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Título : Bayesian methods in psychological research: the case of IRT
Otros títulos : Métodos Bayesianos en la investigación psicológica: el caso de la teoría de respuesta al ítem
Autor: González Burgos, Jorge
Palabras clave : Item response theory models;Bayesian Inference;WinBUGS;Teoría de respuesta al ítem;Inferencia Bayesiana
Fecha de publicación : 2010
Editorial : Editorial Bonaventuriana
Citación : González Burgos, J. (2010). Bayesian methods in psychological research: the case of IRT. International Journal of Psychological Research, 3(1), 163–175. https://doi.org/10.21500/20112084.861
Resumen : Los métodos bayesianos se han vuelto cada vez más populares en las ciencias sociales debido a su flexibilidad para acomodar numerosos modelos de diferentes campos. El dominio de la teoría de la respuesta al ítem es un buen ejemplo de investigación fructífera, que incorpora en los últimos años nuevos desarrollos y modelos, que se están estimando utilizando el enfoque bayesiano. Esto se debe en parte a la disponibilidad de software libre como WinBUGS y R, que ha permitido a los investigadores explorar nuevas posibilidades. En este artículo describimos la inferencia bayesiana para algunos modelos de IRT. Se explica brevemente cómo funciona el método bayesiano. Se discute la implementación de la estimación bayesiana en software convencional y se proporcionan conjuntos de códigos para ejecutar los análisis. Todas las aplicaciones se ejemplifican utilizando conjuntos de datos simulados y reales
Descripción : Bayesian methods have become increasingly popular in social sciences due to its flexibility in accommodating numerous models from different fields. The domain of item response theory is a good example of fruitful research, incorporating in the lasts years new developments and models, which are being estimated using the Bayesian approach. This is partly because of the availability of free software such as WinBUGS and R, which has permitted researchers to explore new possibilities. In this paper we outline the Bayesian inference for some IRT models. It is briefly explained how the Bayesian method works. The implementation of Bayesian estimation in conventional software is discussed and sets of codes for running the analyses are provided. All the applications are exemplified using simulated and real data sets
URI : http://hdl.handle.net/10819/6544
ISSN : 2011-7922
Aparece en las colecciones: Vol 3, No 1 (2010): Special Issue of Statistics in Psychology

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