Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/62442
Type: Dissertação
Title: Modelo bayesiano de Teoria da Resposta ao Item com estrutura hierárquica e multinível para os traços latentes aplicado aos dados do SAEB
Other Titles: Hierarchical and multilevel bayesian Item Response Theory model with an application to SAEB data
Authors: Samuel de Souza Barbosa
First Advisor: Flávio Bambirra Gonçalves
First Co-advisor: Juliane Venturelli Silva Lima
First Referee: Vinícius Diniz Mayrink
Second Referee: Dalton Francisco de Andrade
Abstract: Este trabalho propõe um modelo hierárquico multinível para inferência de habilidades e sub-habilidades a partir da Teoria da Resposta ao Item. O modelo permite a inclusão de covaríaveis no nível da escola e o agrupamento de alunos, fatores importantes no estudo das avaliações educacionais. O modelo é aplicado aos dados do Sistema de Avaliação da Educação Básica (SAEB) 2019 e os resultados analisados frente ao modelo logístico unidimensional de três parâmetros utilizado pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira.
Abstract: This work proposes a hierarchical multilevel model for inferring proficiency in a discipline and its areas based on Item Response Theory. The model allows for the inclusion of school-level covariates and the clustering of students, which are important factors in the study of educational assessments. The model is applied to the data from the Basic Education Assessment System (Saeb) 2019, and the results are analyzed in comparison to the unidimensional three-parameter logistic model used by the National Institute for Educational Studies and Research Anísio Teixeira (INEP).
Subject: Estatística – Teses
Teoria da resposta do item – Teses
Avaliação Educacional – Teses
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICX - DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Estatística
Rights: Acesso Aberto
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/pt/
URI: http://hdl.handle.net/1843/62442
Issue Date: 16-Nov-2023
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