Chapter 5 Precisão

5.1 Unesp

mod.ano_unesp = list()
i = 1
for(ano in 2019:2021)
{
  pars.ano_unesp <- pars_unesp [substr(rownames(pars_unesp), 2, 5) == ano,]
  pars.mirt_unesp <- data.frame(
    a1 = pars.ano_unesp$a,
    d = -pars.ano_unesp$a * pars.ano_unesp$b,
    g = 0
  )
  
  mod.ano_unesp[[i]] <- generate.mirt_object(pars.mirt_unesp, 'Rasch')
  
  i <- i + 1
}
names (mod.ano_unesp) <- paste0('mod_', 2019:2021)

conf19_unesp <- marginal_rxx(mod.ano_unesp[[1]])
conf20_unesp <- marginal_rxx(mod.ano_unesp[[2]])
conf21_unesp <- marginal_rxx(mod.ano_unesp[[3]])

A confiabilidade marginal em cada prova foi:

• 2019: 0.9138616
• 2020: 0.9378516
• 2021: 0.953348

A seguir, vemos a confiabilidade em cada prova ao longo da escala. A linha tracejada horizontal marca o valor de 0,91, que corresponde a um erro de 0,3 na nota.

theta.info_unesp = seq(-4,4,.1)
plot.rel_unesp = list()
plt_unesp <- list()
i = 1
for(ano in 2019:2021)
{
  info_unesp <- testinfo(mod.ano_unesp[[i]], theta.info_unesp)
  rel_unesp <- info_unesp/(info_unesp+1)
  
  plt_unesp[[i]] <- ggplot() +
    geom_line(
      aes(
        x = theta.info_unesp,
        y = rel_unesp
      )
    ) +
    scale_y_continuous(
      name = 'Confiabilidade',
      limits = c(0,1)
    ) +
    scale_x_continuous(
      name = 'Nota',
      breaks = seq(-8, 8, 1)
    )+
    geom_hline(yintercept = .91, linetype = 2) +
    ggtitle (ano) +
    theme_bw()
  
  plot.rel_unesp[[i]] <- ggplotly(plt_unesp[[i]])
  
  i <- i + 1
  
}

5.2 Unicamp

mod.ano_unicamp = list()
i = 1
for(ano in 2019:2021)
{
  pars.ano_unicamp <- pars_unicamp [substr(rownames(pars_unicamp), 2, 5) == ano,]
  pars.mirt_unicamp <- data.frame(
    a1 = pars.ano_unicamp$a,
    d = -pars.ano_unicamp$a * pars.ano_unicamp$b,
    g = 0
  )
  
  mod.ano_unicamp[[i]] <- generate.mirt_object(pars.mirt_unicamp, 'Rasch')
  
  i <- i + 1
}
names (mod.ano_unicamp) <- paste0('mod_', 2019:2021)

conf19_unicamp <- marginal_rxx(mod.ano_unicamp[[1]])
conf20_unicamp <- marginal_rxx(mod.ano_unicamp[[2]])
conf21_unicamp <- marginal_rxx(mod.ano_unicamp[[3]])

A confiabilidade marginal em cada prova foi:

• 2019: 0.9140852
• 2020: 0.9388287
• 2021: 0.9531841

A seguir, vemos a confiabilidade em cada prova ao longo da escala. A linha tracejada horizontal marca o valor de 0,91, que corresponde a um erro de 0,3 na nota.

theta.info_unicamp = seq(-4,4,.1)
plot.rel_unicamp = list()
plt_unicamp <- list()
i = 1
for(ano in 2019:2021)
{
  info_unicamp <- testinfo(mod.ano_unicamp[[i]], theta.info_unicamp)
  rel_unicamp <- info_unicamp/(info_unicamp+1)
  
  plt_unicamp[[i]] <- ggplot() +
    geom_line(
      aes(
        x = theta.info_unicamp,
        y = rel_unicamp
      )
    ) +
    scale_y_continuous(
      name = 'Confiabilidade',
      limits = c(0,1)
    ) +
    scale_x_continuous(
      name = 'Nota',
      breaks = seq(-8, 8, 1)
    )+
    geom_hline(yintercept = .91, linetype = 2) +
    ggtitle (ano) +
    theme_bw()
  
  plot.rel_unicamp[[i]] <- ggplotly(plt_unicamp[[i]])
  
  i <- i + 1
  
}