Avaliaçõs educacionais, de distúrbios psicológicos e da aceitação de um produto no mercado são exemplos de estudos que buscam quantificar um construto de interesse através de questionários compostos por itens de múltipla escolha. A Teoria de Resposta ao Item (TRI) é muito utilizada na análise de dados provenientes da aplicação desses questionários. Há vários modelos da TRI já muito utilizados na prática com tal finalidade, tanto para respostas dicotômicas aos itens (certo/errado, presente/ausente, sim/não), quanto para itens com mais de duas categorias de resposta (nominais ou ordinais). No entanto, a grande maioria supôe que apenas um traço latente é necessário para explicar a probabilidade de resposta ao item (modelos unidimensionais). Como as situações práticas são usualmente caracterizadas por várias aptidões (traços latentes) influenciando a probabilidade de um indivíduo apresentar certa resposta ao item, os modelos multidimensionais são de grande importância. Neste trabalho, após um levantamento bibliográfico dos principais modelos multidimensionais da TRI existentes na literatura, realizou-se um estudo detalhado de um deles: o modelo logístico multidimensional de dois parâmetros. O método de estimação dos parâmetros dos itens por máxima verossimilhança marginal e dos traços latentes por máxima verossimilhança são explicitados assim como a estimação por métodos bayesianos. Todos os métodos foram implementados em R, comparados e aplicados a um conjunto de dados reais para avaliação do Inventário de Depressão de Beck (BDI) e do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) / Educational evaluations, psychological testing and market surveys are examples of studies aiming to quantify an underlying construct of interest through multiple choice item tests. Item Response Theory (IRT) is a class of models used to analyse such data. There are several IRT models already being used in applied studies to such end, either for dichotomical answers (right/wrong, present/ absent, Yes/No) or for itens with nominal or ordinal answers. However, the large majority of those models make the assumption that only one latent trait is sufficient to explain the probability of a correct answer to an item (unidimensional models). Since many situations in practice are characterized by multiple aptitudes (latent traits) in uencing such probabilities, multidimensional models that take such traits into consideration gain great importance. In the present work, after a thorough review of the litterature regarding multidimensional IRT models, we studied in depth one model: the two parameter multidimensional logistic model for dichotomical items. The marginal maximum likelihood method used to estimate the item parameters and the maximum likelihood method used for the latent traits as well as bayesian methods for parameter estimation were studied, compared, implemented in the R software and then applied to a real dataset to infere depression using the Beck Depression Inventory(BDI)and the Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM)

As pesquisas científicas na área da Psiquiatria freqüentemente avaliam características subjetivas de indivíduos como, por exemplo, depressão, ansiedade e fobias. Os dados são coletados através de questionários, cujos itens tentam identificar a presença ou ausência de certos sintomas associados à morbidade psiquiátrica de interesse. Alguns desses itens, entretanto, podem provocar constrangimento em parte dos indivíduos respondedores por abordarem características ou comportamentos socialmente questionáveis ou, até, ilegais. Um modelo da teoria de resposta ao item é proposto neste trabalho visando diferenciar a relação entre a probabilidade de presença do sintoma e a gravidade da morbidade de indivíduos constrangidos e não constrangidos. Itens que necessitam dessa diferenciação são chamados \\textbf{itens com comportamento diferencial}. Adicionalmente, o modelo permite assumir que indivíduos constrangidos em responder um item possam vir a mentir em suas respostas, no sentido de omitir a presença de um sintoma. Aplicações do modelo proposto a dados simulados para questionários com 20 itens mostraram que as estimativas dos parâmetros são próximas aos seus verdadeiros valores. A qualidade das estimativas piora com a diminuição da amostra de indivíduos, com o aumento do número de itens com comportamento diferencial e, principalmente, com o aumento do número de itens com comportamento diferencial suscetíveis à mentira. A aplicação do modelo a um conjunto de dados reais, coletados para avaliar depressão em adolescentes, ilustra a diferença do padrão de resposta do item ``crises de choro\" entre homens e mulheres. / Psychiatric scientific research often evaluate subjective characteristics of the individual such as depression, anxiety and phobias. Data are collected through questionnaires with items that try to identify the presence or absence of certain symptoms associated with the psychiatric disease. Some of these items though could make some people embarrassed since they are related to questionable or even illegal social behaviors. The item response theory model proposed within this work envisions to differentiate the relationship between the probability of the symptom presence and the gravity of the disease of embarrassed and non-embarrassed individuals. Items that need this differentiation are called differential item functioning (dif). Additionally, the model has the assumption that individuals embarrassed with one particular item could lie across other answers to omit a possible condition. Applications of the proposed model to simulated data for a 20-item questionnaire have showed that parameter estimates of the proposed model are close to their real values. The estimate accuracy gets worse as the number of individuals decreases, the number of dif increases, and especially as the number of dif susceptible to lying increases. The application of the model to a group of real data, collected to evaluate teenager depression, shows the difference in the probability of \"crying crisis\" presence between men and women.

Neste trabalho apresentamos os mais importantes processos de estimação em algumas classes de modelos de resposta ao item (Dicotômicos e Policotômicos). Discutimos algumas propriedades desses métodos. Com o objetivo de comparar o desempenho dos métodos conduzimos simulações apropriadas. / In this work we show the most important estimation methods for some item response models (both dichotomous and polichotomous). We discuss some proprieties of these methods. To compare the characteristic of these methods we conducted appropriate simulations.

Avaliaçõs educacionais, de distúrbios psicológicos e da aceitação de um produto no mercado são exemplos de estudos que buscam quantificar um construto de interesse através de questionários compostos por itens de múltipla escolha. A Teoria de Resposta ao Item (TRI) é muito utilizada na análise de dados provenientes da aplicação desses questionários. Há vários modelos da TRI já muito utilizados na prática com tal finalidade, tanto para respostas dicotômicas aos itens (certo/errado, presente/ausente, sim/não), quanto para itens com mais de duas categorias de resposta (nominais ou ordinais). No entanto, a grande maioria supôe que apenas um traço latente é necessário para explicar a probabilidade de resposta ao item (modelos unidimensionais). Como as situações práticas são usualmente caracterizadas por várias aptidões (traços latentes) influenciando a probabilidade de um indivíduo apresentar certa resposta ao item, os modelos multidimensionais são de grande importância. Neste trabalho, após um levantamento bibliográfico dos principais modelos multidimensionais da TRI existentes na literatura, realizou-se um estudo detalhado de um deles: o modelo logístico multidimensional de dois parâmetros. O método de estimação dos parâmetros dos itens por máxima verossimilhança marginal e dos traços latentes por máxima verossimilhança são explicitados assim como a estimação por métodos bayesianos. Todos os métodos foram implementados em R, comparados e aplicados a um conjunto de dados reais para avaliação do Inventário de Depressão de Beck (BDI) e do Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) / Educational evaluations, psychological testing and market surveys are examples of studies aiming to quantify an underlying construct of interest through multiple choice item tests. Item Response Theory (IRT) is a class of models used to analyse such data. There are several IRT models already being used in applied studies to such end, either for dichotomical answers (right/wrong, present/ absent, Yes/No) or for itens with nominal or ordinal answers. However, the large majority of those models make the assumption that only one latent trait is sufficient to explain the probability of a correct answer to an item (unidimensional models). Since many situations in practice are characterized by multiple aptitudes (latent traits) in uencing such probabilities, multidimensional models that take such traits into consideration gain great importance. In the present work, after a thorough review of the litterature regarding multidimensional IRT models, we studied in depth one model: the two parameter multidimensional logistic model for dichotomical items. The marginal maximum likelihood method used to estimate the item parameters and the maximum likelihood method used for the latent traits as well as bayesian methods for parameter estimation were studied, compared, implemented in the R software and then applied to a real dataset to infere depression using the Beck Depression Inventory(BDI)and the Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM)

O uso de provas elaboradas na forma de itens, em processos de avaliação para classificação, é uma herança histórica dos séculos XVI e XVII, ainda em uso nos dias atuais tanto na educação formal quanto em processos seletivos, a exemplo dos exames vestibulares. Elaboradas para mensurar conhecimentos, traços latentes que não podem ser medidos diretamente, as provas costumam ser corrigidas considerando unicamente o escore obtido pelo sujeito avaliado, sem contemplar informações importantes relacionadas aos itens das mesmas. O presente trabalho teve como objetivos: (i) utilizar a modelagem baseada na teoria da resposta ao item unidimensional - TRI e multidimensional - TRIM para construir escalas do conhecimento para a prova da FUVEST e (ii) classificar os candidatos aos seis cursos de graduação oferecidos pela Escola Superior de Agricultura \"Luiz de Queiroz\", unidade da Universidade de São Paulo, com base na escala construída. A hipótese imbutida no corpo do trabalho admitiu que o uso da TRIM classifica de forma diferente os candidatos que os atuais métodos utilizados pela FUVEST. Foram utilizados os padrões de respostas dos 2326 candidatos submetidos à prova, para que uma análise unidimensional fosse realizada, sob o enfoque da TRI, gerando uma escala de proficiências . Quatro traços latentes foram diagnosticados no processo avaliativo, por meio da modelagem multidimensional da TRIM, gerando uma escala das quatro dimensões. Uma proposta para classificação dos candidatos é apresentada, baseada na média das proficiências individuais ponderada pelas cargas fatoriais diagnosticadas pela modelagem. Análise comparativa entre os critérios de classificação utilizados pela FUVEST e pela TRIM foram realizados, identificando discordância entre os mesmos. O trabalho apresenta propostas de interpretação pedagógica para as escalas unidimensional e multidimensional e indica a TRIM como o critério complementar para classificação dos candidatos, valorizando informações individuais dos itens e, portanto, utilizando uma avaliação classificatória mais abrangente. / The use of elaborate exams in the form of items, in evaluation procedures for classification, is a historical legacy of the 16th and 17th centuries, still in use today both in formal education and in selective cases such as entrance examinations. Designed to measure knowledge, latent trait that can not be measured directly, the exams are usually corrected considering only the score obtained by the subject, without including important information related to the items of it. This study aimed to: (i) use the modeling approach unidimensional and multidimensional item response theory (IRT and MIRT, respectively), to build knowledge scales of the entrance examination FUVEST/2012; (ii) classifing candidates for the 6 undergraduate courses offered by the \"Luiz de Queiroz\" College of Agriculture , unit of the University of São Paulo, based on the scale then. The hypothesis supposes that the use of MIRT ranked candidates differently than current methods used by FUVEST. We used the patterns of responses of 2326 candidates submitted to the test, so that a one-dimensional analysis was performed under the IRT approach, generating a range of proficiencies. Four latent traits were diagnosed in the evaluation process by means of multidimensional modeling MIRT, generating a scale of four dimensions. A proposal for classification of the candidates is presented, based on the weighted average of the individual proficiencies by the factor loadings diagnosed by modeling. Comparative analysis of the classification criteria used by FUVEST and MIRT were performed by identifying discrepancies between them. This work presents the proposals of the pedagogical interpretation for one-dimensional and multidimensional scales and indicates the MIRT as additional criteria for the candidates, to valorize individual information of the items and therefore using a more comprehensive classification review.

Dans la plupart des questions écologiques, les phénomènes aléatoires d'intérêt sont spatialement structurés et issus de l'effet combiné de multiples variables aléatoires, observées ou non, et inter-agissant à diverses échelles. En pratique, dès lors que les données de terrain ne peuvent être directement traitées avec des structures spatiales standards, les observations sont généralement considérées indépendantes. Par ailleurs, les modèles utilisés sont souvent basés sur des hypothèses simplificatrices trop fortes par rapport à la complexité des phénomènes étudiés. Dans ce travail, la démarche de modélisation hiérarchique est combinée à certains outils de la statistique spatiale afin de construire des structures aléatoires fonctionnelles "sur-mesure" permettant de représenter des phénomènes spatiaux complexes en écologie des populations. L'inférence de ces différents modèles est menée dans le cadre bayésien avec des algorithmes MCMC. Dans un premier temps, un modèle hiérarchique spatial (Geneclust) est développé pour identifier des populations génétiquement homogènes quand la diversité génétique varie continûment dans l'espace. Un champ de Markov caché, qui modélise la structure spatiale de la diversité génétique, est couplé à un modèle bivarié d'occurrence de génotypes permettant de tenir compte de l'existence d'unions consanguines chez certaines populations naturelles. Dans un deuxième temps, un processus de Poisson composé particulier,appelé loi des fuites, est présenté sous l'angle de vue hiérarchique pour décrire le processus d'échantillonnage d'organismes vivants. Il permet de traiter le délicat problème de données continues présentant une forte proportion de zéros et issues d'échantillonnages à efforts variables. Ce modèle est également couplé à différents modèles sur grille (spatiaux, régionalisés) afin d'introduire des dépendances spatiales entre unités géographiques voisines puis, à un champ géostatistique bivarié construit par convolution sur grille discrète afin de modéliser la répartition spatiale conjointe de deux espèces. Les capacités d'ajustement et de prédiction des différents modèles hiérarchiques proposés sont comparées aux modèles traditionnellement utilisés à partir de simulations et de jeux de données réelles (ours bruns de Suède, invertébrés épibenthiques du Golfe-du-Saint-Laurent (Canada)).

Une échelle de qualité de vie doit vérifier différentes propriétés. L'unidimensionnalité est aujourd'hui communément admise : une échelle doit mesurer un concept unique. La simplicité d'utilisation de l'instrument de mesure est, elle aussi, importante. A ce titre le Rasch est intéressant puisque ce modèle est sous-jacent à toute notion de score non pondéré. Ce travail s'inscrit donc dans le cadre de la sélection d'items vérifiant un modèle de Rasch. Un modèle multidimensionnel est proposé : le modèle marginalement exhaustif de Rasch (MMSRM), pour lequel, chaque dimension garde les propriétés psychométriques du modèle de Rasch. Trois méthodes basées sur l'adéquation d'un tel modèle aux données sont proposées, et comparées par simulations à des procédures existantes. Une seconde partie du travail concerne le développement de programmes pour utiliser des modèles psychométriques sous deux logiciels statistiques : SAS et Stata.

La modélisation par équations structurelles est très répandue dans des domaines très variés et nous l'appliquons pour la première fois en métrologie dans le traitement de données de comparaisons interlaboratoires. Les modèles à équations structurelles à variables latentes sont des modèles multivariés utilisés pour modéliser des relations de causalité entre des variables observées (les données). Le modèle s'applique dans le cas où les données peuvent être regroupées dans des blocs disjoints où chaque bloc définit un concept modélisé par une variable latente. La structure de corrélation des variables observées est ainsi résumée dans la structure de corrélation des variables latentes. Nous proposons une approche bayésienne des modèles à équations structurelles centrée sur l'analyse de la matrice de corrélation des variables latentes. Nous appliquons une expansion paramétrique à la matrice de corrélation des variables latentes afin de surmonter l'indétermination de l'échelle des variables latentes et d'améliorer la convergence de l'algorithme de Gibbs utilisé. La puissance de l'approche structurelle nous permet de proposer une modélisation riche et flexible des biais de mesure qui vient enrichir le calcul de la valeur de consensus et de son incertitude associée dans un cadre entièrement bayésien. Sous certaines hypothèses l'approche permet de manière innovante de calculer les contributions des variables de biais au biais des laboratoires. Plus généralement nous proposons un cadre bayésien pour l'amélioration de la qualité des mesures. Nous illustrons et montrons l'intérêt d'une modélisation structurelle des biais de mesure sur des comparaisons interlaboratoires en environnement.

Nous présentons une nouvelle méthode pour étudier les relations entre la structure génétique des populations et l'environnement. Cette méthode repose sur des modèles hiérarchiques bayésiens qui utilisent conjointement des données génétiques multi-locus et des données spatiales, environnementales et/ou culturelles. Elle permet d'estimer la structure génétique des populations, d'évaluer ses liens avec des covariables non génétiques, et de projeter la structure génétique des populations en fonction de ces covariables. Dans un premier temps, nous avons appliqué notre approche à des données de génétique humaine pour évaluer le rôle de la géographie et des langages dans la structure génétique des populations amérindiennes. Dans un deuxième temps, nous avons étudié la structure génétique des populations pour 20 espèces de plantes alpines et nous avons projeté les modifications intra spécifiques qui pourront être causées par le réchauffement climatique.

Submitted by Maria Creuza Silva (mariakreuza@yahoo.com.br) on 2015-07-14T19:35:02Z No. of bitstreams: 1 TESE GISEL FATORE. 2015.pdf: 3095009 bytes, checksum: becebe9f8956330c8c568ff335a8e172 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Creuza Silva (mariakreuza@yahoo.com.br) on 2015-07-14T20:45:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TESE GISEL FATORE. 2015.pdf: 3095009 bytes, checksum: becebe9f8956330c8c568ff335a8e172 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-14T20:45:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE GISEL FATORE. 2015.pdf: 3095009 bytes, checksum: becebe9f8956330c8c568ff335a8e172 (MD5) / A asma é uma doença urbana complexa com múltiplos fatores associados ao seu desenvolvimento e remissão. Muitos fatores de risco para a doença foram identificados, e existe um debate sobre a contribuição dos fatores psicossociais na gênese da asma. A discriminação racial configura-se como um importante estressor psicossocial com efeitos negativos sobre a saúde. No entanto, os efeitos da discriminação sobre a asma infantil não tem sido investigados. Este estudo teve como objetivo analisar o efeito da exposição à discriminação em mulheres sobre a prevalência de asma nas crianças. Trata-se de um estudo transversal sobre a população integrante do programa Social Changes Asthma and Allergy in Latin America (SCAALA) em Salvador. A tese foi desenvolvida sob a forma de quatro artigos, tendo o primeiro como objetivo avaliar a confiabilidade e estrutura dimensional do “Experiência de Discriminação” (Experience of Discrimination - EOD), um instrumento de mensuração das experiências de discriminação desenvolvido nos Estados Unidos. Identificaram-se dois indicadores de discriminação: a experiência de discriminação e a preocupação com discriminação, com parâmetros aceitáveis de ajuste para o EOD no contexto brasileiro. O segundo artigo mensurou a prevalência de discriminação auto relatada utilizando analise de classes latentes. Os indivíduos foram classificados perfis de discriminação alto e baixo. A frequência das classes expostas à discriminação ou preocupadas com discriminação mostraram-se altas, principalmente no que respeita ao emprego e trabalho, com a cor da pele como um importante preditor das experiências relatadas. Já o terceiro artigo analisou o efeito da discriminação sobre a prevalência de transtornos mentais comuns nas mulheres participantes do estudo, evidenciando maiores prevalências de TMC entre aquelas mulheres que referiram alto grau de exposição à discriminação ou preocupação com discriminação. O suporte social moderou a associação entre preocupação com discriminação e sofrimento mental. Finalmente, o quarto artigo estimou o efeito da discriminação referida pelas mães sobre a prevalência de asma nos filhos. Os resultados corroboraram a hipótese de que a exposição à discriminação racial nas mães se associa com sintomas asmáticos nas crianças, e com o fenótipo atópico. Em acordo com nossa hipótese de estudo, mães com sintomas psicológicos foram mais propensas a ter filhos com sintomas asmáticos quando expostas a discriminação que àquelas sem sintomas. Os achados deste estudo destacam a importância de estudar a discriminação racial no contexto brasileiro. Embora esses resultados necessitem ser confirmados em estudos longitudinais, contribuirão com a compreensão de uma doença complexa como a asma em crianças.