Dados do Trabalho

Título

TEORIA DA RESPOSTA AO ITEM: UM ESTUDO DE MODELOS MULTIDIMENSIONAIS COM ENFOQUE BAYESIANO

Resumo

A Teoria da Resposta ao Item (TRI) consiste em um conjunto de modelos matemáticos, que visam estimar ou mensurar traços latentes, características ou habilidades do indivíduo que não podem ser mensuradas diretamente. Os modelos Unidimensionais, mais usuais da TRI, tem como principal suposição a de que existe um único traço latente, ou um traço latente dominante, responsável, por exemplo, pela habilidade em uma área, pelo grau de severidade de uma doença ou pelo grau de satisfação a um produto, quando for o caso. Entretanto, muitas vezes depara-se com situações em que se deseja mensurar mais de uma habilidade ou traço latente. Por exemplo, em uma prova em que se objetiva medir a fluência de um indivíduo em um determinado idioma, vários fatores podem influenciar na resposta correta ou não a um item, tais como seu vocabulário, interpretação de textos ou mesmo habilidades de leitura no idioma em questão. Considerando a importância do tema, este trabalho tem como objetivo estudar modelos multidimensionais (TRIM), desenvolvendo uma aplicação com dados reais. A análise é realizada através da abordagem bayesiana e métodos de simulação estocástica são utilizados na estimação dos parâmetros. A aplicação envolve o ajuste de um modelo de duas dimensões, comparando-se os resultados aos obtidos através de um modelo unidimensional, para os dados do Exame Nacional do ensino médio (ENEM), referentes ao ano de 1999. Estes dados foram obtidos através dos microdados do ENEM, onde se encontra as respostas para cada indivíduo participante da prova, esta ainda com 63 itens. Optou-se pelo caderno de questões amarelo e a partir dessa escolha selecionou-se, aleatoriamente, dois mil indivíduos para o ajuste do modelo. Os resultados mostraram que o modelo de duas dimensões ajusta-se melhor aos dados quando comparado ao modelo unidimensional.

Palavras-chave

Teoria da Resposta ao Item Multidimensional (TRIM), Inferência Bayesiana, Métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC).