jMetrik es más poderoso de lo que piensas. Está diseñado para el trabajo operativo donde los investigadores necesitan múltiples procedimientos en un solo marco unificado. Actualmente puede estimar los parámetros IRT para los modelos de escala Rasch, crédito parcial y calificación. También permite vincular la escala IRT a través del Stocking-Lord, Haebara y otros métodos. Debido a que incluye una base de datos integrada, el resultado de la estimación IRT se puede usar en la vinculación de escala sin la necesidad de reformar los archivos de datos. Además, todos los resultados se pueden almacenar en la base de datos para usar con otros métodos en jMetrik o programas externos como R.
También puede ejecutarlo con scripts en lugar de la GUI. Por ejemplo, el siguiente código (a) importará datos a la base de datos, (b) puntuará elementos con una clave de respuesta, (c) estimará parámetros del modelo Rasch y (d) exportará datos como un archivo CSV. Puede usar el archivo de salida final como entrada en R para un análisis posterior, o puede usar R para conectarse directamente a la base de datos jMetrik y trabajar con los resultados.
#import data into database
import{
delimiter(comma);
header(included);
options(display);
description();
file(C:/exam1-raw-data.txt);
data(db = testdb1, table = EXAM1);
}
#conduct item scoring with the answer key
scoring{
data(db = mydb, table = exam1);
keys(4);
key1(options=(A,B,C,D), scores=(1,0,0,0), variables= (item1,item9,item12,item15,item19,item21,item22,item28,item29,item30,item34,item38,item42,item52,item55));
key2(options=(A,B,C,D), scores=(0,1,0,0), variables=(item4,item6,item16,item18,item24,item26,item32,item33,item35,item43,item44,item47,item50,item54));
key3(options=(A,B,C,D), scores=(0,0,1,0), variables=(item3,item5,item7,item11,item14,item20,item23,item25,item31,item40,item45,item48,item49,item53));
key4(options=(A,B,C,D), scores=(0,0,0,1), variables=(item2,item8,item10,item13,item17,item27,item36,item37,item39,item41,item46,item51,item56));
}
#Run a Rasch models analysis.
#Item parameters saved as database table named exam1_rasch_output
#Residuals saved as a databse table named exam1_rasch_resid
#Person estimates saved to original data table. Person estimate in variable called "theta"
rasch{
center(items);
missing(ignore);
person(rsave, pfit, psave);
item(isave);
adjust(0.3);
itemout(EXAM1_RASCH_OUTPUT);
residout(EXAM1_RASCH_RESID);
variables(item1, item2, item3, item4, item5, item6, item7, item8, item9, item10, item11, item12, item13, item14, item15, item16, item17, item18, item19, item20, item21, item22, item23, item24, item25, item26, item27, item28, item29, item30, item31, item32, item33, item34, item35, item36, item37, item38, item39, item40, item41, item42, item43, item44, item45, item46, item47, item48, item49, item50, item51, item52, item53, item54, item55, item56);
transform(scale = 1.0, precision = 4, intercept = 0.0);
gupdate(maxiter = 150, converge = 0.005);
data(db = testdb1, table = EXAM1);
}
#Export output table for use in another program like R
export{
delimiter(comma);
header(included);
options();
file(C:/EXAM1_RASCH_OUTPUT.txt);
data(db = testdb1, table = EXAM1_RASCH_OUTPUT);
}
El software aún se encuentra en sus primeras etapas de desarrollo. Actualmente estoy agregando análisis factorial exploratorio y modelos de respuesta de ítems más avanzados. A diferencia de muchos otros programas IRT, jMetrik es de código abierto. Todos los procedimientos de medición utilizan la biblioteca de psicometría que actualmente está disponible en GitHub, https://github.com/meyerjp3/psychometrics . Cualquier persona interesada en contribuir es bienvenida.