Para los interesados en eventos en este año les remito algunos enlaces ordenados por paises en orden inverso al alfabetico.

PERU

I Jornada Internacional de Probabilidad y Estadística 2010 JIPE
Evento realizado en la PUCP entre el 03 y 05 de Febrero de 2010.

IV Congreso Internacional de Matemática Aplicada y Estadística
Evento a realizarse en la UNMSM entre el 19 y 23 de Abril de 2010.

ECUADOR
Décimosextas Jornadas en Estadística e Informática
Evento a realizarse en Guayaquil entre el 13 y 15 de Octubre de 2010.

COLOMBIA
20 Simposio de Estadística
Evento a realizarse en Santa Marta entre el 11 al 15 de Agosto de 2010.

CHILE
X Jornadas Nacionales de Bioestadística - I Encuentro Médico Estadístico - II Workshop Bayesiano
Evento a realizado en Santiago entre el 12 y 15 Enero de 2010.

IX Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística CLATSE
Evento a realizarse en Viña del Mar entre el 19 y 22 de Octubre de 2010

BRASIL
X Encuentro Brasileño de Estadística Bayesiana EBEB
Evento a realizarse en Angras dos Reis, Rio de Janeiro, entre el 21 y 24 de Marzo de 2010

19 SINAPE 2010
Evento a realizarse en Sao Pedro, Sao Paulo entre el 25 y 30 de Julio de 2010

Primera Conferencia sobre Probabilidades Aplicadas y Métodos Estadísticos y la Séptima Conferencia sobre Distribuciones Multivariadas con Aplicaciones
Evento a realizarse en Maresias, Sao Paulo entre el 08 y 13 de Agosto de 2010

Con el objetivo de promover el intercambio de experiencias de investigación entre académicos nacionales e internacionales los programas de Maestría en Estadística, Matemáticas Aplicadas y Matemáticas de la PUCP organizan la I Jornada Internacional de Probabilidad y Estadística (JIPE-2010).

La jornada contará con sesiones plenarias a cargo de reconocidos académicos del área, conferencias invitadas, tres minicursos y sesiones de comunicaciones y presentación de posters.

Académicos y profesionales de los campos de la probabilidad, la estadística y áreas afines están invitados a enviar sus trabajos sobre temas teóricos y/o aplicados. Los trabajos serán sujetos a aprobación por el comité científico.

El evento se desarrollará en el campus PUCP del 03 al 05 de Febrero del 2010.

La página del evento es la siguiente: JIPE2010

Hoy 1ero de Mayo apareció la siguiente noticia en el Diario El Comercio en relación al posible caso de la presencia del virus H1N1 en el Perú como consecuencia del desembarco de una pasajera argentina por la Aerolínea Copa a través de una mentira según propia denuncia del diario indicado:

“Aunque no lo hemos comprobado, sí lo hemos descartado”, volvió a enredarse el ministro durante una conferencia de prensa en el Congreso. Y agregó que el virus de la influenza que ataca a Coche podría ser tan pernicioso como el de la gripe porcina, pero no se sabe.
Fuente http://www.elcomercio.com.pe/impresa/notas/sin-liderazgo-frente-pandemia/20090501/280780

Nosotros no nos vamos a referir aquí al tema de la aerolínea por no estar relacionado con el tema estadístico pero a lo que si queremos referirnos es a la escasa formación en Estadística que tiene el Ministro de Salud del Perú en primer lugar y los medios de comunicación en segundo lugar.

Vayamos por partes. Esta frase realmente célebre del Ministro del día 30 de Abril “Aunque no lo hemos comprobado, sí lo hemos descartado” la vamos a analizar junto a otra frase emitida el día 29 de Abril.

“Si bien no hemos podido confirmar todavía el otro factor N porque los reactivos con los cuales disponemos todavía no son específicos para ello y se tendrán en las próximas 24 horas sin embargo para nosotros este ya es un caso”
Fuente: http://www.elcomercio.com.pe/noticia/280027/se-confirma-primer-caso-oficial-gripe-porcina-peru


Para poder analizar ambas frases podemos usar definiciones del tema de pruebas de hipótesis estadísticas desde la perspectiva de Neyman y Pearson.

En este caso consideremos que las hipótesis de investigación o de interés es saber si la paciente tiene el virus. Para poder tomar una decisión al respecto debemos formular esta hipótesis de investigación como dos hipótesis estadísticas, una hipótesis nula y una alterna, ambas complementarias pero excluyentes, que quedarían formuladas así:

Hipótesis nula: la paciente tiene el virus
Hipótesis alterna: la paciente no tiene el virus

Como sabemos tendremos que tomar un conjunto de evidencia, en este caso evidencia clínica (bioquímica, epidemiológica, etc) para poder tomar una decisión respecto a estas hipótesis (nula y alterna) formuladas. Sin embargo como la decision es condicional a la evidencia y esta no puede ser considerada determinística o infalible (por ejemplo porque no se cuenta con los reactivos adecuados) debemos admitir que existe probabilidades de error.

Son dos los posibles errores que los Estadísticos consideramos en una decisión sobre aceptar o rechazar una hipótesis estadística. Los errores tipo I y tipo II. Sus respectivas probabilidades se pueden formular en este contexto como

P(error tipo I)=P(rechazar Ho/ la evidencia es verdadera)
que traducido al contexto equivale a determinar la probabilidad de rechazar que el paciente tiene el virus cuando la evidencia indica que tiene el virus.

P(error tipo II)= P(Aceptar Ho/ la evidencia no es verdadera)
Que traducido al contexto equivale a determinar la probabilidad de aceptar que el paciente tiene el virus cuando la evidencia indica que no tiene el virus.

De acuerdo al pensamiento estadístico, siempre que tomamos una decisión podemos cometer estos dos tipos de errores. Estos dos tipos de error son realmente preocupantes. El primer error indica que sobre la base de la evidencia que indica que la paciente tiene el virus se descarta que la paciente tenga el virus. El segundo error indica que sobre la base de la evidencia que indica que la paciente no tiene el virus se afirma que el paciente tenga el virus.

Ambas errores parecen no posibles porque seguramente muchas personas creen que si por ejemplo los análisis dicen que hay el virus es imposible que el Ministro declare a los medios de comunicación que la persona no tiene el virus. O también al revés, si los análisis dicen que no hay virus es imposible que el Ministro declare que la persona tiene el virus. Pero la existencia de una probabilidad de error radica en que la evidencia es insuficiente.


De hecho el Ministro ha usado el error tipo 2, obviamente de manera inconciente, en sus declaraciones del 29 y 30 de Abril y de hecho las ha cuantificado.


En la declaración del 29 de Abril se puede notar que este ha incurrido en el error tipo 2 cuando anuncia, en los medios de prensa, que a pesar de que su evidencia no le permite confirmar el caso lo va a considerar como un caso y que existe una probabilidad del 80 %. de que la paciente tenga el virus:

“Si bien no hemos podido confirmar todavía el otro factor N porque los reactivos con los cuales disponemos todavía no son específicos para ello y se tendrán en las próximas 24 horas (la evidencia no es verdadera) sin embargo para nosotros este ya es un caso (Aceptamos Ho)”
Entonces, resumiendo, el Ministro de Salud dio una probabilidad muy alta al error tipo 2, es decir afirmó que la paciente argentina era un caso cuando su evidencia le decía que no podía confirmar el caso asumiendo un probabilidad de 80 % reconociendo inconciente la naturaleza aleatoria de los análisis clínicos y la toma de decisiones sobre esa evidencia pero incurriendo en una cuantificación elevada de este error. Esto se agrava porque el error es tomado como una evidencia segura por los Medios y las consecuencias han sido realmente lamentables.

Las consecuencias de que el Ministro incurriera en el error tipo 2 han sido mucho perjuicio para el país pues la mayoría de medios de Comunicación dió la noticia con titulares como “Se confirma el primer caso de gripe porcina en el Perú y de Sudamérica” (El Comercio, 30 de Abril) “Llegó: Mujer argentina que venia de México tiene gripe porcina y esta internada en el Callao” (La republica, 30 de Abril). Más grave que todo eso es la repercusión mundial de la noticia y la aparición del Perú en el Mapa de los países afectados por la epidemia de influenza H1N1 de 2009.
http://es.wikipedia.org/wiki/Brote_de_gripe_A_(H1N1)_de_2009_por_pa%C3%ADs


Finalmente volvamos a la frase del día siguiente, es decir del 30 de Abril
“Aunque no lo hemos comprobado (la evidencia no es verdadera), sí lo hemos descartado (Rechazamos Ho)”.
En este caso el Ministro asegura que tiene probabilidad 1 el complemento del error tipo 2. Nuevamente en este caso el Ministro incurre en el error tipo 2 y cuantifica que esta probabilidad es 0 considerando segura o de probabilidad 1 su afirmación.

Entonces mientras el día miércoles el Ministro dijo que la probabilidad de error tipo 2 era de 80 % al día siguiente dice que esta probabilidad es 0.


Como hemos adelantado, las consecuencias socios económicas son graves y pueden ser extendidas a otros casos si no tenemos una Educación Estadística entre los ciudadanos peruanos comenzando por sus autoridades. Algo que no pasa por colocar mas contenidos en el currículo escolar peruano por ejemplo. Pero de ese nos ocuparemos en otro momento.
Dejamos como tarea analizar el uso erróneo del concepto de probabilidad en la siguiente frase de ayer

“Es probable que (en este caso) coexistan dos virus diferentes. Pero hay que esperar los estudios que hacen en México para comprobar mi hipótesis”,

Estos son algunos de los eventos académicos de Estadística en el año 2009 en los países vecinos. Como se ha comentado antes, llama la atención la ausencia de eventos nacionales de las mismas características

13ª Escola de Séries Temporais e Econometria
21 al 24 de Julio de 2009 - São Carlos, Sao Paulo, Brasil
http://www.icmc.usp.br/~este2009/inscricao.php

54ª RBRAS y 13º SEAGRO
27 al 31 de Julio de 2009 - São Carlos, Sao Paulo, Brasil
http://www.rbras.org.br/rbras54/doku.php?id=start

Latin American Congress of Probability and Mathematical Statistics (CLAPEM)
1 al 6 de Noviembre de 2009 -Club Puerto Azul- Naiguatá-Venezuela
http://www.cesma.usb.ve/xiclapem/en/

XXXVI Jornadas Nacionales de Estadística
6-9 Octubre, 2009. Temuco, Chile.
Organizado por la SOCHE y el Departamento de Matemática y Estadística,
Universidad de la Frontera de Temuco
Anuncio: http://www.soche.cl/files/JNE%202009.pdf

VI Encuentro Binacional de Estadística Colombo-Venezolano y VIII Jornadas de
Aplicaciones Matemáticas
25-29 Octubre, 2009. Valencia, Venezuela.
Organizado por la Universidad de Carabobo UC, la Universidad Central de
Venezuela UCV y la Universidad Nacional de Colombia.
Anuncio: http://www.soche.cl/files/EBECV.pdf
Pagina: http://www.ing.uc.edu.ve/ebcv2009/

Quisiera compartir con uds un articulo interesante de THE WALL STREET JOURNAL / Careers, publicado al inicio de este mes, destacando que las tres mejores ocupaciones de los Estados Unidos actualmente son:
1º - Matemático
2º - Actuario
3º - Estadístico
http://online.wsj.com/article_email/SB123119236117055127-lMyQjAxMDI5MzAxNjEwOTYyWj.html

Tambien la XI Escuela de Modelos de Regresión a realizarse Recife, Brasil, entre el 1 y el 4 de marzo de 2009 y es organizado por los Programas de Postgrado en Estadística de la Universidad Federal de Pernambuco (UFPE) y de Biometría y Estadística Aplicada de la Universidad Federal Rural de Pernanbuco (UFRPE).
http://emr11.de.ufpe.br/wiki/index.php/P%C3%A1gina_principal

Algunas noticias a compartir de mi parte son:

El inventario de Cociente Emocional de Bar-On (ICE) ha sido la prueba empleada por el Ministerio de Educación a través de ESAN para la reciente evaluacion de más de 180 mil profesores peruanos. Para ver esto compare las preguntas de la prueba en http://www.minedu.gob.pe/DeInteres/Campanas/proceso_nombramiento_2008.php con una publicación del inventario en el siguiente blog http://educandoperu.blogspot.com/2007/05/capacitacion-docente-en-la-villarreal.html

A pesar de que este blog está dedicado a aspectos estadísticos, dado que la psicometría es un campo de aplicación de la estadística ofrecemos algunos alcances acerca de esta prueba.

Midiendo la IE a escala nacional
El ICE, Bar-On (1997) evalúa la inteligencia emocional (IE) y está compuesto por cinco dimensiones: intrapersonal, que reúne la habilidad de ser consciente, relacionarse con otros; interpersonal, que implica la habilidad para manejar emociones fuertes y controlar sus impulsos; manejo de estrés, que involucra la habilidad de tener una visión positiva y optimista; estado de ánimo, que está constituido adaptarse a los cambios y resolver problemas de naturaleza personal y social; y por último, 5) adaptabilidad o ajuste. Todos estos aspectos bastante interesantes desde el punto de vista de la evaluación de personal en las organizaciones pero no necesariamente igualmente validos en el contexto del ámbito educativo para toda las realidades del Perú.

La aplicación del ICE en 180 mil profesores solo es comparable a las aplicaciones de los Alfa y Beta Test aplicados por el ejército americano en la primera guerra mundial a sus reclutas con el objetivo de estimar su nivel mental. Se trata sin duda de la mayor aplicación de una prueba psicológica realizada en el Perú al mismo tiempo.

Remito a los lectores a la genial obra de Stephem Jay Goud “La Falsa medida del Hombre” para una discusión amplia acerca de la conveniencia de utilizar este tipo de medidas para evaluar las capacidades humanas a escala masiva con el propósito de selección. Afortunadamente esta practica ha sido abandonada en el mundo aunque, en el caso del Perú parece que estamos volviendo a situaciones superadas hace mas de 90 años.

ICE en el Perú
Este inventario fue introducido en el Perú por Bisquerra (2000), Torres (2000), Abanto, Z., Higueras, L. y Cueto, J . (2000) y Ugarriza (2001) con muestras de Lima Metropolitana. Desde allí, se han realizado por lo menos uno 20 estudios de investigación, incluyendo artículos o tesis relacionando esta variable con diversas variables. Dichos estudios tienen en común que son principalmente aplicados en jóvenes, que terminan la secundaria o que están en la universidad. Se trata pues de una prueba popular en los ámbitos académicos, principalmente psicológicos, incluyendo la existencia de una versión computacional para corregir la prueba.

Un asunto de validez
La popularización del ICE en muchos países en menos de 10 años, contrasta con el poco tiempo de la evolución de la IE como una teoría científica como bien expresa Gabel (2005). La evolución supone un proceso que demanda conceptualización, creación de hipótesis, desarrollo de mediciones adecuadas y un constante refinamiento (Mathews et al. 2002) aspectos que todavía no se han seguido completamente. En tanto la IE parece estar relacionada al éxito laboral en las organizaciones todavía no está claro su papel como predictor de la labor docente. No sabemos, incluso fuera del Perú, si los profesores tienen o deben tener un determinado perfil para garantizar la calidad educativa (calidad de los aprendizajes de los alumnos, calidad de las relaciones entre profesores, calidad de las instituciones educativas, etc).

Realmente no tenemos investigaciones con que sustentar si un determinado perfil es favorable para una determinada política educativa. Si reflexionamos, algunos de los principales países asociados con el éxito educativo no necesariamente tienen un profesor con alguna predominancia de perfil de IE. No sabemos si coreanos, japoneses, finlandeses o suizos por ejemplo, basan la calidad de su sistema educativo en un determinado perfil emocional de sus profesores.

Así persisten diversas criticas respecto de la IE las cuales se agrupan en dificultades conceptuales, psicométricas y de evaluación empírica aspectos desarrollados en Gabel (2005).

Otro aspecto en el que me gustaría llamar la atención es acerca de la validez de las dimensiones o componentes del ICE a escala nacional. Lamentablemente los psicólogos peruanos no han sido afortunados en realizar pruebas propias cuyo comportamiento psicométrico sea valido a nivel nacional. Así, todavía no sabemos si preguntas como: “Me parece que necesito de los demás, más de lo que ellos me necesitan” o “Disfruto las vacaciones y los fines de semana.” Tienen una dirección adecuada igualmente valida en todo el país.

Finalmente, agradeciendo la publicación de la prueba, seria útil conocer los resultados acerca de la validez de los resultados del ICE en términos de las omisiones, inconsistencias y de validez general así como de que manera los resultados de ICE son o no combinados para la nota de la evaluacion de los profesores o como estos serán usados para seleccionar profesores adecuados para el sistema educativo peruano.

Referencias
ABANTO, Z., HIGUERAS, L. Y CUETO, J. (2000). ICE. Inventario de Cociente Emocional de BarOn. Test para la medida de la Inteligencia Emocional, Manual Tecnico. Lima: Grafimac.

BAR-ON 1997. Bar-On emotional quotient inventory (EQ-I): Technical manual. Toronto: Multi-Health System.

BISQUERRA RAFAEL ,(2000). Inventario del Cociente Emocional de Baron manual Tècnico . Lima- Perù-200. Editorial CISSPRAXIS.

GABEL, Rajeli Inteligencia emocional : perspectivas y aplicaciones ocupacionales. Lima: Universidad ESAN, 2005. – 33 p. – (Serie Documentos de Trabajo n. º 16).
http://www.esan.edu.pe/paginas/pdf/Inteligencia%20Emoc%20%202.pdf

MATTHEWS, G.; ZEIDNER, M. y ROBERTS, R. D. 2002. Emotional intelligence: science and myth. Cambridge, Mass.: The MIT Press.

TORRES TASSO EMPERATRIZ(2000). Inteligencia Emocional y su importancia en el desarrollo integral de los niños y adolescentes. II encuentro Nacional de Psicoterapeutas – Perú.

UGARRIZA , NELLY(2001) Inventario de Inteligencia Emocional .Lima .Ed. Libro Amigo.

La nueva evaluacion de los profesores peruanos para el nombramiento es un acontecimiento bastante interesante acerca de los resultados del sistema educativo peruano. Las pruebas empleadas, publicadas en http://www.minedu.gob.pe/DeInteres/Campanas/proceso_nombramiento_2008.php ofrecen la oportunidad de que los académicos podamos expresar algunas observaciones al respecto.

Las pruebas
Las pruebas publicadas son cuatro documentos o cuadernillos de: 1) inicial-primaria-educación básica alternativa inicial e intermedia, 2) secundaria-educación básica alternativa avanzada, 3) educación técnica-productiva, 4) educación básica especial inicial-primaria con 60, 148, 92 y 56 páginas cada uno. Contienen una primera parte común en todos los cuadernillos dirigido a todos los profesores del país, que consta de 60 preguntas. 30 de las cuales son de Comunicación, 20 de Razonamiento Lógico, 10 de conocimientos pedagógicos generales.

También presenta una segunda parte, diferente en cada cuadernillo, que consta de: a) preguntas de Conocimiento del Nivel-CURRICULO y preguntas de Conocimiento de Especialidad-CONTENIDOS (10 y 30 preguntas respectivamente para los cuadernillos 1, 2 y 4; 20 y 20 preguntas respectivamente para el cuadernillo 3). Finalmente se presenta una tercera parte común en todos los cuadernillos que corresponden a una prueba psicológica de 133 preguntas.
Las dos primeras partes de la prueba, de la pregunta 1 a la 100, deben ser respondidas en 180 minutos. La tercera parte de la prueba debe ser respondida en 60 minutos.

La prueba de primaria
Nosotros vamos a realizar un análisis mas detallado para el cuadernillo 1, y en dicho cuadernillo nos vamos a detener especialmente en la prueba para profesores de educación primaria de la dos primera partes. Tomamos esa decisión por cuanto todo los niños peruanos tienen la oportunidad de acceso a una escuela primara pública que no es el caso de una escuela inicial o alternativa inicial e intermedia.

Una primera cosa que nos llama la atención de la prueba es que se dispone de 180 minutos para contestar 100 preguntas. Algo así como un promedio de 1 minuto 48 segundos para leer, analizar, seleccionar una alternativa correcta y marcar en la hoja de respuestas con lápiz la respuesta correcta.

Observaciones
Sin embargo observamos que
a) la longitud de los enunciados de las preguntas no es homogénea. Las primeras 20 preguntas de la prueba, que corresponde a Comunicación, se basan en la comprensión de lectura de 8 textos de aproximadamente 10 líneas pero otras preguntas son más simples de leer.
b) Si separamos las preguntas en tres niveles, de manejo de información, de manejo de estrategias y de aplicación o resolución de situaciones podemos decir que la prueba está recargada en el tercer nivel. La amplia mayoría de preguntas corresponde al tercer nivel.
c) Si analizamos las preguntas que tienen que ver con habilidades verbales o numéricas podemos decir que las habilidades numéricas solo están en las preguntas 31 a 41 y de la 88 a la 97 (21 de 100 preguntas). En el resto de preguntas es importante la habilidad de lectura y el buen uso del idioma.
d) De las 10 preguntas de Matemática, 6 de ellas se basan en el componente de Estadística y probabilidad, un tópico lamentablemente poco conocido entre los profesores peruanos, como hemos expresado en este blog.


Efecto speededness
Sin embargo la principal observación que podemos indicar es la de disponer realmente de poco tiempo para contestar la prueba debido a la cantidad de información a ser leída antes de dar una respuesta. Si a esto sumamos el tiempo que se debe usar para marcar las preguntas en la hoja de respuesta, podemos estar hablando entre 1/4 y 1/3 del tiempo de la prueba completar antes de poder contestar.

Pero la estrategia cuando se tiene una prueba así, de poco tiempo, no necesariamente consiste en leer primero toda la prueba y contestar después, si no en ir respondiendo conforme se lee la prueba. Lectura que se realiza en el orden en que las preguntas se presentan si es que todas las preguntas valen lo mismo.

En este tipo de pruebas, algunos, que tienen mejor velocidad de lectura y/o dan la respuesta por discernimiento o por conocimiento previo, pueden avanzar más rápido que otras personas con menos velocidad de lectura y menor discernimiento o menor conocimiento. Este es el caso de las pruebas de velocidad o Speed Tests..

Los Speed Tests son pruebas que se basan en el número de preguntas leídas en un tiempo determinado. Cuando menor el tiempo disponible, mayor el efecto de speededness. Estos efectos son a menudo perjudiciales en el funcionamiento intencional de la prueba, en el sentido de que la prueba supone que la velocidad con cuál examinado responde normalmente no es un parte importante de la estructura de interés que se desea medir. Aún más, examinados que son afectado por este efecto responden a prisa y al azar con el fin de seguir adelante, o incluso no completan normalmente las preguntas que están al final de la prueba, por lo que reciben estimaciones de su habilidad que es muy inferior de la que realmente les corresponde. Es más los parámetros de dificultad de las preguntas administradas al final son sobre-estimados.

Una evidencia muy simple de este comportamiento es que las preguntas que aparecen al final de la prueba son menos contestadas que las preguntas que aparecen al inicio de la prueba. En este caso los examinados no tienen tiempo suficiente para contestar todas las preguntas y por tanto tenemos el efecto de speededness.

En esta situación, en presencia de speededness, consideramos que el tratamiento que se le ha dado a la prueba que los profesores dieron no es el adecuado. El tratamiento de sumar el número de aciertos de la prueba y exigir un número de aciertos superior al 70 % del total de preguntas (Nota superior a 14 o a 70 preguntas de las 100 que respondieron) para una prueba que es una prueba de velocidad no es lo apropiado.

El propósito sin duda de la prueba no fue medir la velocidad de lectura de los profesores, o que esta sea un componente importante en la estimación de su habilidad. Si esto fuera el caso, existen otros métodos de análisis más apropiados para reportar las habilidades correctas de los profesores y no la suma de acciones como puede verse en la referencias abajo.

Por otro lado, está claro que los profesores respondieron con mucha prisa y en ese caso, el número de preguntas mal contestadas puede aumentar dramáticamente conforme el tiempo avanza. No se ha reportado si se tiene una penalización por las preguntas mal contestadas pero si esto fue aplicado, todavía aún más, las notas obtenidas no reflejan la verdadera capacidad que se intentó medir.

Toda indica que hay que revisar la prueba de rendimiento aplicada a lo estudiantes peruanos para descartar el efecto speededness y modificar apropiadamente la manera de reportar estos resultados.


Referencias


Jansen, M.G.H. (1997a). Rasch model for speed tests and some extensions with applications to incomplete designs. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 22, 125–140.

Jansen, M.G.H. (1997b). Rasch’s model for reading speed with manifest exploratory variables. Psychometrika, 62, 393–409.

Goegebeur, Y., De Boeck, P., Molenberghs, G., & del Pino, G. (2006). A local-influence-based diagnostic approach to a speeded item response theory model. Journal of the Royal Statistical Society, Series C (Applied Statistics), 55, 5, 647-676