Teoria da resposta ao item (TRI): estimação bayesiana da habilidade de indivíduos

Autores

  • Débora Spenassato
  • Paul Gerhard Kinas

Palavras-chave:

Inferência bayesiana, Monte Carlo via Cadeias de Markov, OpenBUGS, Teoria da Resposta ao Item

Resumo

Este artigo tem por objetivo apresentar uma simulação da estimativa dos parâmetros das habilidades () de indivíduos sujeitos a um teste, utilizando o método da Teoria da Resposta ao Item (TRI). Para isso, foi feito uma análise bayesiana, onde utilizou-se o método Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC), implementado em linguagem R de programação e utilizando o recurso do OpenBUGS implementado nas bibliotecas R2WinBUGS e BRUGS. O desempenho do estimador bayesiano das habilidades foi avaliado comparando as estimativas com as habilidades reais utilizadas nas simulações dos testes. Apresenta-se também, conceitos básicos sobre TRI, sendo este um novo método de avaliação educacional e com aplicações em várias áreas do conhecimento.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Débora Spenassato

Mestranda do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional – FURG.

Paul Gerhard Kinas

Professor Dr. em Estatística, Instituto de Matemática, Estatística e Física – FURG.

Downloads

Publicado

2010-12-13

Como Citar

Spenassato, D., & Kinas, P. G. (2010). Teoria da resposta ao item (TRI): estimação bayesiana da habilidade de indivíduos. VETOR - Revista De Ciências Exatas E Engenharias, 19(2), 74–84. Recuperado de https://seer.furg.br/vetor/article/view/1713

Edição

Seção

Artigos

Artigos Semelhantes

1 2 3 4 5 > >> 

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.