estpar: Estima los parametros de los items usando MIRT

In dariopadula/triNOPAR: What the Package Does (One Line, Title Case)

Estima los parametros de los items usando MIRT

Description

Para una matriz de respuesta, en nuestro caso generada por la funcion GenResp, se estiman los parametros de los items asumiendo uno a mas modelo para los distintos items. Se pueden usar los modelas verdadesros que son los que estan definidos en el banco o se pueden modelar con un modelo distinto al que fueron generados

Usage

estpar(datos, modelo, tipit)

Arguments

datos	Matriz de ceros y unos que representan las respuestas a los items
modelo	es lo mismo que se le asigna al parametro model de la funcion mirt
tipit	un vector de caracteres que indica el modelo a aplicar a cada item. Si los items se estiman con distintos modelos, tipit es de largo del numero de items, si se aplica el mismo modelo a todos los items, puede ser de largo uno. La forma de identificar los modelos de los items tiene que ser de la forma que los usa la funcion mirt.

Value

Retorna una lista con dos componentes. La primera es un data frame con los parametros estimados por la funcion mirt, la segunda contiene informacion de la convergencia del modelo

Examples

## Not run: 
# Genero el banco vacio
# bancoIT = genBancoDF(nomFijas = c('NombreIt','Modelo'),nparam = 15)
# m2pl=matrix(c(0.2,1,-3,3),byrow = TRUE,ncol=2,nrow=2)
# bancoIT = genitmodelo(100,"2PL",m2pl,bancoIT)
# Especifico que voy a extraer del banco completo, bancoTAI, 25 items de dos parametros
# diseno=matrix(c(25,"2PL"),ncol=2,byrow = FALSE)
# bancTeor = bancoTAI(bancoIT,diseno)
# Genero las habilidades
# thetas=creathetas("Normal",n=1000,mean=0,sd=1)
# respu=GenResp(banco = bancTeor,thetas)
### Estima los parametros asumiendo unidimensionalidad y que los items son todos 2PL
# modelo=1
# tipit<-c(rep("2PL",25)) # En este caso podria se solo tipit = "2PL"
# paramsEst = estpar(respu,modelo,tipit)

## End(Not run)

dariopadula/triNOPAR documentation built on April 25, 2022, 7:46 a.m.