión de la medición en diferentes niveles del constructo, el Análisis de Rasch, gracias al mapa de personas versus ítems, permitió generar perfiles de los participantes en términos de aspectos particulares del constructo y de acuerdo con sus puntajes estimados en la escala. El análisis indicó que las categorías del constructo para participantes con puntajes entre [-0.30, 0.5] en la escala logit son las que están mejor representadas, con más ítems que cubren este intervalo y reflejan los tres aspectos de la escala descritos en la teoría. Por otro lado, los resultados mostraron menos precisión en la medición para un considerable número de participantes con puntajes más bajos, lo que sugiere la necesidad de desarrollar ítems adicionales para este nivel de la escala. Estas evidencias son discutidas a la luz de los beneficios de usar el AR para el entendimiento e interpretación de puntajes en escalas de actitud, de acuerdo con la teoría subyacente