mirt: Um Pacote de Teoria de Resposta a Itens Multidimensional para o Ambiente

A teoria de resposta a itens (TRI) é amplamente utilizada em pesquisa de avaliação para explicar como os participantes respondem a estímulos em nível de item. Vários pacotes R podem ser usados para estimar os parâmetros em vários modelos de TRI, sendo os mais flexíveis os pacotes ltm (Rizopoulos 2006), eRm (Mair e Hatzinger 2007) e MCMCpack (Martin, Quinn e Park 2011). No entanto, esses pacotes apresentam limitações, uma vez que o ltm e o eRm só podem analisar efetivamente modelos de TRI unidimensionais, e as extensões multidimensionais exploratórias disponíveis no MCMCpack requerem compreensão prévia de diagnósticos de convergência de estimativa bayesiana e são computacionalmente intensivas. O mais importante, métodos de análise fatorial confirmatória de itens multidimensionais não foram implementados em nenhum pacote R. O pacote mirt foi criado para estimar parâmetros de teoria de resposta a itens multidimensionais para modelos exploratórios e confirmatórios usando métodos de máxima verossimilhança. O método de quadratura de Gauss-Hermite utilizado na estimativa EM tradicional (por exemplo, Bock e Aitkin 1981) é apresentado para modelos de resposta a itens exploratórios, bem como para modelos bifatoriais confirmatórios (Gibbons e Hedeker 1992). Modelos exploratórios e confirmatórios são estimados por um algoritmo estocástico descrito por Cai (2010a,b). Várias comparações de programas são apresentadas e direções futuras para o pacote são discutidas.