Winsteps.
Winsteps constrói medidas Rasch a partir de conjuntos de dados retangulares simples, geralmente de pessoas e itens. Os usuários relatam que, após a familiarização inicial, é fácil de usar em combinação com outro software. Os tipos de itens que podem ser combinados em uma análise incluem itens dicotômicos, de múltipla escolha e de múltiplas escalas de classificação e crédito parcial. Comparações emparelhadas e dados de classificação também podem ser analisados. Dados ausentes não são problema. Winsteps foi projetado como uma ferramenta que facilita a exploração e a comunicação. A estrutura dos itens e pessoas pode ser examinada em profundidade. Pontos de dados inesperados são identificados e relatados de várias maneiras. Diagnóstico poderoso de multidimensionalidade através da análise de componentes principais de resíduos detecta e quantifica subestruturas nos dados. O funcionamento das escalas de classificação pode ser examinado minuciosamente e as escalas de classificação podem ser recodificadas e os itens reagrupados para compartilhar as escalas de classificação conforme desejado. As medidas podem ser fixadas (ancoradas) em valores predefinidos. O Winsteps se destina a profissionais que devem tomar decisões práticas e rápidas ao longo do caminho para a construção de testes eficazes e que devem comunicar seus resultados de forma útil aos usuários finais. Os desenvolvedores do Winsteps usam o programa diariamente em seu próprio trabalho e estão continuamente adicionando novos recursos como resultado de sua própria experiência e feedback dos usuários. As aplicações típicas incluem testes educacionais, avaliações psicológicas, pesquisas de atitude, protocolos de desempenho do paciente e bancos de itens de teste adaptativo de calibração. Winsteps pode processar até 9.999.999 pessoas, 60.000 itens, e cada item pode ter uma classificação, escala de classificação agrupada ou crédito parcial de até 32.767 categorias.
Fabricante: Winsteps
Descrição detalhada do produto
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A análise Rasch tem sido o método IRT de escolha para conjuntos de dados de tamanho moderado desde 1965. Agora, as vantagens teóricas e os resultados diretamente significativos da análise Rasch podem ser facilmente obtidos para grandes conjuntos de dados, com a conveniência de usar seu próprio PC padrão.
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