estthetaNP: Etimacion NO parametrica de las habilidades

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

Etimacion NO parametrica de las habilidades

Description

Esta funcion estima las habilidades de los individuos tomando como insumo algun estadistico (suma de scores, thetas estimados con la funcion estFunG u otros). ROmpe los scores con empates, calcula el percentil para cada individuo y realiza una transformacion llevando la uniforme al dominio de alguna otra distribucion, por ejemplo la normal

Usage

estthetaNP(scores, Dth = qnorm, ...)

Arguments

scores	Data frame resultante con las respuestas a los items (no importan) y con columnas que contengan la estimacion de los scores de los individuos por agun metodo, ya sea suma, cargas factoriales etc.
Dth	distribucion que se le va a aplicar a los percentiles para transformarlos. Hay que poner alguna funcion del estilo qnorm por ejemplo.
...	Parametros adicianales que asociados a la funcion Dth. que se elija para hacer la transformacion.

Value

Un data frame con las mismas columnas que tenia scores, pero se le agragan columnas identificadas como: seg (score g sin empates), pcg (percentiles del score g sin empates) y dtg (es la transformacion aplicando la funcion Dth a pcg).

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)
# Estimo las habilidades para una dimension usando AF
respG = estFunG(resp = respu,rotacion = c('oblimin'),corr = c('tet'),ndims = 1)
# Estimo los thetas de forma no parametrica y usando la transformacion a la distribucion normal
thetaest = estthetaNP(scores = respG,Dth = qnorm)

## End(Not run)

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