Extensões dos modelos multiníveis longitudinais de grupos múltiplos na teoria da resposta ao item sob uma perspectiva Bayesiana: métodos de estimação e seleção estrutural

Resumo

O presente projeto objetiva estender a classe de modelos longitudinais de grupos múltiplos da Teoria de Resposta ao item, estudada por Azevedo (2008), no sentido de incorporar o parâmetro de acerto casual e permitir comportamento normal assimétrico para os traços latentes. Isto possibilita analisar de modo mais amplo resultados de testes dicotômicos, ou que sejam corrigidos como tal, fornecendo conclusões mais confiáveis. Além disso, o comportamento de diferentes populações envolvidas e a evolução longitudinal destas, ao longo do tempo, poderão ser mais bem avaliados. Desenvolveremos uma estrutura de estimação bayesiana plena, baseada nos algoritmos MCMC, permitindo uma flexibilidade considerável para a inclusão de diferentes estruturas de interesse. Por exemplo, matrizes de covariância ou modelos de curvas de crescimento. Além disso, algumas medidas de diagnóstico, que permitem avaliar a qualidade do ajuste do modelo, serão estudadas. No contexto longitudinal discutiremos formas de escolha de estruturas de covariância na presença de assimetria. Para que a metodologia proposta possa ser utilizada, será desenvolvido um pacote na linguagem de programação R. Esta plataforma computacional é gratuita, bastante difundida, com excelente interface gráfica e de código aberto, o que permite sua ampla utilização. (AU)