Resumen de Impacto do tamanho da amostra na calibração de itens e estimativa de escores por teoria de resposta ao item
Carlos Henrique Sancineto da Silva Nunes, Ricardo Primi
- English
Item Response Theory (IRT) has been considered an important development for the modern psychometrics because of its several advantages compared to Classic Test Theory (CTT), such as: the virtual invariance of item parameters in respect to the sample used in their estimation, more reliable and interpretable identification of person`s ability and more efficient procedures for test equating. Nevertheless, there are discussions in respect to the minimal number of subjects in studies using IRT. The aim of the study was to investigate the effect of sample size in the fluctuations of item and person parameters. Nine samples with different sizes were assembled from a database of 44.000 answers from students of Bahia State to an educational exam in mathematics. Results indicated that item and person parameters can be adequately estimated from samples starting form 200 subjects. Smaller sample size produces greater instability with the three-parameter model.
- português
A teoria da resposta ao item (TRI) tem sido considerada um grande marco para a psicometria moderna, pois apresenta importantes vantagens em relação à TCT, como a virtual invariância dos parâmetros dos itens em relação à amostra, estimação mais precisa e interpretável do nível de habilidade dos indivíduos e procedimentos de equalização de testes mais eficientes. Contudo, tem sido discutido o tamanho mínimo da amostra para a utilização da TRI. O objetivo do presente estudo foi verificar o impacto do tamanho da amostra sobre a calibração de itens por TRI, bem como na estimativa da habilidade dos testandos. Para tanto, 9 amostras de diferentes tamanhos foram montadas a partir de um banco de dados com as respostas de 44 mil estudantes do Estado da Bahia a um exame educacional de matemática. Os resultados indicaram que os parâmetros dos itens e a habilidade dos avaliados podem ser estimados adequadamente para amostras a partir de 200 participantes, sendo que amostras menores geram estimativas instáveis.
