Análise Bayesiana na Teoria de Resposta ao Item Gradual

Neste trabalho, estudamos o modelo de resposta gradual ao item que pode ser visto como uma extensão do modelo de resposta ao item binário. As categorias do modelo gradual podem ser ordenadas de tal forma que a categoria mais baixa contribuiria menos para o escore do individuo e a categoria mais alta contribuiria mais. Neste sentido, a escala de Likert é um clássico exemplo de resposta gradual em que as categorias poderiam ser definidas como: concordo completamente, concordo parcialmente, indiferente e não concordo. Para a estimação dos parâmetros dos itens e das habilidades foi introduzido variáveis latentes ao modelo. Esta abordagem permite que a posteriori exata seja obtida facilmente a partir do uso de prioris adequadas e do uso do algoritmo Gibbs que é facilmente implementado.