Rで項目反応理論：ltmパッケージ覚書き

背景

すっげえ便利。びっくらこいた。

ちょっと色々IRTでやんなきゃいけない事案があって（博論？），テストの等価とかやんなきゃいけなくて。

ltmパッケージっていうのがある。素晴らしい。

http://cran.r-project.org/web/packages/ltm/ltm.pdf

その前に

まあ，まず。

install.packages("ltm")

library(ltm)

0/1のデータをデータフレーム形式でいれる。

dat<-read.table("clipboard",header=T)

準備OK 。

だいたい，記述統計の関数が超便利。感動した。

descript(dat)

1. 項目の反応の比率，logit
2. 項目毎の点双列相関係数（古典的テスト理論でいうところの項目弁別力のひとつ）excludedとincludedの一覧
3. 総合得点の分布
4. 信頼性係数αと項目を落としたときのα

などが全部一気にでる。素晴らしい。

IPLM

さて，まずIPLM（ラッシュ）。

model<-rasch(dat)

これでだん。項目困難度を出してくれる。

対数尤度とか，BICとかAICや項目困難度の誤差とか欲しい時は，

summary(model)

能力値推定値がほしいときは，

factor.score（model）

項目特性曲線を見るときは，

plot(model)

こんな感じ。

plot.fscores(factor.scores(model),include.item=T)

をすると，こんな感じで項目と人のマップを出せる。（ちょっといい感じなテストと人の感じじゃなくて恥ずかしい）

もちろん項目のフィットも出せる。

item.fit(model)

2PLM

2PLMをやるときは，

model2<-ltm(dat ~ z1)

ただ，弁別力の値には注意が必要ね。1.7で割ると他と一致するみたい。

詳しくは

Rで項目反応理論 - RjpWiki

さて。これも同じように。

plot(model2)

なんかでたー。弁別力ない項目多いな―。（まあnも小さいしね）

plot.fscores(factor.scores(model2,include.item=T)

なんかでたー。

3PLM

3PLMも。

tpm(dat)

でまあやり方は同じ。

便利でいいね。うむ。

まあまだまだあるけど。いいや。