Título:	Uma adaptação do modelo de resposta ao item para mensuração de heterogeneidade atribuída à fonte desconhecida
Autor(es):	Silva, Filipe Pereira da
E-mail do autor:	eufilipe@gmail.com
Orientador(es):	Vieira, Afrânio Márcio Corrêa
Assunto:	Superdispersão Teoria de resposta ao item (TRI) Modelo de Rasch Modelos lineares generalizados Heterogeneidade
Data de publicação:	22-Abr-2021
Data de defesa:	25-Jun-2012
Referência:	SILVA, Filipe Pereira da. Uma adaptação do modelo de resposta ao item para mensuração de heterogeneidade atribuída à fonte desconhecida. 2012. 87 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2012.
Abstract:	The Item Response Theory (IRT) is characterized as a set of mathematical models whose purpose is _t the probability of some response of the i-th subject to respond correctly the j-th item in function of the items' parameters and ability's subject. However, others external and unknown factors may inuence this probability causing heterogeneity (overdispersion) in the data, oftentimes not _tted by the item response models. On the other hand, Molenberghs, Verbeke, Dem_etrio e Vieira (2010) described some models in the _eld Generalized Linear Mixed Models (GLMM) to treat binary longitudinal data with overdispersion. Such models capture this e_ects by adding an random parameters with conjugated distribution that, this way, it capture this heterogeneity from unknown source. The Rasch model was rewritten so that it belongs to GLMM's family and a new model that capture the overdispersion from the data was proposed. Furthermore, using the analytical results shown by Molenberghs et al.(2010), it was de_ne the analytical extended Rasch model (REMol), being this a simpli_cation to extended Rasch model with probit link function. Finally, the proposed models and traditional Rasch model was applied to data from Prova Brasil 2007. The results show that the _ts of the models are similar, except the REMol model. This model found distinct estimates and standard errors adjusted to the greater variability from the data, ful_lling the initial proposal of the model.
Unidade Acadêmica:	Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Estatística (IE EST)
Informações adicionais:	Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2012.
Programa de pós-graduação:	Programa de Pós-Graduação em Estatística
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Aparece nas coleções:	Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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