01_Testkonstruktion__20220517: Kapitel 1: Testkonstruktion
In LSAmitR: Daten, Beispiele und Funktionen zu 'Large-Scale Assessment mit R'

Kapitel 1

R Documentation

Kapitel 1: Testkonstruktion

Description

Das ist die Nutzerseite zum Kapitel 1, Testkonstruktion, im Herausgeberband Large-Scale Assessment mit R: Methodische Grundlagen der österreichischen Bildungsstandardüberprüfung. Im Abschnitt Details werden die im Kapitel verwendeten R-Syntaxen zur Unterstützung für Leser/innen kommentiert und dokumentiert. Im Abschnitt Examples werden die R-Syntaxen des Kapitels vollständig wiedergegeben und gegebenenfalls erweitert.

Author(s)

Ursula Itzlinger-Bruneforth, Jörg-Tobias Kuhn, und Thomas Kiefer

References

Itzlinger-Bruneforth, U., Kuhn, J.-T. & Kiefer, T. (2016). Testkonstruktion. In S. Breit & C. Schreiner (Hrsg.), Large-Scale Assessment mit R: Methodische Grundlagen der österreichischen Bildungsstandardüberprüfung (pp. 21–50). Wien: facultas.

Examples

## Not run: 
library(TAM)
library(miceadds)
library(irr)
library(gtools)
library(car)

set.seed(1337)
data(datenKapitel01)
pilotScored <- datenKapitel01$pilotScored
pilotItems <- datenKapitel01$pilotItems
pilotRoh <- datenKapitel01$pilotRoh
pilotMM <- datenKapitel01$pilotMM

## -------------------------------------------------------------
## Abschnitt 1.5.5: Aspekte empirischer Güteüberprüfung 
## -------------------------------------------------------------

# -------------------------------------------------------------
# Abschnitt 1.5.5, Listing 1: Vorbereitung
#

# Rekodierter Datensatz pilotScored
dat <- pilotScored
items <- grep("E8R", colnames(dat), value = TRUE)
dat[items] <- recode(dat[items], "9=0;8=0")
# Itembank im Datensatz pilotItems
dat.ib <- pilotItems
items.dich <- dat.ib$item[dat.ib$maxScore == 1]

# Berechne erreichbare Punkte je TH
# aus Maximalscore je Item in Itembank
ind <- match(items, dat.ib$item)
testlets.ind <- ! items %in% items.dich
ind[testlets.ind] <- match(items[testlets.ind], dat.ib$testlet)
maxscores <- dat.ib$maxScore[ind]
max.form <- 1 * (!is.na(dat[, items])) %*% maxscores

# Erzielter Score ist der Summenscore dividiert durch 
# Maximalscore
sumscore <- rowSums(dat[, items], na.rm = TRUE)
relscore <- sumscore/max.form
mean(relscore)

# -------------------------------------------------------------
# Abschnitt 1.5.5, Listing 2: Omitted Response
#

library(TAM)
# Bestimme absolute und relative Häufigkeit der Kategorie 9 (OR)
ctt.omit <- tam.ctt2(pilotScored[, items])
ctt.omit <- ctt.omit[ctt.omit$Categ == 9, ]
# Übersicht der am häufigsten ausgelassenen Items
tail(ctt.omit[order(ctt.omit$RelFreq), -(1:4)])

# -------------------------------------------------------------
# Abschnitt 1.5.5, Listing 3: Not Reached
#

not.reached <- rep(0, length(items))
names(not.reached) <- items

# Führe die Bestimmung in jedem Testheft durch
forms <- sort(unique(dat$form))
for(ff in forms){ 
  # (1) Extrahiere Itempositionen
  order.ff <- order(dat.ib[, ff], na.last = NA, 
                    decreasing = TRUE)
  items.ff <- dat.ib$item[order.ff]
  testlets.ff <- dat.ib$testlet[order.ff]
  
  # (2) Sortiere Items und Testlets nach den Positionen
  testlets.ind <- ! items.ff %in% items.dich
  items.ff[testlets.ind] <- testlets.ff[testlets.ind]
  items.order.ff <- unique(items.ff)
  
  # (3) Bringe Testhefte in Reihenfolge und
  #     zähle von hinten aufeinanderfolgende Missings
  ind.ff <- pilotScored$form == ff
  dat.order.ff <- pilotScored[ind.ff, items.order.ff]  
  dat.order.ff <- dat.order.ff == 9
  dat.order.ff <- apply(dat.order.ff, 1, cumsum)
  
  # (4) Vergleiche letzteres mit theoretisch möglichem 
  #     vollständigen NR
  vergleich <- cumsum(rep(1, length(items.order.ff)))
  dat.order.ff[dat.order.ff != vergleich] <- 0
  
  # (5) Erstes NR kann auch OR sein
  erstes.NR <- apply(dat.order.ff, 2, which.max)
  ind <- cbind(erstes.NR, 1:ncol(dat.order.ff))
  dat.order.ff[ind] <- 0
  
  # (6) Zähle, wie oft für ein Item NR gilt
  not.reached.ff <- rowSums(dat.order.ff > 0)
  not.reached[items.order.ff] <- not.reached.ff[items.order.ff] + 
    not.reached[items.order.ff]
}

tail(not.reached[order(not.reached)])

# -------------------------------------------------------------
# Abschnitt 1.5.5, Listing 4: Itemschwierigkeit
#

# Statistik der relativen Lösungshäufigkeiten
p <- colMeans(dat[, items], na.rm = TRUE) / maxscores
summary(p)

# -------------------------------------------------------------
# Abschnitt 1.5.5, Listing 5: Trennschärfe
#

discrim <- sapply(items, FUN = function(ii){ 
  if(var(dat[, ii], na.rm = TRUE) == 0) 0 else
    cor(dat[, ii], relscore, use = "pairwise.complete.obs") 
}) 

# -------------------------------------------------------------
# Abschnitt 1.5.5, Listing 6: Eindeutigkeit der Lösung
#

dat.roh <- pilotRoh
items <- grep("E8R", colnames(dat.roh), value = TRUE)
vars <- c("item", "Categ", "AbsFreq", "RelFreq", "rpb.WLE")

# Wähle nur geschlossene Items (d. h., nicht Open gap-fill)
items.ogf <- dat.ib$item[dat.ib$format == "Open gap-fill"]
items <- setdiff(items, items.ogf)

# Bestimme absolute und relative Häufigkeit der Antwortoptionen 
# und jeweilige punktbiseriale Korrelationen mit dem Gesamtscore
ctt.roh <- tam.ctt2(dat.roh[, items], wlescore = relscore)

# Indikator der richtigen Antwort
match.item <- match(ctt.roh$item, dat.ib$item)
rohscore <- 1 * (ctt.roh$Categ == dat.ib$key[match.item])

# Klassifikation der Antwortoptionen 
ist.antwort.option <- (!ctt.roh$Categ %in% c(8,9))
ist.distraktor <- rohscore == 0 & ist.antwort.option
ist.pos.korr <- ctt.roh$rpb.WLE > 0.05
ist.bearb <- ctt.roh$AbsFreq >= 10

# Ausgabe
ctt.roh[ist.distraktor & ist.pos.korr & ist.bearb, vars]

# -------------------------------------------------------------
# Abschnitt 1.5.5, Listing 7: Plausible Distraktoren
#

# Ausgabe
head(ctt.roh[ist.distraktor & ctt.roh$RelFreq < 0.05, vars],4)

# -------------------------------------------------------------
# Abschnitt 1.5.5, Listing 8: Kodierbarkeit
#

library(irr)
dat.mm <- pilotMM

# Bestimme Modus der Berechnung: bei 3 Kodierern
# gibt es 3 paarweise Vergleiche
vars <- grep("Coder", colnames(dat.mm))
n.vergleiche <- choose(length(vars), 2)
ind.vergleiche <- upper.tri(diag(length(vars)))

# Berechne Statistik für jedes Item
coder <- NULL
for(ii in unique(dat.mm$item)){
  dat.mm.ii <- dat.mm[dat.mm$item == ii, vars]
  
  # Relative Häufigkeit der paarweisen Übereinstimmung
  agreed <- apply(dat.mm.ii, 1, function(dd){
    sum(outer(dd, dd, "==")[ind.vergleiche]) / n.vergleiche
  })
  
  # Fleiss Kappa
  kappa <- kappam.fleiss(dat.mm.ii)$value
  
  # Ausgabe
  coderII <- data.frame("item" = ii,
                        "p_agreed" = mean(agreed),
                        "kappa" = round(kappa, 4))
  coder <- rbind(coder, coderII)
}


## End(Not run)

LSAmitR documentation built on June 1, 2022, 9:07 a.m.