R 등급반응모형

1 개요[ | ]

R 등급반응모형

2 예시 1: 일반[ | ]

df <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/jmnote/ds/main/github.com/cran/ltm/data/Science.csv")
# 데이터셋에는 7문항(Comfort, Environment, Work, Future, Technology, Industry, Benefit)이 있는데,
# 이중에서 4문항만 선택(Comfort, Work, Future, Benefit)
df <- df[c(1,3,4,7)]
library(ltm)
model <- grm(df)

cat('로그우도:', model$log.Lik, "\n")
cat('AIC:', summary(model)$AIC, "\n")
cat('BIC:', summary(model)$BIC, "\n")

# 계수
coef(model)

# 문항특성곡선
plot.grm(model)

# 문항정보곡선
plot(model, "IIC")

# 검사정보곡선
plot(model, "IIC", items=0)

# 모집단 능력 분포 추정 (커널 밀도)
plot(factor.scores(model))

# 참가자 능력 분포 1 (히스토그램)
temp <- factor.scores(model)[[1]]
temp <- as.vector(rep(temp$z1, temp$Obs))
hist(temp)

# 참가자 능력 분포 2 (막대그래프)
temp <- factor.scores(model)[[1]]
temp$z1 <- round(temp$z1,2)
temp <- aggregate(Obs ~ z1, temp, sum)
barplot(Obs ~ z1, temp)

3 예시 2: 변별도 같다고 가정[ | ]

df <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/jmnote/ds/main/github.com/cran/ltm/data/Science.csv")
# 데이터셋에는 7문항(Comfort, Environment, Work, Future, Technology, Industry, Benefit)이 있는데,
# 이중에서 4문항만 선택(Comfort, Work, Future, Benefit)
df <- df[c(1,3,4,7)]
library(ltm)
model <- grm(df, constrained=TRUE)

cat('로그우도:', model$log.Lik, "\n")
cat('AIC:', summary(model)$AIC, "\n")
cat('BIC:', summary(model)$BIC, "\n")

# 계수
coef(model)

# 문항특성곡선
plot.grm(model)

# 문항정보곡선
plot(model, "IIC")

# 검사정보곡선
plot(model, "IIC", items=0)

# 모집단 능력 분포 추정 (커널 밀도)
plot(factor.scores(model))

# 참가자 능력 분포 1 (히스토그램)
temp <- factor.scores(model)[[1]]
temp <- as.vector(rep(temp$z1, temp$Obs))
hist(temp)

# 참가자 능력 분포 2 (막대그래프)
temp <- factor.scores(model)[[1]]
temp$z1 <- round(temp$z1,2)
temp <- aggregate(Obs ~ z1, temp, sum)
barplot(Obs ~ z1, temp)

4 같이 보기[ | ]