# Load Library dan Data
library(readxl)
library(mirt)
## Warning: package 'mirt' was built under R version 4.4.3
## Loading required package: stats4
## Loading required package: lattice
datasampel <- read_excel("C:/Users/ASUS/Documents/UNY/MySta/SEM 4/Statistika Pendidikan/UTS_Statpen/Dataset_Lana.xlsx", sheet = 3)
datasampel
## # A tibble: 400 × 37
## b1 b2 b3 b4 b5 b6 b7 b8 b9 b10 b11 b12 b13
## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
## 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0
## 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1
## 5 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
## 6 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0
## 7 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0
## 8 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0
## 9 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0
## 10 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0
## # ℹ 390 more rows
## # ℹ 24 more variables: b14 <dbl>, b15 <dbl>, b16 <dbl>, b17 <dbl>, b18 <dbl>,
## # b19 <dbl>, b20 <dbl>, b21 <dbl>, b22 <dbl>, b23 <dbl>, b24 <dbl>,
## # b25 <dbl>, b26 <dbl>, b27 <dbl>, b28 <dbl>, b29 <dbl>, b30 <dbl>,
## # b31 <dbl>, b32 <dbl>, b33 <dbl>, b34 <dbl>, b35 <dbl>, b36 <dbl>, b37 <dbl>
# Estimasi Model Rasch, 1PL, 2PL, 3PL, 4PL
# Model Rasch
mod_rasch <- mirt(datasampel, 1, itemtype = "Rasch", SE = TRUE)
## Iteration: 1, Log-Lik: -7922.500, Max-Change: 0.53368Iteration: 2, Log-Lik: -7888.889, Max-Change: 0.28730Iteration: 3, Log-Lik: -7883.895, Max-Change: 0.11796Iteration: 4, Log-Lik: -7883.146, Max-Change: 0.04316Iteration: 5, Log-Lik: -7882.956, Max-Change: 0.01505Iteration: 6, Log-Lik: -7882.850, Max-Change: 0.00670Iteration: 7, Log-Lik: -7882.592, Max-Change: 0.00520Iteration: 8, Log-Lik: -7882.544, Max-Change: 0.00418Iteration: 9, Log-Lik: -7882.504, Max-Change: 0.00387Iteration: 10, Log-Lik: -7882.335, Max-Change: 0.00217Iteration: 11, Log-Lik: -7882.324, Max-Change: 0.00204Iteration: 12, Log-Lik: -7882.315, Max-Change: 0.00189Iteration: 13, Log-Lik: -7882.276, Max-Change: 0.00122Iteration: 14, Log-Lik: -7882.273, Max-Change: 0.00101Iteration: 15, Log-Lik: -7882.271, Max-Change: 0.00091Iteration: 16, Log-Lik: -7882.262, Max-Change: 0.00072Iteration: 17, Log-Lik: -7882.262, Max-Change: 0.00048Iteration: 18, Log-Lik: -7882.261, Max-Change: 0.00044Iteration: 19, Log-Lik: -7882.259, Max-Change: 0.00037Iteration: 20, Log-Lik: -7882.259, Max-Change: 0.00028Iteration: 21, Log-Lik: -7882.259, Max-Change: 0.00021Iteration: 22, Log-Lik: -7882.258, Max-Change: 0.00035Iteration: 23, Log-Lik: -7882.258, Max-Change: 0.00011Iteration: 24, Log-Lik: -7882.258, Max-Change: 0.00015Iteration: 25, Log-Lik: -7882.258, Max-Change: 0.00020Iteration: 26, Log-Lik: -7882.258, Max-Change: 0.00005
##
## Calculating information matrix...
# Model 1PL (manual constraint)
model_1pl <- '
F1 = 1-37
CONSTRAIN = (1-37, a1)
'
mod_1pl <- mirt(datasampel, model_1pl, itemtype = "2PL", SE = TRUE)
## Iteration: 1, Log-Lik: -7966.770, Max-Change: 0.31757Iteration: 2, Log-Lik: -7922.299, Max-Change: 0.09282Iteration: 3, Log-Lik: -7904.159, Max-Change: 0.07042Iteration: 4, Log-Lik: -7894.851, Max-Change: 0.05442Iteration: 5, Log-Lik: -7889.758, Max-Change: 0.04226Iteration: 6, Log-Lik: -7886.857, Max-Change: 0.03329Iteration: 7, Log-Lik: -7882.703, Max-Change: 0.00934Iteration: 8, Log-Lik: -7882.581, Max-Change: 0.00705Iteration: 9, Log-Lik: -7882.497, Max-Change: 0.00582Iteration: 10, Log-Lik: -7882.359, Max-Change: 0.00784Iteration: 11, Log-Lik: -7882.340, Max-Change: 0.00270Iteration: 12, Log-Lik: -7882.327, Max-Change: 0.00184Iteration: 13, Log-Lik: -7882.288, Max-Change: 0.00529Iteration: 14, Log-Lik: -7882.284, Max-Change: 0.00106Iteration: 15, Log-Lik: -7882.281, Max-Change: 0.00089Iteration: 16, Log-Lik: -7882.270, Max-Change: 0.00120Iteration: 17, Log-Lik: -7882.269, Max-Change: 0.00072Iteration: 18, Log-Lik: -7882.268, Max-Change: 0.00057Iteration: 19, Log-Lik: -7882.262, Max-Change: 0.00015Iteration: 20, Log-Lik: -7882.262, Max-Change: 0.00013Iteration: 21, Log-Lik: -7882.262, Max-Change: 0.00012Iteration: 22, Log-Lik: -7882.262, Max-Change: 0.00029Iteration: 23, Log-Lik: -7882.262, Max-Change: 0.00016Iteration: 24, Log-Lik: -7882.262, Max-Change: 0.00045Iteration: 25, Log-Lik: -7882.261, Max-Change: 0.00019Iteration: 26, Log-Lik: -7882.261, Max-Change: 0.00055Iteration: 27, Log-Lik: -7882.261, Max-Change: 0.00013Iteration: 28, Log-Lik: -7882.261, Max-Change: 0.00012Iteration: 29, Log-Lik: -7882.261, Max-Change: 0.00032Iteration: 30, Log-Lik: -7882.260, Max-Change: 0.00101Iteration: 31, Log-Lik: -7882.260, Max-Change: 0.00032Iteration: 32, Log-Lik: -7882.260, Max-Change: 0.00026Iteration: 33, Log-Lik: -7882.259, Max-Change: 0.00032Iteration: 34, Log-Lik: -7882.259, Max-Change: 0.00020Iteration: 35, Log-Lik: -7882.259, Max-Change: 0.00022Iteration: 36, Log-Lik: -7882.259, Max-Change: 0.00018Iteration: 37, Log-Lik: -7882.259, Max-Change: 0.00021Iteration: 38, Log-Lik: -7882.258, Max-Change: 0.00027Iteration: 39, Log-Lik: -7882.258, Max-Change: 0.00006
##
## Calculating information matrix...
# Model 2PL
mod_2pl <- mirt(datasampel, 1, itemtype = "2PL", SE = TRUE)
## Iteration: 1, Log-Lik: -7966.770, Max-Change: 0.82560Iteration: 2, Log-Lik: -7759.622, Max-Change: 0.35261Iteration: 3, Log-Lik: -7728.902, Max-Change: 0.25985Iteration: 4, Log-Lik: -7717.336, Max-Change: 0.19650Iteration: 5, Log-Lik: -7710.983, Max-Change: 0.13700Iteration: 6, Log-Lik: -7707.395, Max-Change: 0.10541Iteration: 7, Log-Lik: -7702.118, Max-Change: 0.02388Iteration: 8, Log-Lik: -7701.900, Max-Change: 0.01884Iteration: 9, Log-Lik: -7701.773, Max-Change: 0.01810Iteration: 10, Log-Lik: -7701.476, Max-Change: 0.01042Iteration: 11, Log-Lik: -7701.447, Max-Change: 0.00684Iteration: 12, Log-Lik: -7701.424, Max-Change: 0.00590Iteration: 13, Log-Lik: -7701.391, Max-Change: 0.00320Iteration: 14, Log-Lik: -7701.374, Max-Change: 0.00311Iteration: 15, Log-Lik: -7701.359, Max-Change: 0.00303Iteration: 16, Log-Lik: -7701.289, Max-Change: 0.00309Iteration: 17, Log-Lik: -7701.283, Max-Change: 0.00207Iteration: 18, Log-Lik: -7701.278, Max-Change: 0.00289Iteration: 19, Log-Lik: -7701.262, Max-Change: 0.00171Iteration: 20, Log-Lik: -7701.259, Max-Change: 0.00196Iteration: 21, Log-Lik: -7701.256, Max-Change: 0.00185Iteration: 22, Log-Lik: -7701.241, Max-Change: 0.00131Iteration: 23, Log-Lik: -7701.240, Max-Change: 0.00114Iteration: 24, Log-Lik: -7701.239, Max-Change: 0.00111Iteration: 25, Log-Lik: -7701.234, Max-Change: 0.00100Iteration: 26, Log-Lik: -7701.234, Max-Change: 0.00085Iteration: 27, Log-Lik: -7701.234, Max-Change: 0.00072Iteration: 28, Log-Lik: -7701.232, Max-Change: 0.00049Iteration: 29, Log-Lik: -7701.232, Max-Change: 0.00022Iteration: 30, Log-Lik: -7701.232, Max-Change: 0.00023Iteration: 31, Log-Lik: -7701.231, Max-Change: 0.00022Iteration: 32, Log-Lik: -7701.231, Max-Change: 0.00021Iteration: 33, Log-Lik: -7701.231, Max-Change: 0.00019Iteration: 34, Log-Lik: -7701.231, Max-Change: 0.00015Iteration: 35, Log-Lik: -7701.231, Max-Change: 0.00015Iteration: 36, Log-Lik: -7701.231, Max-Change: 0.00015Iteration: 37, Log-Lik: -7701.230, Max-Change: 0.00014Iteration: 38, Log-Lik: -7701.230, Max-Change: 0.00013Iteration: 39, Log-Lik: -7701.230, Max-Change: 0.00013Iteration: 40, Log-Lik: -7701.230, Max-Change: 0.00011Iteration: 41, Log-Lik: -7701.230, Max-Change: 0.00011Iteration: 42, Log-Lik: -7701.230, Max-Change: 0.00010Iteration: 43, Log-Lik: -7701.230, Max-Change: 0.00009
##
## Calculating information matrix...
# Model 3PL
mod_3pl <- mirt(datasampel, 1, itemtype = "3PL", SE = TRUE)
## Iteration: 1, Log-Lik: -8037.482, Max-Change: 2.69953Iteration: 2, Log-Lik: -7718.306, Max-Change: 1.52383Iteration: 3, Log-Lik: -7664.550, Max-Change: 0.66240Iteration: 4, Log-Lik: -7640.987, Max-Change: 0.47604Iteration: 5, Log-Lik: -7627.986, Max-Change: 0.27230Iteration: 6, Log-Lik: -7620.302, Max-Change: 0.23333Iteration: 7, Log-Lik: -7615.587, Max-Change: 0.20647Iteration: 8, Log-Lik: -7612.563, Max-Change: 0.21869Iteration: 9, Log-Lik: -7610.534, Max-Change: 0.32194Iteration: 10, Log-Lik: -7607.752, Max-Change: 0.73887Iteration: 11, Log-Lik: -7605.252, Max-Change: 0.96154Iteration: 12, Log-Lik: -7603.935, Max-Change: 0.70152Iteration: 13, Log-Lik: -7603.209, Max-Change: 0.26017Iteration: 14, Log-Lik: -7602.715, Max-Change: 0.29551Iteration: 15, Log-Lik: -7602.571, Max-Change: 0.93212Iteration: 16, Log-Lik: -7602.417, Max-Change: 0.08789Iteration: 17, Log-Lik: -7602.316, Max-Change: 0.07834Iteration: 18, Log-Lik: -7602.231, Max-Change: 0.06547Iteration: 19, Log-Lik: -7601.861, Max-Change: 0.02808Iteration: 20, Log-Lik: -7601.811, Max-Change: 0.01891Iteration: 21, Log-Lik: -7601.777, Max-Change: 0.01875Iteration: 22, Log-Lik: -7601.619, Max-Change: 0.01147Iteration: 23, Log-Lik: -7601.602, Max-Change: 0.01152Iteration: 24, Log-Lik: -7601.587, Max-Change: 0.01126Iteration: 25, Log-Lik: -7601.516, Max-Change: 0.01021Iteration: 26, Log-Lik: -7601.509, Max-Change: 0.01030Iteration: 27, Log-Lik: -7601.503, Max-Change: 0.00999Iteration: 28, Log-Lik: -7601.474, Max-Change: 0.00773Iteration: 29, Log-Lik: -7601.471, Max-Change: 0.00413Iteration: 30, Log-Lik: -7601.468, Max-Change: 0.00283Iteration: 31, Log-Lik: -7601.463, Max-Change: 0.00397Iteration: 32, Log-Lik: -7601.461, Max-Change: 0.00240Iteration: 33, Log-Lik: -7601.459, Max-Change: 0.00271Iteration: 34, Log-Lik: -7601.458, Max-Change: 0.00508Iteration: 35, Log-Lik: -7601.456, Max-Change: 0.00207Iteration: 36, Log-Lik: -7601.455, Max-Change: 0.00393Iteration: 37, Log-Lik: -7601.454, Max-Change: 0.00249Iteration: 38, Log-Lik: -7601.453, Max-Change: 0.00271Iteration: 39, Log-Lik: -7601.452, Max-Change: 0.00173Iteration: 40, Log-Lik: -7601.451, Max-Change: 0.00209Iteration: 41, Log-Lik: -7601.450, Max-Change: 0.00245Iteration: 42, Log-Lik: -7601.450, Max-Change: 0.00325Iteration: 43, Log-Lik: -7601.449, Max-Change: 0.00084Iteration: 44, Log-Lik: -7601.449, Max-Change: 0.00106Iteration: 45, Log-Lik: -7601.448, Max-Change: 0.00053Iteration: 46, Log-Lik: -7601.448, Max-Change: 0.00043Iteration: 47, Log-Lik: -7601.448, Max-Change: 0.00089Iteration: 48, Log-Lik: -7601.448, Max-Change: 0.00139Iteration: 49, Log-Lik: -7601.448, Max-Change: 0.00223Iteration: 50, Log-Lik: -7601.447, Max-Change: 0.00033Iteration: 51, Log-Lik: -7601.447, Max-Change: 0.00091Iteration: 52, Log-Lik: -7601.447, Max-Change: 0.00127Iteration: 53, Log-Lik: -7601.447, Max-Change: 0.00099Iteration: 54, Log-Lik: -7601.447, Max-Change: 0.00118Iteration: 55, Log-Lik: -7601.447, Max-Change: 0.00114Iteration: 56, Log-Lik: -7601.446, Max-Change: 0.00154Iteration: 57, Log-Lik: -7601.446, Max-Change: 0.00064Iteration: 58, Log-Lik: -7601.446, Max-Change: 0.00053Iteration: 59, Log-Lik: -7601.446, Max-Change: 0.00103Iteration: 60, Log-Lik: -7601.446, Max-Change: 0.00042Iteration: 61, Log-Lik: -7601.446, Max-Change: 0.00177Iteration: 62, Log-Lik: -7601.446, Max-Change: 0.00073Iteration: 63, Log-Lik: -7601.446, Max-Change: 0.00142Iteration: 64, Log-Lik: -7601.446, Max-Change: 0.00142Iteration: 65, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00083Iteration: 66, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00042Iteration: 67, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00034Iteration: 68, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00063Iteration: 69, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00025Iteration: 70, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00103Iteration: 71, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00050Iteration: 72, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00092Iteration: 73, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00062Iteration: 74, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00106Iteration: 75, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00051Iteration: 76, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00041Iteration: 77, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00076Iteration: 78, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00031Iteration: 79, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00025Iteration: 80, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00042Iteration: 81, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00107Iteration: 82, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00043Iteration: 83, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00073Iteration: 84, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00035Iteration: 85, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00029Iteration: 86, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00054Iteration: 87, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00021Iteration: 88, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00087Iteration: 89, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00042Iteration: 90, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00076Iteration: 91, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00053Iteration: 92, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00091Iteration: 93, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00043Iteration: 94, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00035Iteration: 95, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00064Iteration: 96, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00026Iteration: 97, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00022Iteration: 98, Log-Lik: -7601.445, Max-Change: 0.00036Iteration: 99, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00090Iteration: 100, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00035Iteration: 101, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00059Iteration: 102, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00028Iteration: 103, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00023Iteration: 104, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00042Iteration: 105, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00017Iteration: 106, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00071Iteration: 107, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00033Iteration: 108, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00060Iteration: 109, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00043Iteration: 110, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00074Iteration: 111, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00035Iteration: 112, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00028Iteration: 113, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00051Iteration: 114, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00021Iteration: 115, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00017Iteration: 116, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00029Iteration: 117, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00072Iteration: 118, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00029Iteration: 119, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00049Iteration: 120, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00023Iteration: 121, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00019Iteration: 122, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00035Iteration: 123, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00072Iteration: 124, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00029Iteration: 125, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00052Iteration: 126, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00022Iteration: 127, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00018Iteration: 128, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00031Iteration: 129, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00015Iteration: 130, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00061Iteration: 131, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00026Iteration: 132, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00045Iteration: 133, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00035Iteration: 134, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00063Iteration: 135, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00027Iteration: 136, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00022Iteration: 137, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00038Iteration: 138, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00018Iteration: 139, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00015Iteration: 140, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00026Iteration: 141, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00055Iteration: 142, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00024Iteration: 143, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00043Iteration: 144, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00019Iteration: 145, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00015Iteration: 146, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00026Iteration: 147, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00062Iteration: 148, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00024Iteration: 149, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00041Iteration: 150, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00019Iteration: 151, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00016Iteration: 152, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00028Iteration: 153, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00060Iteration: 154, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00024Iteration: 155, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00042Iteration: 156, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00018Iteration: 157, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00015Iteration: 158, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00026Iteration: 159, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00060Iteration: 160, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00023Iteration: 161, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00040Iteration: 162, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00018Iteration: 163, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00015Iteration: 164, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00027Iteration: 165, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00057Iteration: 166, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00023Iteration: 167, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00040Iteration: 168, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00018Iteration: 169, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00014Iteration: 170, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00025Iteration: 171, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00057Iteration: 172, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00022Iteration: 173, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00038Iteration: 174, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00017Iteration: 175, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00014Iteration: 176, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00026Iteration: 177, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00055Iteration: 178, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00021Iteration: 179, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00038Iteration: 180, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00017Iteration: 181, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00014Iteration: 182, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00025Iteration: 183, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00054Iteration: 184, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00021Iteration: 185, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00036Iteration: 186, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00017Iteration: 187, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00013Iteration: 188, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00026Iteration: 189, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00052Iteration: 190, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00020Iteration: 191, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00036Iteration: 192, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00016Iteration: 193, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00013Iteration: 194, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00025Iteration: 195, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00052Iteration: 196, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00020Iteration: 197, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00035Iteration: 198, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00016Iteration: 199, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00013Iteration: 200, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00025Iteration: 201, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00050Iteration: 202, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00020Iteration: 203, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00035Iteration: 204, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00015Iteration: 205, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00012Iteration: 206, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00025Iteration: 207, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00050Iteration: 208, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00019Iteration: 209, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00034Iteration: 210, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00015Iteration: 211, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00012Iteration: 212, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00025Iteration: 213, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00048Iteration: 214, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00019Iteration: 215, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00033Iteration: 216, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00015Iteration: 217, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00012Iteration: 218, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00025Iteration: 219, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00048Iteration: 220, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00018Iteration: 221, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00032Iteration: 222, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00015Iteration: 223, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00012Iteration: 224, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00025Iteration: 225, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00047Iteration: 226, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00018Iteration: 227, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00032Iteration: 228, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00014Iteration: 229, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00012Iteration: 230, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00024Iteration: 231, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00046Iteration: 232, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00018Iteration: 233, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00031Iteration: 234, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00014Iteration: 235, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00011Iteration: 236, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00024Iteration: 237, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00045Iteration: 238, Log-Lik: -7601.444, Max-Change: 0.00018Iteration: 239, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00031Iteration: 240, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00014Iteration: 241, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00011Iteration: 242, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00024Iteration: 243, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00044Iteration: 244, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00017Iteration: 245, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00030Iteration: 246, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00014Iteration: 247, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00011Iteration: 248, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00024Iteration: 249, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00044Iteration: 250, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00017Iteration: 251, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00030Iteration: 252, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00013Iteration: 253, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00011Iteration: 254, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00024Iteration: 255, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00043Iteration: 256, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00017Iteration: 257, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00030Iteration: 258, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00013Iteration: 259, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00011Iteration: 260, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00024Iteration: 261, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00042Iteration: 262, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00017Iteration: 263, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00029Iteration: 264, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00013Iteration: 265, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00011Iteration: 266, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00024Iteration: 267, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00042Iteration: 268, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00016Iteration: 269, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00029Iteration: 270, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00013Iteration: 271, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00010Iteration: 272, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00024Iteration: 273, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00041Iteration: 274, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00016Iteration: 275, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00028Iteration: 276, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00013Iteration: 277, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00010Iteration: 278, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00023Iteration: 279, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00041Iteration: 280, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00016Iteration: 281, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00028Iteration: 282, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00013Iteration: 283, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00010Iteration: 284, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00023Iteration: 285, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00040Iteration: 286, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00016Iteration: 287, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00028Iteration: 288, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00012Iteration: 289, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00010Iteration: 290, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00023Iteration: 291, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00040Iteration: 292, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00015Iteration: 293, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00027Iteration: 294, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00012Iteration: 295, Log-Lik: -7601.443, Max-Change: 0.00010
##
## Calculating information matrix...
## Warning: Could not invert information matrix; model may not be (empirically)
## identified.
# Model 4PL
mod_4pl <- mirt(datasampel, 1, itemtype = "4PL", SE = TRUE)
## Iteration: 1, Log-Lik: -8401.796, Max-Change: 3.97377Iteration: 2, Log-Lik: -7727.987, Max-Change: 1.22745Iteration: 3, Log-Lik: -7655.731, Max-Change: 0.75143Iteration: 4, Log-Lik: -7628.993, Max-Change: 0.73150Iteration: 5, Log-Lik: -7615.308, Max-Change: 1.33970Iteration: 6, Log-Lik: -7606.436, Max-Change: 0.72874Iteration: 7, Log-Lik: -7601.035, Max-Change: 0.44378Iteration: 8, Log-Lik: -7597.661, Max-Change: 0.41086Iteration: 9, Log-Lik: -7595.400, Max-Change: 0.38121Iteration: 10, Log-Lik: -7590.537, Max-Change: 0.17932Iteration: 11, Log-Lik: -7589.784, Max-Change: 1.27591Iteration: 12, Log-Lik: -7589.417, Max-Change: 1.31976Iteration: 13, Log-Lik: -7589.014, Max-Change: 0.16294Iteration: 14, Log-Lik: -7588.793, Max-Change: 0.04422Iteration: 15, Log-Lik: -7588.745, Max-Change: 0.03528Iteration: 16, Log-Lik: -7588.606, Max-Change: 0.01895Iteration: 17, Log-Lik: -7588.580, Max-Change: 0.01896Iteration: 18, Log-Lik: -7588.556, Max-Change: 0.01803Iteration: 19, Log-Lik: -7588.442, Max-Change: 0.01621Iteration: 20, Log-Lik: -7588.431, Max-Change: 0.01559Iteration: 21, Log-Lik: -7588.420, Max-Change: 0.01389Iteration: 22, Log-Lik: -7588.382, Max-Change: 0.01358Iteration: 23, Log-Lik: -7588.374, Max-Change: 0.01101Iteration: 24, Log-Lik: -7588.368, Max-Change: 0.01141Iteration: 25, Log-Lik: -7588.338, Max-Change: 0.01203Iteration: 26, Log-Lik: -7588.335, Max-Change: 0.00556Iteration: 27, Log-Lik: -7588.332, Max-Change: 0.00452Iteration: 28, Log-Lik: -7588.326, Max-Change: 0.00414Iteration: 29, Log-Lik: -7588.324, Max-Change: 0.00222Iteration: 30, Log-Lik: -7588.322, Max-Change: 0.00554Iteration: 31, Log-Lik: -7588.321, Max-Change: 0.00341Iteration: 32, Log-Lik: -7588.319, Max-Change: 0.00586Iteration: 33, Log-Lik: -7588.318, Max-Change: 0.00212Iteration: 34, Log-Lik: -7588.317, Max-Change: 0.00522Iteration: 35, Log-Lik: -7588.316, Max-Change: 0.00206Iteration: 36, Log-Lik: -7588.315, Max-Change: 0.00513Iteration: 37, Log-Lik: -7588.314, Max-Change: 0.00185Iteration: 38, Log-Lik: -7588.313, Max-Change: 0.00453Iteration: 39, Log-Lik: -7588.312, Max-Change: 0.00183Iteration: 40, Log-Lik: -7588.312, Max-Change: 0.00142Iteration: 41, Log-Lik: -7588.311, Max-Change: 0.00052Iteration: 42, Log-Lik: -7588.311, Max-Change: 0.00248Iteration: 43, Log-Lik: -7588.311, Max-Change: 0.00054Iteration: 44, Log-Lik: -7588.311, Max-Change: 0.00112Iteration: 45, Log-Lik: -7588.310, Max-Change: 0.00188Iteration: 46, Log-Lik: -7588.310, Max-Change: 0.00384Iteration: 47, Log-Lik: -7588.310, Max-Change: 0.00121Iteration: 48, Log-Lik: -7588.309, Max-Change: 0.00216Iteration: 49, Log-Lik: -7588.310, Max-Change: 0.00339Iteration: 50, Log-Lik: -7588.309, Max-Change: 0.00047Iteration: 51, Log-Lik: -7588.309, Max-Change: 0.00087Iteration: 52, Log-Lik: -7588.309, Max-Change: 0.00208Iteration: 53, Log-Lik: -7588.308, Max-Change: 0.00043Iteration: 54, Log-Lik: -7588.308, Max-Change: 0.00087Iteration: 55, Log-Lik: -7588.308, Max-Change: 0.00060Iteration: 56, Log-Lik: -7588.308, Max-Change: 0.00136Iteration: 57, Log-Lik: -7588.308, Max-Change: 0.00044Iteration: 58, Log-Lik: -7588.308, Max-Change: 0.00188Iteration: 59, Log-Lik: -7588.308, Max-Change: 0.00492Iteration: 60, Log-Lik: -7588.307, Max-Change: 0.00101Iteration: 61, Log-Lik: -7588.307, Max-Change: 0.00093Iteration: 62, Log-Lik: -7588.307, Max-Change: 0.00032Iteration: 63, Log-Lik: -7588.307, Max-Change: 0.00069Iteration: 64, Log-Lik: -7588.307, Max-Change: 0.00034Iteration: 65, Log-Lik: -7588.307, Max-Change: 0.00070Iteration: 66, Log-Lik: -7588.307, Max-Change: 0.00152Iteration: 67, Log-Lik: -7588.307, Max-Change: 0.00055Iteration: 68, Log-Lik: -7588.307, Max-Change: 0.00099Iteration: 69, Log-Lik: -7588.307, Max-Change: 0.00046Iteration: 70, Log-Lik: -7588.307, Max-Change: 0.00038Iteration: 71, Log-Lik: -7588.307, Max-Change: 0.00074Iteration: 72, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00142Iteration: 73, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00057Iteration: 74, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00109Iteration: 75, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00043Iteration: 76, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00035Iteration: 77, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00066Iteration: 78, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00150Iteration: 79, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00053Iteration: 80, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00096Iteration: 81, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00044Iteration: 82, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00036Iteration: 83, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00070Iteration: 84, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00137Iteration: 85, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00053Iteration: 86, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00101Iteration: 87, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00040Iteration: 88, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00033Iteration: 89, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00059Iteration: 90, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00028Iteration: 91, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00116Iteration: 92, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00047Iteration: 93, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00086Iteration: 94, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00064Iteration: 95, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00121Iteration: 96, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00049Iteration: 97, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00040Iteration: 98, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00073Iteration: 99, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00033Iteration: 100, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00028Iteration: 101, Log-Lik: -7588.306, Max-Change: 0.00054Iteration: 102, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00104Iteration: 103, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00044Iteration: 104, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00085Iteration: 105, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00034Iteration: 106, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00028Iteration: 107, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00050Iteration: 108, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00117Iteration: 109, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00042Iteration: 110, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00077Iteration: 111, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00035Iteration: 112, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00029Iteration: 113, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00056Iteration: 114, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00109Iteration: 115, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00042Iteration: 116, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00081Iteration: 117, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00033Iteration: 118, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00027Iteration: 119, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00048Iteration: 120, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00111Iteration: 121, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00040Iteration: 122, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00072Iteration: 123, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00032Iteration: 124, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00027Iteration: 125, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00052Iteration: 126, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00102Iteration: 127, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00039Iteration: 128, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00075Iteration: 129, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00030Iteration: 130, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00025Iteration: 131, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00044Iteration: 132, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00103Iteration: 133, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00037Iteration: 134, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00067Iteration: 135, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00030Iteration: 136, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00025Iteration: 137, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00048Iteration: 138, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00094Iteration: 139, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00036Iteration: 140, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00069Iteration: 141, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00028Iteration: 142, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00023Iteration: 143, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00041Iteration: 144, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00096Iteration: 145, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00034Iteration: 146, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00062Iteration: 147, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00028Iteration: 148, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00023Iteration: 149, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00044Iteration: 150, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00088Iteration: 151, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00034Iteration: 152, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00065Iteration: 153, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00026Iteration: 154, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00022Iteration: 155, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00039Iteration: 156, Log-Lik: -7588.305, Max-Change: 0.00089Iteration: 157, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00032Iteration: 158, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00058Iteration: 159, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00026Iteration: 160, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00022Iteration: 161, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00042Iteration: 162, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00083Iteration: 163, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00032Iteration: 164, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00061Iteration: 165, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00025Iteration: 166, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00020Iteration: 167, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00036Iteration: 168, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00084Iteration: 169, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00030Iteration: 170, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00055Iteration: 171, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00025Iteration: 172, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00020Iteration: 173, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00039Iteration: 174, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00078Iteration: 175, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00030Iteration: 176, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00057Iteration: 177, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00023Iteration: 178, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00019Iteration: 179, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00035Iteration: 180, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00080Iteration: 181, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00029Iteration: 182, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00052Iteration: 183, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00024Iteration: 184, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00019Iteration: 185, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00037Iteration: 186, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00074Iteration: 187, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00029Iteration: 188, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00055Iteration: 189, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00022Iteration: 190, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00018Iteration: 191, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00033Iteration: 192, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00076Iteration: 193, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00028Iteration: 194, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00050Iteration: 195, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00022Iteration: 196, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00019Iteration: 197, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00035Iteration: 198, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00071Iteration: 199, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00028Iteration: 200, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00052Iteration: 201, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00021Iteration: 202, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00018Iteration: 203, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00032Iteration: 204, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00072Iteration: 205, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00026Iteration: 206, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00048Iteration: 207, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00022Iteration: 208, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00018Iteration: 209, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00034Iteration: 210, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00068Iteration: 211, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00027Iteration: 212, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00050Iteration: 213, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00021Iteration: 214, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00017Iteration: 215, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00031Iteration: 216, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00070Iteration: 217, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00026Iteration: 218, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00047Iteration: 219, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00021Iteration: 220, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00017Iteration: 221, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00033Iteration: 222, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00066Iteration: 223, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00026Iteration: 224, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00049Iteration: 225, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00020Iteration: 226, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00016Iteration: 227, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00030Iteration: 228, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00067Iteration: 229, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00025Iteration: 230, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00045Iteration: 231, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00020Iteration: 232, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00017Iteration: 233, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00032Iteration: 234, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00064Iteration: 235, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00025Iteration: 236, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00047Iteration: 237, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00019Iteration: 238, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00016Iteration: 239, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00029Iteration: 240, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00065Iteration: 241, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00024Iteration: 242, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00044Iteration: 243, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00020Iteration: 244, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00016Iteration: 245, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00031Iteration: 246, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00062Iteration: 247, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00024Iteration: 248, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00046Iteration: 249, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00019Iteration: 250, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00015Iteration: 251, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00028Iteration: 252, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00064Iteration: 253, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00023Iteration: 254, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00043Iteration: 255, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00019Iteration: 256, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00016Iteration: 257, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00030Iteration: 258, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00061Iteration: 259, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00024Iteration: 260, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00045Iteration: 261, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00018Iteration: 262, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00015Iteration: 263, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00027Iteration: 264, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00062Iteration: 265, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00023Iteration: 266, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00042Iteration: 267, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00019Iteration: 268, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00015Iteration: 269, Log-Lik: -7588.304, Max-Change: 0.00029Iteration: 270, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00059Iteration: 271, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00023Iteration: 272, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00044Iteration: 273, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00018Iteration: 274, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00015Iteration: 275, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00027Iteration: 276, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00061Iteration: 277, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00023Iteration: 278, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00041Iteration: 279, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00018Iteration: 280, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00015Iteration: 281, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00029Iteration: 282, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00058Iteration: 283, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00023Iteration: 284, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00043Iteration: 285, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00018Iteration: 286, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00015Iteration: 287, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00027Iteration: 288, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00060Iteration: 289, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00022Iteration: 290, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00041Iteration: 291, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00018Iteration: 292, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00015Iteration: 293, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00028Iteration: 294, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00057Iteration: 295, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00022Iteration: 296, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00042Iteration: 297, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00018Iteration: 298, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 299, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00026Iteration: 300, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00059Iteration: 301, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00022Iteration: 302, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00040Iteration: 303, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00018Iteration: 304, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00015Iteration: 305, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00028Iteration: 306, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00057Iteration: 307, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00022Iteration: 308, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00042Iteration: 309, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00017Iteration: 310, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 311, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00026Iteration: 312, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00058Iteration: 313, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00022Iteration: 314, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00040Iteration: 315, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00018Iteration: 316, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 317, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00027Iteration: 318, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00056Iteration: 319, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00022Iteration: 320, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00041Iteration: 321, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00017Iteration: 322, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 323, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00025Iteration: 324, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00057Iteration: 325, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 326, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00039Iteration: 327, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00017Iteration: 328, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 329, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00027Iteration: 330, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00055Iteration: 331, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00022Iteration: 332, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00041Iteration: 333, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00017Iteration: 334, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 335, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00025Iteration: 336, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00057Iteration: 337, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 338, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00039Iteration: 339, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00017Iteration: 340, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 341, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00027Iteration: 342, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00055Iteration: 343, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 344, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00040Iteration: 345, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00017Iteration: 346, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 347, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00025Iteration: 348, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00056Iteration: 349, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 350, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00039Iteration: 351, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00017Iteration: 352, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 353, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00027Iteration: 354, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00054Iteration: 355, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 356, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00040Iteration: 357, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00017Iteration: 358, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 359, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00025Iteration: 360, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00056Iteration: 361, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 362, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00038Iteration: 363, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00017Iteration: 364, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 365, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00026Iteration: 366, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00054Iteration: 367, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 368, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00040Iteration: 369, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00016Iteration: 370, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 371, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00025Iteration: 372, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00055Iteration: 373, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 374, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00038Iteration: 375, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00017Iteration: 376, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 377, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00026Iteration: 378, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00053Iteration: 379, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 380, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00039Iteration: 381, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00016Iteration: 382, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00013Iteration: 383, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00024Iteration: 384, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00055Iteration: 385, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 386, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00038Iteration: 387, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00017Iteration: 388, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 389, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00026Iteration: 390, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00053Iteration: 391, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 392, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00039Iteration: 393, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00016Iteration: 394, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00013Iteration: 395, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00024Iteration: 396, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00054Iteration: 397, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00020Iteration: 398, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00037Iteration: 399, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00017Iteration: 400, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 401, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00026Iteration: 402, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00053Iteration: 403, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 404, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00039Iteration: 405, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00016Iteration: 406, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00013Iteration: 407, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00024Iteration: 408, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00054Iteration: 409, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00020Iteration: 410, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00037Iteration: 411, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00016Iteration: 412, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00014Iteration: 413, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00026Iteration: 414, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00053Iteration: 415, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00021Iteration: 416, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00039Iteration: 417, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00016Iteration: 418, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00013Iteration: 419, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00024Iteration: 420, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00054Iteration: 421, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00020Iteration: 422, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00037Iteration: 423, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00016Iteration: 424, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00013Iteration: 425, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00025Iteration: 426, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00052Iteration: 427, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00020Iteration: 428, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00038Iteration: 429, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00016Iteration: 430, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00013Iteration: 431, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00024Iteration: 432, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00054Iteration: 433, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00020Iteration: 434, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00037Iteration: 435, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00016Iteration: 436, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00013Iteration: 437, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00025Iteration: 438, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00052Iteration: 439, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00020Iteration: 440, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00038Iteration: 441, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00016Iteration: 442, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00013Iteration: 443, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00024Iteration: 444, Log-Lik: -7588.303, Max-Change: 0.00053Iteration: 445, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00020Iteration: 446, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00037Iteration: 447, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00016Iteration: 448, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00013Iteration: 449, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00025Iteration: 450, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00052Iteration: 451, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00020Iteration: 452, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00038Iteration: 453, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00016Iteration: 454, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00013Iteration: 455, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00024Iteration: 456, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00053Iteration: 457, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00020Iteration: 458, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00037Iteration: 459, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00016Iteration: 460, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00013Iteration: 461, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00025Iteration: 462, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00052Iteration: 463, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00020Iteration: 464, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00038Iteration: 465, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00016Iteration: 466, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00013Iteration: 467, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00024Iteration: 468, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00053Iteration: 469, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00020Iteration: 470, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00036Iteration: 471, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00016Iteration: 472, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00013Iteration: 473, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00025Iteration: 474, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00051Iteration: 475, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00020Iteration: 476, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00038Iteration: 477, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00016Iteration: 478, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00013Iteration: 479, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00024Iteration: 480, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00053Iteration: 481, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00020Iteration: 482, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00036Iteration: 483, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00016Iteration: 484, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00013Iteration: 485, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00025Iteration: 486, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00051Iteration: 487, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00020Iteration: 488, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00038Iteration: 489, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00016Iteration: 490, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00013Iteration: 491, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00024Iteration: 492, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00052Iteration: 493, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00020Iteration: 494, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00036Iteration: 495, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00016Iteration: 496, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00013Iteration: 497, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00025Iteration: 498, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00051Iteration: 499, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00020Iteration: 500, Log-Lik: -7588.302, Max-Change: 0.00037
## Warning: EM cycles terminated after 500 iterations.
##
##
## Calculating information matrix...
## Warning: Could not invert information matrix; model may not be (empirically)
## identified.
# Uji Kecocokan Item (Item Fit) dan Tabel Keputusan
# Rasch
fit_rasch <- itemfit(mod_rasch, fit_stats = "S_X2")
fit_rasch_df <- data.frame(
Butir = fit_rasch$item,
Chi = round(fit_rasch$S_X2, 2),
pvalue = round(fit_rasch$p.S_X2, 2),
Keputusan = ifelse(fit_rasch$p.S_X2 >= 0.05, "Cocok", "Tidak Cocok")
)
print(fit_rasch_df)
## Butir Chi pvalue Keputusan
## 1 b1 19.19 0.74 Cocok
## 2 b2 59.72 0.00 Tidak Cocok
## 3 b3 37.92 0.02 Tidak Cocok
## 4 b4 25.64 0.43 Cocok
## 5 b5 34.76 0.09 Cocok
## 6 b6 35.01 0.09 Cocok
## 7 b7 27.60 0.28 Cocok
## 8 b8 26.59 0.32 Cocok
## 9 b9 29.70 0.19 Cocok
## 10 b10 32.22 0.15 Cocok
## 11 b11 19.08 0.75 Cocok
## 12 b12 34.83 0.12 Cocok
## 13 b13 23.98 0.58 Cocok
## 14 b14 38.09 0.05 Tidak Cocok
## 15 b15 101.23 0.00 Tidak Cocok
## 16 b16 61.44 0.00 Tidak Cocok
## 17 b17 21.00 0.69 Cocok
## 18 b18 48.44 0.00 Tidak Cocok
## 19 b19 31.67 0.11 Cocok
## 20 b20 39.85 0.04 Tidak Cocok
## 21 b21 53.61 0.00 Tidak Cocok
## 22 b22 25.35 0.44 Cocok
## 23 b23 49.01 0.00 Tidak Cocok
## 24 b24 31.52 0.17 Cocok
## 25 b25 20.26 0.57 Cocok
## 26 b26 30.39 0.21 Cocok
## 27 b27 27.69 0.32 Cocok
## 28 b28 31.97 0.16 Cocok
## 29 b29 9.87 0.63 Cocok
## 30 b30 25.11 0.34 Cocok
## 31 b31 30.05 0.22 Cocok
## 32 b32 16.66 0.92 Cocok
## 33 b33 16.17 0.71 Cocok
## 34 b34 97.59 0.00 Tidak Cocok
## 35 b35 44.34 0.01 Tidak Cocok
## 36 b36 30.18 0.14 Cocok
## 37 b37 47.36 0.00 Tidak Cocok
cat("Jumlah butir cocok/tidak cocok model Rasch:\n")
## Jumlah butir cocok/tidak cocok model Rasch:
print(table(fit_rasch_df$Keputusan))
##
## Cocok Tidak Cocok
## 25 12
# Model 1PL
fit_1PL <- itemfit(mod_1pl, fit_stats = "S_X2")
fit_1PL_df <- data.frame(
Butir = fit_1PL$item,
Chi = round(fit_1PL$S_X2, 2),
pvalue = round(fit_1PL$p.S_X2, 2),
Keputusan = ifelse(fit_1PL$p.S_X2 >= 0.05, "Cocok", "Tidak Cocok")
)
print(fit_1PL_df)
## Butir Chi pvalue Keputusan
## 1 b1 19.19 0.74 Cocok
## 2 b2 59.72 0.00 Tidak Cocok
## 3 b3 37.92 0.02 Tidak Cocok
## 4 b4 25.64 0.43 Cocok
## 5 b5 34.76 0.09 Cocok
## 6 b6 35.01 0.09 Cocok
## 7 b7 27.60 0.28 Cocok
## 8 b8 26.59 0.32 Cocok
## 9 b9 29.70 0.19 Cocok
## 10 b10 32.22 0.15 Cocok
## 11 b11 19.08 0.75 Cocok
## 12 b12 34.82 0.12 Cocok
## 13 b13 23.98 0.58 Cocok
## 14 b14 38.09 0.05 Tidak Cocok
## 15 b15 101.24 0.00 Tidak Cocok
## 16 b16 61.45 0.00 Tidak Cocok
## 17 b17 21.00 0.69 Cocok
## 18 b18 48.45 0.00 Tidak Cocok
## 19 b19 31.67 0.11 Cocok
## 20 b20 39.85 0.04 Tidak Cocok
## 21 b21 53.61 0.00 Tidak Cocok
## 22 b22 25.35 0.44 Cocok
## 23 b23 49.01 0.00 Tidak Cocok
## 24 b24 31.52 0.17 Cocok
## 25 b25 20.26 0.57 Cocok
## 26 b26 30.39 0.21 Cocok
## 27 b27 27.69 0.32 Cocok
## 28 b28 31.97 0.16 Cocok
## 29 b29 9.88 0.63 Cocok
## 30 b30 25.11 0.34 Cocok
## 31 b31 30.05 0.22 Cocok
## 32 b32 16.66 0.92 Cocok
## 33 b33 16.17 0.71 Cocok
## 34 b34 97.59 0.00 Tidak Cocok
## 35 b35 44.34 0.01 Tidak Cocok
## 36 b36 30.18 0.14 Cocok
## 37 b37 47.36 0.00 Tidak Cocok
cat("Jumlah butir cocok/tidak cocok model 1PL:\n")
## Jumlah butir cocok/tidak cocok model 1PL:
print(table(fit_1PL_df$Keputusan))
##
## Cocok Tidak Cocok
## 25 12
# Model 2PL
fit_2PL <- itemfit(mod_2pl, fit_stats = "S_X2")
fit_2PL_df <- data.frame(
Butir = fit_2PL$item,
Chi = round(fit_2PL$S_X2, 2),
pvalue = round(fit_2PL$p.S_X2, 2),
Keputusan = ifelse(fit_2PL$p.S_X2 >= 0.05, "Cocok", "Tidak Cocok")
)
print(fit_2PL_df)
## Butir Chi pvalue Keputusan
## 1 b1 9.16 0.97 Cocok
## 2 b2 28.79 0.37 Cocok
## 3 b3 24.37 0.08 Cocok
## 4 b4 20.71 0.48 Cocok
## 5 b5 25.95 0.21 Cocok
## 6 b6 29.77 0.16 Cocok
## 7 b7 22.83 0.41 Cocok
## 8 b8 24.54 0.32 Cocok
## 9 b9 25.17 0.29 Cocok
## 10 b10 25.23 0.24 Cocok
## 11 b11 18.40 0.78 Cocok
## 12 b12 29.30 0.17 Cocok
## 13 b13 20.27 0.63 Cocok
## 14 b14 21.71 0.36 Cocok
## 15 b15 23.10 0.73 Cocok
## 16 b16 28.08 0.41 Cocok
## 17 b17 16.23 0.93 Cocok
## 18 b18 38.09 0.05 Tidak Cocok
## 19 b19 21.26 0.32 Cocok
## 20 b20 35.16 0.11 Cocok
## 21 b21 32.01 0.27 Cocok
## 22 b22 24.66 0.37 Cocok
## 23 b23 27.91 0.42 Cocok
## 24 b24 26.25 0.29 Cocok
## 25 b25 17.78 0.60 Cocok
## 26 b26 25.72 0.42 Cocok
## 27 b27 19.13 0.51 Cocok
## 28 b28 27.42 0.24 Cocok
## 29 b29 8.13 0.70 Cocok
## 30 b30 23.32 0.33 Cocok
## 31 b31 27.82 0.32 Cocok
## 32 b32 14.55 0.93 Cocok
## 33 b33 16.22 0.76 Cocok
## 34 b34 24.88 0.63 Cocok
## 35 b35 26.91 0.52 Cocok
## 36 b36 25.02 0.20 Cocok
## 37 b37 38.11 0.06 Cocok
cat("Jumlah butir cocok/tidak cocok model 2PL:\n")
## Jumlah butir cocok/tidak cocok model 2PL:
print(table(fit_2PL_df$Keputusan))
##
## Cocok Tidak Cocok
## 36 1
# Model 3PL
fit_3PL <- itemfit(mod_3pl, fit_stats = "S_X2")
fit_3PL_df <- data.frame(
Butir = fit_3PL$item,
Chi = round(fit_3PL$S_X2, 2),
pvalue = round(fit_3PL$p.S_X2, 2),
Keputusan = ifelse(fit_3PL$p.S_X2 >= 0.05, "Cocok", "Tidak Cocok")
)
print(fit_3PL_df)
## Butir Chi pvalue Keputusan
## 1 b1 10.06 0.95 Cocok
## 2 b2 24.96 0.52 Cocok
## 3 b3 23.73 0.05 Tidak Cocok
## 4 b4 18.20 0.57 Cocok
## 5 b5 25.71 0.14 Cocok
## 6 b6 28.28 0.13 Cocok
## 7 b7 21.62 0.42 Cocok
## 8 b8 23.56 0.31 Cocok
## 9 b9 25.72 0.18 Cocok
## 10 b10 26.25 0.24 Cocok
## 11 b11 20.17 0.57 Cocok
## 12 b12 23.09 0.34 Cocok
## 13 b13 21.66 0.54 Cocok
## 14 b14 15.58 0.62 Cocok
## 15 b15 22.08 0.73 Cocok
## 16 b16 19.24 0.79 Cocok
## 17 b17 15.74 0.92 Cocok
## 18 b18 37.80 0.05 Tidak Cocok
## 19 b19 18.33 0.30 Cocok
## 20 b20 32.05 0.19 Cocok
## 21 b21 30.55 0.29 Cocok
## 22 b22 25.10 0.29 Cocok
## 23 b23 25.26 0.50 Cocok
## 24 b24 22.31 0.38 Cocok
## 25 b25 19.85 0.47 Cocok
## 26 b26 21.05 0.64 Cocok
## 27 b27 16.95 0.59 Cocok
## 28 b28 27.05 0.21 Cocok
## 29 b29 8.24 0.77 Cocok
## 30 b30 20.23 0.38 Cocok
## 31 b31 20.88 0.59 Cocok
## 32 b32 14.38 0.94 Cocok
## 33 b33 15.75 0.67 Cocok
## 34 b34 20.31 0.82 Cocok
## 35 b35 26.57 0.43 Cocok
## 36 b36 16.30 0.57 Cocok
## 37 b37 36.82 0.08 Cocok
cat("Jumlah butir cocok/tidak cocok model 3PL:\n")
## Jumlah butir cocok/tidak cocok model 3PL:
print(table(fit_3PL_df$Keputusan))
##
## Cocok Tidak Cocok
## 35 2
# Model 4PL
fit_4PL <- itemfit(mod_4pl, fit_stats = "S_X2")
fit_4PL_df <- data.frame(
Butir = fit_4PL$item,
Chi = round(fit_4PL$S_X2, 2),
pvalue = round(fit_4PL$p.S_X2, 2),
Keputusan = ifelse(fit_4PL$p.S_X2 >= 0.05, "Cocok", "Tidak Cocok")
)
print(fit_4PL_df)
## Butir Chi pvalue Keputusan
## 1 b1 9.86 0.94 Cocok
## 2 b2 24.48 0.49 Cocok
## 3 b3 24.04 0.05 Tidak Cocok
## 4 b4 18.13 0.58 Cocok
## 5 b5 26.06 0.16 Cocok
## 6 b6 28.31 0.10 Cocok
## 7 b7 21.02 0.34 Cocok
## 8 b8 23.06 0.29 Cocok
## 9 b9 25.93 0.17 Cocok
## 10 b10 25.41 0.23 Cocok
## 11 b11 22.53 0.43 Cocok
## 12 b12 22.46 0.32 Cocok
## 13 b13 21.50 0.49 Cocok
## 14 b14 15.41 0.57 Cocok
## 15 b15 23.32 0.61 Cocok
## 16 b16 18.97 0.70 Cocok
## 17 b17 17.04 0.85 Cocok
## 18 b18 26.32 0.39 Cocok
## 19 b19 18.29 0.25 Cocok
## 20 b20 28.66 0.23 Cocok
## 21 b21 30.08 0.26 Cocok
## 22 b22 24.27 0.28 Cocok
## 23 b23 25.04 0.46 Cocok
## 24 b24 24.43 0.27 Cocok
## 25 b25 19.37 0.43 Cocok
## 26 b26 20.93 0.59 Cocok
## 27 b27 17.37 0.50 Cocok
## 28 b28 26.80 0.18 Cocok
## 29 b29 8.13 0.70 Cocok
## 30 b30 16.29 0.57 Cocok
## 31 b31 20.71 0.54 Cocok
## 32 b32 13.99 0.93 Cocok
## 33 b33 14.44 0.76 Cocok
## 34 b34 20.32 0.78 Cocok
## 35 b35 27.12 0.35 Cocok
## 36 b36 16.11 0.58 Cocok
## 37 b37 36.45 0.07 Cocok
cat("Jumlah butir cocok/tidak cocok model 4PL:\n")
## Jumlah butir cocok/tidak cocok model 4PL:
print(table(fit_4PL_df$Keputusan))
##
## Cocok Tidak Cocok
## 36 1
# Plot Empirical untuk Butir ke-9 pada Setiap Model
itemfit(mod_rasch, 'S_X2', empirical.plot = 9)
itemfit(mod_1pl, 'S_X2', empirical.plot = 9)
itemfit(mod_2pl, 'S_X2', empirical.plot = 9)
itemfit(mod_3pl, 'S_X2', empirical.plot = 9)
itemfit(mod_4pl, 'S_X2', empirical.plot = 9)
# Visualisasi Plot Semua Butir
for (coba in 1:nrow(fit_rasch_df)) {
print(itemfit(mod_rasch, 'S_X2', empirical.plot = coba))
}
# Step 6: Uji Kecocokan Model dengan ANOVA (AIC, BIC)
anova(mod_rasch, mod_1pl)
## AIC SABIC HQ BIC logLik X2 df p
## mod_rasch 15840.52 15871.62 15900.58 15992.19 -7882.258
## mod_1pl 15840.52 15871.62 15900.58 15992.19 -7882.258 0 0 NaN
anova(mod_1pl, mod_2pl)
## AIC SABIC HQ BIC logLik X2 df p
## mod_1pl 15840.52 15871.62 15900.58 15992.19 -7882.258
## mod_2pl 15550.46 15611.02 15667.43 15845.83 -7701.230 362.057 36 0
anova(mod_2pl, mod_3pl)
## AIC SABIC HQ BIC logLik X2 df p
## mod_2pl 15550.46 15611.02 15667.43 15845.83 -7701.230
## mod_3pl 15424.89 15515.73 15600.34 15867.94 -7601.443 199.573 37 0
anova(mod_3pl, mod_4pl)
## AIC SABIC HQ BIC logLik X2 df p
## mod_3pl 15424.89 15515.73 15600.34 15867.94 -7601.443
## mod_4pl 15472.60 15593.73 15706.54 16063.34 -7588.302 26.282 37 0.905
# Menghitung NFI (Normed Fit Index) untuk Setiap Model
get_M2 <- function(mod) {
fit <- M2(mod)
return(list(C2 = fit$M2, df = fit$df))
}
m2_rasch <- get_M2(mod_rasch)
m2_1pl <- get_M2(mod_1pl)
m2_2pl <- get_M2(mod_2pl)
m2_3pl <- get_M2(mod_3pl)
m2_4pl <- get_M2(mod_4pl)
NFI <- function(C2_model, df_model) {
NFI <- (df_model - C2_model) / df_model
return(NFI)
}
nfi_rasch <- NFI(m2_rasch$C2, m2_rasch$df)
nfi_1pl <- NFI(m2_1pl$C2, m2_1pl$df)
nfi_2pl <- NFI(m2_2pl$C2, m2_2pl$df)
nfi_3pl <- NFI(m2_3pl$C2, m2_3pl$df)
nfi_4pl <- NFI(m2_4pl$C2, m2_4pl$df)
nfi_max <- data.frame(
Model = c("Rasch", "1PL", "2PL", "3PL", "4PL"),
NFI = round(c(nfi_rasch, nfi_1pl, nfi_2pl, nfi_3pl, nfi_4pl), 4)
)
print(nfi_max)
## Model NFI
## 1 Rasch -0.9427
## 2 1PL -0.9428
## 3 2PL -0.3950
## 4 3PL -0.1565
## 5 4PL -0.2016
library(mirt)
# Model null (baseline): item independen, satu iterasi
mod_null <- mirt(datasampel, 1, itemtype = 'Rasch', technical = list(NCYCLES = 1), SE = FALSE)
## Iteration: 1, Log-Lik: -7922.500, Max-Change: 0.53368
## Warning: EM cycles terminated after 1 iterations.
logLik_null <- as.numeric(logLik(mod_null))
# Log-likelihood tiap model
logLik_rasch <- as.numeric(logLik(mod_rasch))
logLik_1pl <- as.numeric(logLik(mod_1pl))
logLik_2pl <- as.numeric(logLik(mod_2pl))
logLik_3pl <- as.numeric(logLik(mod_3pl))
logLik_4pl <- as.numeric(logLik(mod_4pl))
# Fungsi NFI
nfi <- function(logLik_null, logLik_model) {
return((logLik_null - logLik_model) / logLik_null)
}
# Hitung NFI masing-masing
nfi_rasch <- nfi(logLik_null, logLik_rasch)
nfi_1pl <- nfi(logLik_null, logLik_1pl)
nfi_2pl <- nfi(logLik_null, logLik_2pl)
nfi_3pl <- nfi(logLik_null, logLik_3pl)
nfi_4pl <- nfi(logLik_null, logLik_4pl)
# Hitung AIC dan BIC via anova
anova_rasch_1pl <- anova(mod_rasch, mod_1pl)
anova_1pl_2pl <- anova(mod_1pl, mod_2pl)
anova_2pl_3pl <- anova(mod_2pl, mod_3pl)
anova_3pl_4pl <- anova(mod_3pl, mod_4pl)
get_anova_ic <- function(anova_res, idx = 1) {
list(AIC = anova_res$AIC[idx], BIC = anova_res$BIC[idx])
}
AIC_rasch <- get_anova_ic(anova_rasch_1pl, 1)$AIC
BIC_rasch <- get_anova_ic(anova_rasch_1pl, 1)$BIC
AIC_1pl <- get_anova_ic(anova_rasch_1pl, 2)$AIC
BIC_1pl <- get_anova_ic(anova_rasch_1pl, 2)$BIC
AIC_2pl <- get_anova_ic(anova_1pl_2pl, 2)$AIC
BIC_2pl <- get_anova_ic(anova_1pl_2pl, 2)$BIC
AIC_3pl <- get_anova_ic(anova_2pl_3pl, 2)$AIC
BIC_3pl <- get_anova_ic(anova_2pl_3pl, 2)$BIC
AIC_4pl <- get_anova_ic(anova_3pl_4pl, 2)$AIC
BIC_4pl <- get_anova_ic(anova_3pl_4pl, 2)$BIC
# Fungsi jumlah cocok/tidak cocok
count_fit <- function(df) {
cocok <- sum(df$Keputusan == "Cocok", na.rm = TRUE)
tidak <- sum(df$Keputusan == "Tidak Cocok", na.rm = TRUE)
na <- sum(is.na(df$Keputusan))
return(c(cocok, tidak, na))
}
fit_counts <- rbind(
count_fit(fit_rasch_df),
count_fit(fit_1PL_df),
count_fit(fit_2PL_df),
count_fit(fit_3PL_df),
count_fit(fit_4PL_df)
)
# Rekapitulasi
n_sampel <- nrow(datasampel)
n_item <- ncol(datasampel)
rekap_model <- data.frame(
Model = c("Rasch", "1PL", "2PL", "3PL", "4PL"),
n = rep(n_sampel, 5),
AIC = c(AIC_rasch, AIC_1pl, AIC_2pl, AIC_3pl, AIC_4pl),
BIC = c(BIC_rasch, BIC_1pl, BIC_2pl, BIC_3pl, BIC_4pl),
Butir_Cocok = fit_counts[,1],
Butir_Tidak_Cocok = fit_counts[,2],
Butir_NA = fit_counts[,3],
Jumlah_Variabel = rep(n_item, 5),
NFI_maks = round(c(nfi_rasch, nfi_1pl, nfi_2pl, nfi_3pl, nfi_4pl), 4)
)
print(rekap_model)
## Model n AIC BIC Butir_Cocok Butir_Tidak_Cocok Butir_NA
## 1 Rasch 400 15840.52 15992.19 25 12 0
## 2 1PL 400 15840.52 15992.19 25 12 0
## 3 2PL 400 15550.46 15845.83 36 1 0
## 4 3PL 400 15424.89 15867.94 35 2 0
## 5 4PL 400 15472.60 16063.34 36 1 0
## Jumlah_Variabel NFI_maks
## 1 37 0.0008
## 2 37 0.0008
## 3 37 0.0238
## 4 37 0.0364
## 5 37 0.0381