R/IRT.itemfit.R

In alexanderrobitzsch/CDM: Cognitive Diagnosis Modeling

## File Name: IRT.itemfit.R
## File Version: 0.08

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IRT.itemfit <- function (object, ...)
{
    UseMethod("IRT.itemfit")
}
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# object of class din
IRT.itemfit.din <- function( object, method="RMSEA", ... )
{
    if (method=="RMSEA"){
        ll <- object$itemfit.rmsea
                    }
    attr(ll,"method") <- method
    return(ll)
}
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# object of class gdina
IRT.itemfit.gdina <- function( object, method="RMSEA", ... )
{
    if (method=="RMSEA"){
        ll <- object$itemfit.rmsea
    }
    attr(ll,"method") <- method
    return(ll)
}
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# object of class gdm
IRT.itemfit.gdm <- function( object, method="RMSEA", ... )
{
    if (method=="RMSEA"){
        ll <- object$itemfit.rmsea$rmsea
        names(ll) <- colnames(object$data)
    }
    attr(ll,"method") <- method
    return(ll)
}
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# object of class slca
IRT.itemfit.slca <- function( object, method="RMSEA", ... )
{
    if (method=="RMSEA"){
        n.ik <- object$n.ik
        probs <- object$pjk
        pi.k <- object$pi.k
        ll <- itemfit.rmsea( n.ik, pi.k, probs )$rmsea
        names(ll) <- colnames(object$data)
    }
    attr(ll,"method") <- method
    return(ll)
}
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# object of class reglca
IRT.itemfit.reglca <- function( object, method="RMSEA", ... )
{
    if (method=="RMSEA"){
        n.ik <- object$n.ik
        probs <- aperm( object$pjk, perm=c(3,1,2))
        pi.k <- object$class_probs
        ll <- itemfit.rmsea( n.ik, pi.k, probs )$rmsea
        names(ll) <- colnames(object$data)
    }
    attr(ll,"method") <- method
    return(ll)
}
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