Novos modelos estatísticos de resposta limitada para dados de compreensão leitora com estruturas dependentes

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Ari, Sandra Elizabeth Flores
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Bayesian inference; Bounded responses; Compreensão leitora; Estimação bayesiana; Reading comprehension; Regressão espacial; Resposta limitada; Spatial regression; Testlet
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-15062020-184827/

No campo da modelagem, na aplicação prática encontramos conjuntos de dados os quais apre- sentam relações que dependem do instrumento de medição ou das unidades da análise localizadas no espaço as mesmas que possuem características comúns com outras unidades ao redor delas. Simultaneamente, as variáveis de resposta têm a característica de estar restrita no intervalo unitário. Ambas situações, a dependência e a restrição do soporte nas variáveis respostas, presentes na realidade, são abordadas de forma conjunta na presente tese. As relações de dependência geradas pelo instrumento de medição, como o caso das provas de Compreensão leitora são abordadas com a inclusão de efeitos aleatórios, os quais conseguem modelar relaçoes para estruturas específicas geradas pelo instrumento de medição. As relações geradas na análise de unidades com localização espacial incluem também um efeito aleatório, sui generis, com a intenção de modelar tais relações no contexto dos modelos de regressão. Ademais, o suporte das variáveis são modelados considerando distribuições com suporte no intervalo (0,1) como é o caso das distribuições Beta, Simplex ou Kumaraswamy. Estas propriedades específicas dos conjuntos de dados analizados têm o propósito de sugerir um modelo geral o qual abrange as relações de dependência e respostas limitadas de forma conjunta com a intenção de apresentar no presente trabalho modelos adequados com a realidade, a qual é evidenciada nos conjuntos de dados de Compreensão Leitora analizados no presente trabalho, para atingir o objetivo de obter estimativas realistas.