面向 R 语言的多维格子响应模型项目恢复综合指南
计算机与社会
2024-12-25 v2 其他统计学
摘要
本研究旨在为 R 语言中的多维格子响应模型（MGRM）提供项目恢复的逐步演示。文中构建了一个样本仿真设计，其中测试长度为 20 和 40， interdimensional 相关性分别设为 0.3 和 0.7，样本量固定为 2000。从生成的数据集中推导 3 维 GRM 的参数估计值，并计算和可视化偏差和均方根误差（RMSE）值。为实现研究目标，本文呈现所有步骤的 R 代码，并提供详细解释，使研究者能够复制和针对自身分析进行调整。该研究预期为 MGRM 的项目恢复实践提供指南。此外，包括数据生成、参数估计和结果可视化在内的方法预期能为不从事项目恢复的研究者提供帮助。
引用
@article{arxiv.2412.16657,
title = {A Comprehensive Guide to Item Recovery Using the Multidimensional Graded Response Model in R},
author = {Yesim Beril Soguksu and Ayse Bilicioglu Gunes and Hatice Gurdil},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.16657},
year = {2024}
}