<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">Bom dia!</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">Dando continuidade aos seminários do Papos Aleatórios, amanhã, 19/07, às 16h, receberemos a professora Jocely Lopes do Departamento de Estatística da Universidade Federal do Amazonas.<br><br><b>Título: </b>Modelos da Teoria da Resposta ao Item hierárquicos sob amostragem informativa<br><br><b>Resumo: </b>O ajuste de modelos que usam dados de amostra desconsiderando o processo de seleção pode distorcer a análise, principalmente nos casos em que o plano amostral adotado for informativo. Se o plano de amostragem requer que toda amostra possível tenha uma probabilidade conhecida e diferente de zero de ser selecionada, e se essas probabilidades de seleção estão relacionadas com a  variável resposta, mesmo após condicionamento nas variáveis explicativas do modelo,  o plano de amostragem é informativo e deve ser considerado na inferência. Várias avaliações educacionais podem ser obtidas por amostragem informativa  e o modelo da Teoria de Resposta ao Item (TRI) é aplicado em muitas delas. Contudo, em geral, o ajuste dos modelos da TRI desconsidera a possibilidade da informatividade da amostra. O objetivo deste trabalho é propor uma abordagem para a análise de dados dicotômicos em dois estágios obtidos  por amostragem informativa e  modelados por um modelo da TRI hierárquico de dois estágios. O procedimento de inferência segue a abordagem Bayesiana. Sua principal motivação é a aplicação em avaliações educacionais, que são realizadas por amostras obtidas através de desenhos amostrais complexos e possivelmente informativos. A formulação do modelo da TRI para corrigir os efeitos de uma amostra informativa na inferência é desenvolvida para o plano utilizado no Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica (SAEB). No entanto, qualquer avaliação educacional que considere um plano de amostragem informativo de dois estágios pode usar esta abordagem proposta. A nova metodologia foi aplicada a amostras extraídas da base de dados completa da edição do SAEB 2017, com o mesmo plano de amostragem adotado nas avaliações do SAEB. Para verificar a importância de se considerar o plano amostral na modelagem, a abordagem proposta foi comparada com algumas metodologias comumente utilizadas,  que desconsideram a informatividade da amostra.<br><br><b>Transmissão:</b> ao vivo pelo canal do Youtube (<a href="http://www.youtube.com/Estat%C3%ADsticaUFF" target="_blank">www.youtube.com/EstatísticaUFF</a>). O seminário também será transmitido da sala do LES (IME, sala 202, bloco H).<br><br><b><font color="#0c343d">Todos são muito bem-vindos!</font></b><br><br><div style="font-size:12.8px">Att,</div><div style="font-size:12.8px"> </div><div style="font-size:12.8px">Patrícia Lusié</div><div style="font-size:12.8px">Professora Adjunta e Chefe do <span style="font-size:12.8px">Departamento de Estatística</span></div><div style="font-size:12.8px">Instituto de Matemática e Estatística - UFF</div><div><br></div><div><br></div></div>
</div></div><div id="DAB4FAD8-2DD7-40BB-A1B8-4E2AA1F9FDF2"><br> <table style="border-top:1px solid #d3d4de">
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