Quiero ajuste de un parámetro 1-IRT modelo en un cuestionario con 15 preguntas y cerca de seis millones de personas. Teniendo en cuenta la gran N, los errores estándar no son esenciales. Parece que el IRT mundo es una especie de vértigo, y me preguntaba si había algún consejo en cuanto a lo que el software correcto enfoque.
Respuesta
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nobody
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Es posible hacer en R con mirt, a pesar de que todavía va a ser un poco lento (tal vez de 5 a 10 minutos) y tendrás una buena cantidad de memoria RAM (16 GB...pero con 6 millones de casos esto se debe esperar). Acabo de probar esto y parece funcionar bien:
library(mirt)
dat <- matrix(sample(0:1, 6e6 * 15, TRUE), ncol = 15)
mod <- mirt(dat, 1, itemtype = 'Rasch', D = 1, calcNull = FALSE)
Iteration: 4, Log-Lik: -64486844, Max-Change: 0e-04
Si los errores estándar no sean interesantes, como tampoco lo es la comparación con el modelo NULO, entonces las opciones de arriba debe estar bien. Dado que una gran parte del problema es que con la ordenación de los datos, hay un large = TRUE argumento de que se puede pasar para que la ordenación no se repite en cada carrera.
