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Thèse de Doctorat
DOI
10.11606/T.45.2016.tde-11052016-190457
Document
Auteur
Nom complet
Joelson da Cruz Campos
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2016
Directeur
Jury
Branco, Marcia D Elia (Président)
Azevedo, Caio Lucidius Naberezny
Guzmán, Jorge Luis Bazán
Silva, Cibele Queiroz da
Soler, Julia Maria Pavan
Titre en portugais
Modelagem de dados de resposta ao item sob efeito de speededness
Mots-clés en portugais
Cópulas
Gibbs sampling
Speededness
Teoria da resposta ao item
Resumé en portugais
Em testes nos quais uma quantidade considerável de indivíduos não dispõe de tempo suciente para responder todos os itens temos o que é chamado de efeito de Speededness. O uso do modelo unidimensional da Teoria da Resposta ao Item (TRI) em testes com speededness pode nos levar a uma série de interpretações errôneas uma vez que nesse modelo é suposto que os respondentes possuem tempo suciente para responder todos os itens. Nesse trabalho, desenvolvemos uma análise Bayesiana do modelo tri-dimensional da TRI proposto por Wollack e Cohen (2005) considerando uma estrutura de dependência entre as distribuições a priori dos traços latentes a qual modelamos com o uso de cópulas. Apresentamos um processo de estimação para o modelo proposto e fazemos um estudo de simulação comparativo com a análise realizada por Bazan et al. (2010) na qual foi utilizada distribuições a priori independentes para os traços latentes. Finalmente, fazemos uma análise de sensibilidade do modelo em estudo e apresentamos uma aplicação levando em conta um conjunto de dados reais proveniente de um subteste do EGRA, chamado de Nonsense Words, realizado no Peru em 2007. Nesse subteste os alunos são avaliados por via oral efetuando a leitura, sequencialmente, de 50 palavras sem sentidos em 60 segundos o que caracteriza a presença do efeito speededness.
Titre en anglais
Modeling of Item Response Data under Effect of Speededness
Mots-clés en anglais
Copulas
Gibbs sampling
Item theory response
Speededness
Resumé en anglais
In tests where a reasonable amount of individuals does not have enough time to answer all items we observe what is called eect of Speededness. The use of a unidimensional model from Item Response Theory (IRT) in tests with speededness can lead us to erroneous interpretations, since this model assumes that the respondents have enough time to answer all items. In this work, we propose a Bayesian analysis of the three-dimensional item response models (IRT) proposed by Wollack and Cohen et al (2005) considering a dependency structure between the prior distributions of the latent traits which is modeled using Copulas. We propose and develop a MCMC algorithm for the estimation of the model. A simulation study comparing with the analysis in Bazan et al (2010), wherein an independent prior distribution assumption was presented. Finally, we apply our model in a set of real data from EGRA, called Nonsense Words, held in Peru in 2007, where students are evaluated for their performance in reading.
 
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tesejoelson.pdf (1.28 Mbytes)
Date de Publication
2016-06-29
 
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