이런저런 세상사 스토리

library(readxl)library(TAM)# 엑셀 파일 불러오기data (내 파일 경로)", sheet = "Sheet1")# 문항 데이터 추출 (D~S열: 5~20열)items # 100% 정답/오답 문항 제거problem_items if(length(problem_items) > 0) items # 1PL 모델 적합rasch_model # 시뮬레이션 없는 빠른 계산 (msq.itemfit 사용)fit_stats item_fit # 결과 테이블 생성result_table 문항 = colnames(items), Outfit_MNSQ = round(item_fit$Outfit, 3), Infit_MNSQ = round(item_fit$Infit, 3))# 콘솔 출력print(result_ta..

#데이터 준비 및 전처library(readxl)library(TAM)# Sheet1에서 응답 데이터 추출 (D열부터 S열까지)data items # 100% 정답/오답 문항 제거problem_items if(length(problem_items) > 0) items # 1PL 모델 적합rasch_model # 모델 요약 확인summary(rasch_model)# 문항 난이도(beta) 및 표준오차item_difficulty item_se # 결과 테이블 생성result_table 문항 = colnames(items), Rasch_점수 = round(item_difficulty, 3), 표준오차 = round(item_se, 3))print(result_table) 1. 해석 가이드난이도 범위일..

# 필요 패키지 설치 및 로install.packages("readxl")install.packages("psych")library(readxl)library(psych)# 데이터 불러오기# 엑셀 파일 읽기 (Sheet1의 D~S열: 5~20열)data (내 파일의 경로)", sheet = "Sheet1")items # 크론바흐알파 계산# 기본 계산alpha_result # 결과 요약cat("Cronbach's Alpha:", round(alpha_result$total$raw_alpha, 3)) 1. 해석 기준표 Alpha 값 신뢰도 수준 ≥ 0.9우수0.8~0.89매우 좋음0.7~0.79보통0.6~0.69의문스러움수용 불가

library(TAM)library(readxl)# Sheet1 데이터 로드data C:/Users/Users/Desktop/....(내 파일 경로)", sheet="Sheet1")items # Rasch 모델 적rasch_model # WLE 능력치 추정wle_estimates # Person reliability 계산person_reliability theta = wle_estimates$theta, error = wle_estimates$error)# 결과해석cat("Person Reliability:", round(person_reliability, 3)) 1. 계산 공식중요 출력값wle_estimates$theta: 응답자 능력치 (θ)wle_estimates$error: 측정 표준오차 (..

library(TAM) library(readxl) # 데이터 불러오기 data items # Rasch 모델 적합 mod # 문항 통계 추출 item_diff item_se # 신뢰도 계산 item_var item_reliability # 결과 출력 cat("Item Reliability:", round(item_reliability,3)) Item Reliability 값 범위별 해석 가이드Item Reliability는 문항 난이도 추정의 일관성을 나타내는 지표로, 다음과 같은 기준으로 해석됩니다:1. 계산 공식 2. 해석 기준표 값 범위 해석 실무적 조치 0.9 이상우수한 문항 분리 신뢰도추가 문항 개선 불필요0.8~0.89양호한 신뢰도주의 깊은 모니터링 권장0.7~0.79수용 가능하나..

1. 데이터 준비Excel 파일을 R로 불러와 Rasch 분석에 필요한 응답 데이터를 추출합니다.  # 필요한 패키지 설치 및 로드 install.packages(c("readxl", "eRm", "TAM")) library(readxl) library(eRm) library(TAM) # Excel 파일 불러오기 data # 응답 데이터 추출 (5열부터 문항 응답) responses  2. Rasch 모델 적합Rasch 분석을 수행하여 문항 난이도(β 값)를 추정합니다. # Rasch 모델 적합 rasch_model # 문항 난이도 추출 item_difficulty print(item_difficulty)  3. 신뢰도 계산Item reliability, Person reliability, 및 Cronb..

1. 패키지 설치 및 로드먼저, Rasch 분석을 수행하기 위해 필요한 패키지를 설치하고 불러온다.install.packages(c("readxl", "eRm", "TAM", "WrightMap"))library(readxl)    # Excel 파일 불러오기library(eRm)       # Rasch 모델 분석library(TAM)       # 적합도 지수 계산library(WrightMap) # 라쉬 분석 시각화  2. Excel 데이터 불러오기엑셀 파일을 읽어와 데이터 프레임으로 변환한다.# 파일 경로 지정 (예: "C:/Users/username/A_Rasch.xlsx") data # 응답 데이터 추출 (5열부터 문항 응답) items # 결측값 처리 (완전한 케이스만 선택) complete..

📌 Wright Map(라이트 맵) 해석 방법Wright Map은 Rasch 분석 결과를 시각적으로 보여주는 중요한 도구다.이 맵을 통해 응답자들의 능력 수준(Theta)과 문항 난이도(Item Difficulty)를 한눈에 비교할 수 있다.🔹 1. Wright Map 기본 구조 ✅ 왼쪽(⬅) - 응답자 능력(Theta, 사람들의 위치)✅ 오른쪽(➡) - 문항 난이도(Item Difficulty, 문제들의 위치) 🔹 2. Wright Map에서 확인할 수 있는 주요 정보 (1) 응답자의 능력과 문항 난이도의 상대적 위치 비교응답자 점수가 문항 난이도보다 높으면 → 해당 문항을 쉽게 풀 수 있음응답자 점수가 문항 난이도보다 낮으면 → 해당 문항이 어려울 수 있음응답자 능력과 문항 난이도가 비슷한 위치..

샘플 데이터를 활용해 실습해본다.시각화 (Wright Map)Rasch 분석에서는 응답자 능력과 문항 난이도를 같은 척도에서 비교할 수 있는 Wright Map을 많이 사용한다. Console에 아래 코드를 입력한다. install.packages("WrightMap") 이후 아래를 입력한다.✔ 예제 1: 기본 Rasch 모델아래의 순서대로 Console에 입력한다. # 필요한 패키지 불러오기 library(eRm) library(WrightMap) # 샘플 데이터 생성 (20명 응답자 × 5개 문항, 0=오답, 1=정답) set.seed(123) data_matrix # Rasch 모델 적용 (이분형 Rasch 모델) rasch_model_erm # 응답자 능력(Theta) 추정 person_param..

Rasch 분석을 진행하기 위해 RStudio에서 필요한 패키지를 설치하기.Rasch 분석 패키지 설치RStudio를 실행한 후, Console 창에서 아래 명령어를 입력하여 패키지를 설치한다. Console 창은 아래와 같다.install.packages("TAM")   # 기본 Rasch 모델 install.packages("eRm")   # 확장된 Rasch 모델 install.packages("ltm")   # 1PL, 2PL, 3PL 모델 지원 install.packages("mirt")  # 다차원 Rasch 분석 가능  설치가 완료된 모습은 아래와 같다.  설치가 완료되면, 패키지를 불러와야 한다.Console 창에서 아래 명령어를 입력하여 패키지를 불러온다. library(TAM) libr..

1. R Studio를 설치하기 위해 R Studio 홈페이지에 접속한다.https://b-people.tistory.com/57 여기서 R Studio 홈페이지를 찾아갈 수 있다. 2. 상단 탭Open Source에서 다운로드 R Studio를 선택한다.  3. 아래로 스크롤하여 R Studio Desktop을 선택하여 다운로드 한다.  4. 자신의 컴퓨터 사양에 맞는 설정을 선택하고 OK를 누른다.64bit 또는 32bit는 아래에서 보는 방법을 알 수 있다.https://b-people.tistory.com/58      - 다 설치된 모습 -

1. R 다운로드 및 설치R은 공식 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.📌 다운로드 링크: https://cran.r-project.org/ The Comprehensive R Archive Network cran.r-project.org ✅ 설치 방법위 링크에서 본인의 운영체제(Windows, macOS, Linux)를 선택"Download R for Windows" 또는 "Download R for macOS" 클릭"base" 설치 파일 다운로드 후 실행기본 설정 그대로 진행하여 설치 완료2. RStudio 설치 (추천)R 자체는 콘솔 기반이지만, RStudio를 사용하면 훨씬 편리하게 코딩할 수 있습니다.📌 다운로드 링크: https://posit.co/download/rstudio-deskto..

1. 상용 프로그램✅ 1) Winsteps (가장 많이 사용됨)특징: Rasch 분석 전용 소프트웨어, 인터페이스가 직관적이며 다양한 Rasch 모델을 지원장점: 문항 적합도, 신뢰도, Wright Map 등의 시각화 기능 제공단점: 유료(무료 평가판 가능)다운로드: https://www.winsteps.com/ Winsteps and Facets: Rasch Analysis + Rasch Measurement Software + 1PL IRTRasch measurement converts dichotomous and rating scale observations into linear measures. It links qualitative analysis to quantitative methods. Ra..