tri.fnc

Objetivo

A partir de una matriz de respuestas de N sujetos a un conjunto de items de una prueba, estima los valores de los parámetros de dichos ítems para los modelos logísticos dicotómicos de 1, 2 y 3 parámetros de la Teoría de la Respuesta a los Ítems, así como los niveles de aptitud estimados para cada sujeto.

tri.fnc página escrita por Prieto, P. (2014)

tri.fnc

La base de datos LSAT de la librería ltm (instalada por defecto en el toolbox) contiene las puntuaciones de 1000 sujetos en 5 items del cuestionario LSAT (The Law School Admission Test).

head(LSAT)

Item 1 Item 2 Item 3 Item 4 Item 5

1 0 0 0 0 0

2 0 0 0 0 0

3 0 0 0 0 0

4 0 0 0 0 1

5 0 0 0 0 1

6 0 0 0 0 1

Como puedes observar se trata de cinco variables que recogen las repuestas dicotómicas (acierto - error) al cuestionario LSAT que es un cuestionario clásico para medir rasgos de habilidad. El cuestionario recoge las respuestas de 1000 sujetos a 5 preguntas (verdadero - falso) Bock y Lieberman(1970).

Seguidamente solicitaremos la estimación del modelo de Rasch (1 parámetro) de la prueba formada por los 5 items de esta base de datos.

tri.fnc(LSAT, variables=1:5, tipo=1)

Con el valor 1 incluido en el argumento tipo, estamos solicitando el modelo de Rash (1 parámetro de dificultad de la prueba).

En ambas curvas puedes ver que los items mas probables e improbables de acertar son respectivamente el 1 y el 3