README.md

Modelización Psicométrica con IRT

Aquí podrás encontrar todo el material del taller.

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Para instalar todos los paquetes que usaremos a lo largo del taller, copien y luego corran la siguiente serie de comandos en la consola de RStudio:

# Función para instalar paquetes y cargarlos
ipak <- function(pkg){
  new.pkg <- pkg[!(pkg %in% installed.packages()[, "Package"])]
  if(length(new.pkg)) install.packages(new.pkg, dependencies = TRUE)
  sapply(pkg, require, character.only = TRUE)
}

# Paquetes con los cuales usar la función
paquetes <- c("tidyverse", "psych", "TAM", "ltm", "psychometric", "foreign", "statisticalModeling", 
              "plotly", "ggthemes", "markdown", "rmarkdown", "shiny", "learnr", "QuantPsyc", "datasauRus", "caret")

# Uso de la función
ipak(paquetes)

Links útiles

R

• Descargar R: https://cran.r-project.org
• Descargar RStudio: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
• Extensión para descargar archivos individuales de Github (sólo funciona en Google Chrome): https://chrome.google.com/webstore/detail/octo-mate/baggcehellihkglakjnmnhpnjmkbmpkf
• R para principiantes: https://cran.r-project.org/doc/contrib/rdebuts_es.pdf

Bases de Datos

• TIMSS: http://www.timss.org/
• PIRLS: http://www.pirls.org/
• ICCS: http://iccs.acer.edu.au/
• SIRE: http://www.inee.edu.mx/index.php/sire
• IEA: http://www.iea.nl/data
• PISA (2015): http://pisadataexplorer.oecd.org/ide/idepisa/
• Journal Large-scale Assessments in Education: http://www.largescaleassessmentsineducation.com

Software para análisis

• IDB (SPSS): http://www.iea.nl/data
• intsvy (R): http://oucea.education.ox.ac.uk/research/recent-research-projects/r-package/

IRT

• Resumen con lista de recursos interesantes: https://www.mailman.columbia.edu/research/population-health-methods/item-response-theory
• Aplicaciones Web hechas con R (Shiny):
  • http://kylehamilton.net/shiny/IRTShiny/
  • https://shiny.cs.cas.cz/ShinyItemAnalysis/

Información complementaria

• ¿Por qué es importante aprender a programar? https://www.nature.com/naturejobs/2017/170126/pdf/nj7638-563a.pdf
• ¿Por qué es importante aprender a programar en R? https://www.nature.com/polopoly_fs/1.16609!/menu/main/topColumns/topLeftColumn/pdf/517109a.pdf

Bibliografía básica

• Baker, F. B., & Kim, S. H. (2017). The Basics of Item Response Theory Using R.
• Martínez Arias, M. R., Hernández-Lloreda, M. J., & Hernández-Lloreda, M. V. (2006). Psicometría. Madrid: Alianza Editorial.
• Matloff, N. (2011). The art of R programming: A tour of statistical software design. No Starch Press.

Contacto:

Ramsés: [email protected]; Josué: [email protected]