# 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 = 5)
datasampel
## # A tibble: 1,300 × 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 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0
## 3 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
## 4 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0
## 5 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0
## 6 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1
## 7 1 1 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0
## 8 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0
## 9 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0
## 10 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1
## # ℹ 1,290 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: -27105.526, Max-Change: 0.33035Iteration: 2, Log-Lik: -27062.036, Max-Change: 0.15044Iteration: 3, Log-Lik: -27055.971, Max-Change: 0.05728Iteration: 4, Log-Lik: -27055.039, Max-Change: 0.02024Iteration: 5, Log-Lik: -27054.767, Max-Change: 0.00696Iteration: 6, Log-Lik: -27054.599, Max-Change: 0.00439Iteration: 7, Log-Lik: -27054.098, Max-Change: 0.00316Iteration: 8, Log-Lik: -27054.048, Max-Change: 0.00223Iteration: 9, Log-Lik: -27054.008, Max-Change: 0.00205Iteration: 10, Log-Lik: -27053.853, Max-Change: 0.00100Iteration: 11, Log-Lik: -27053.845, Max-Change: 0.00093Iteration: 12, Log-Lik: -27053.839, Max-Change: 0.00082Iteration: 13, Log-Lik: -27053.814, Max-Change: 0.00044Iteration: 14, Log-Lik: -27053.813, Max-Change: 0.00038Iteration: 15, Log-Lik: -27053.811, Max-Change: 0.00033Iteration: 16, Log-Lik: -27053.807, Max-Change: 0.00018Iteration: 17, Log-Lik: -27053.807, Max-Change: 0.00015Iteration: 18, Log-Lik: -27053.807, Max-Change: 0.00013Iteration: 19, Log-Lik: -27053.806, Max-Change: 0.00008
##
## 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: -27203.784, Max-Change: 0.17442Iteration: 2, Log-Lik: -27126.795, Max-Change: 0.07080Iteration: 3, Log-Lik: -27092.688, Max-Change: 0.05294Iteration: 4, Log-Lik: -27075.329, Max-Change: 0.04012Iteration: 5, Log-Lik: -27066.032, Max-Change: 0.02972Iteration: 6, Log-Lik: -27061.025, Max-Change: 0.02291Iteration: 7, Log-Lik: -27058.134, Max-Change: 0.01675Iteration: 8, Log-Lik: -27056.511, Max-Change: 0.01442Iteration: 9, Log-Lik: -27055.453, Max-Change: 0.01160Iteration: 10, Log-Lik: -27053.939, Max-Change: 0.00892Iteration: 11, Log-Lik: -27053.884, Max-Change: 0.00140Iteration: 12, Log-Lik: -27053.869, Max-Change: 0.00084Iteration: 13, Log-Lik: -27053.854, Max-Change: 0.00130Iteration: 14, Log-Lik: -27053.844, Max-Change: 0.00157Iteration: 15, Log-Lik: -27053.838, Max-Change: 0.00160Iteration: 16, Log-Lik: -27053.829, Max-Change: 0.00150Iteration: 17, Log-Lik: -27053.825, Max-Change: 0.00120Iteration: 18, Log-Lik: -27053.822, Max-Change: 0.00121Iteration: 19, Log-Lik: -27053.819, Max-Change: 0.00132Iteration: 20, Log-Lik: -27053.818, Max-Change: 0.00132Iteration: 21, Log-Lik: -27053.816, Max-Change: 0.00133Iteration: 22, Log-Lik: -27053.815, Max-Change: 0.00063Iteration: 23, Log-Lik: -27053.814, Max-Change: 0.00068Iteration: 24, Log-Lik: -27053.813, Max-Change: 0.00108Iteration: 25, Log-Lik: -27053.809, Max-Change: 0.00065Iteration: 26, Log-Lik: -27053.808, Max-Change: 0.00041Iteration: 27, Log-Lik: -27053.808, Max-Change: 0.00026Iteration: 28, Log-Lik: -27053.808, Max-Change: 0.00009
##
## Calculating information matrix...
# Model 2PL
mod_2pl <- mirt(datasampel, 1, itemtype = "2PL", SE = TRUE)
## Iteration: 1, Log-Lik: -27203.784, Max-Change: 0.73699Iteration: 2, Log-Lik: -26653.424, Max-Change: 0.26706Iteration: 3, Log-Lik: -26593.408, Max-Change: 0.22240Iteration: 4, Log-Lik: -26567.273, Max-Change: 0.14193Iteration: 5, Log-Lik: -26554.583, Max-Change: 0.09956Iteration: 6, Log-Lik: -26548.258, Max-Change: 0.06994Iteration: 7, Log-Lik: -26544.908, Max-Change: 0.05079Iteration: 8, Log-Lik: -26543.065, Max-Change: 0.03820Iteration: 9, Log-Lik: -26542.014, Max-Change: 0.03072Iteration: 10, Log-Lik: -26540.680, Max-Change: 0.01333Iteration: 11, Log-Lik: -26540.594, Max-Change: 0.00507Iteration: 12, Log-Lik: -26540.544, Max-Change: 0.00497Iteration: 13, Log-Lik: -26540.462, Max-Change: 0.00307Iteration: 14, Log-Lik: -26540.443, Max-Change: 0.00331Iteration: 15, Log-Lik: -26540.417, Max-Change: 0.00208Iteration: 16, Log-Lik: -26540.408, Max-Change: 0.00263Iteration: 17, Log-Lik: -26540.392, Max-Change: 0.00151Iteration: 18, Log-Lik: -26540.384, Max-Change: 0.00083Iteration: 19, Log-Lik: -26540.376, Max-Change: 0.00211Iteration: 20, Log-Lik: -26540.369, Max-Change: 0.00082Iteration: 21, Log-Lik: -26540.366, Max-Change: 0.00062Iteration: 22, Log-Lik: -26540.360, Max-Change: 0.00054Iteration: 23, Log-Lik: -26540.359, Max-Change: 0.00052Iteration: 24, Log-Lik: -26540.358, Max-Change: 0.00050Iteration: 25, Log-Lik: -26540.351, Max-Change: 0.00017Iteration: 26, Log-Lik: -26540.351, Max-Change: 0.00016Iteration: 27, Log-Lik: -26540.351, Max-Change: 0.00081Iteration: 28, Log-Lik: -26540.349, Max-Change: 0.00082Iteration: 29, Log-Lik: -26540.348, Max-Change: 0.00013Iteration: 30, Log-Lik: -26540.348, Max-Change: 0.00058Iteration: 31, Log-Lik: -26540.347, Max-Change: 0.00065Iteration: 32, Log-Lik: -26540.347, Max-Change: 0.00015Iteration: 33, Log-Lik: -26540.347, Max-Change: 0.00047Iteration: 34, Log-Lik: -26540.346, Max-Change: 0.00064Iteration: 35, Log-Lik: -26540.346, Max-Change: 0.00023Iteration: 36, Log-Lik: -26540.346, Max-Change: 0.00012Iteration: 37, Log-Lik: -26540.346, Max-Change: 0.00034Iteration: 38, Log-Lik: -26540.346, Max-Change: 0.00034Iteration: 39, Log-Lik: -26540.345, Max-Change: 0.00027Iteration: 40, Log-Lik: -26540.345, Max-Change: 0.00010Iteration: 41, Log-Lik: -26540.345, Max-Change: 0.00026Iteration: 42, Log-Lik: -26540.345, Max-Change: 0.00009
##
## Calculating information matrix...
# Model 3PL
mod_3pl <- mirt(datasampel, 1, itemtype = "3PL", SE = TRUE)
## Iteration: 1, Log-Lik: -27417.190, Max-Change: 2.48696Iteration: 2, Log-Lik: -26490.457, Max-Change: 0.86742Iteration: 3, Log-Lik: -26337.306, Max-Change: 1.32442Iteration: 4, Log-Lik: -26277.876, Max-Change: 0.53248Iteration: 5, Log-Lik: -26253.214, Max-Change: 0.28360Iteration: 6, Log-Lik: -26238.858, Max-Change: 0.41815Iteration: 7, Log-Lik: -26230.728, Max-Change: 0.19174Iteration: 8, Log-Lik: -26225.137, Max-Change: 0.10152Iteration: 9, Log-Lik: -26221.505, Max-Change: 0.10280Iteration: 10, Log-Lik: -26214.865, Max-Change: 0.16541Iteration: 11, Log-Lik: -26213.557, Max-Change: 0.07669Iteration: 12, Log-Lik: -26213.164, Max-Change: 0.30294Iteration: 13, Log-Lik: -26212.733, Max-Change: 0.02041Iteration: 14, Log-Lik: -26212.477, Max-Change: 0.03808Iteration: 15, Log-Lik: -26212.254, Max-Change: 0.01418Iteration: 16, Log-Lik: -26212.136, Max-Change: 0.01336Iteration: 17, Log-Lik: -26211.963, Max-Change: 0.01893Iteration: 18, Log-Lik: -26211.789, Max-Change: 0.01258Iteration: 19, Log-Lik: -26211.651, Max-Change: 0.01145Iteration: 20, Log-Lik: -26211.524, Max-Change: 0.08756Iteration: 21, Log-Lik: -26211.394, Max-Change: 0.00943Iteration: 22, Log-Lik: -26211.368, Max-Change: 0.00922Iteration: 23, Log-Lik: -26211.264, Max-Change: 0.00914Iteration: 24, Log-Lik: -26211.172, Max-Change: 0.00881Iteration: 25, Log-Lik: -26210.734, Max-Change: 0.01240Iteration: 26, Log-Lik: -26210.685, Max-Change: 0.00686Iteration: 27, Log-Lik: -26210.647, Max-Change: 0.00602Iteration: 28, Log-Lik: -26210.510, Max-Change: 0.01511Iteration: 29, Log-Lik: -26210.483, Max-Change: 0.00430Iteration: 30, Log-Lik: -26210.463, Max-Change: 0.00434Iteration: 31, Log-Lik: -26210.409, Max-Change: 0.00349Iteration: 32, Log-Lik: -26210.396, Max-Change: 0.00326Iteration: 33, Log-Lik: -26210.384, Max-Change: 0.00341Iteration: 34, Log-Lik: -26210.351, Max-Change: 0.00261Iteration: 35, Log-Lik: -26210.343, Max-Change: 0.00191Iteration: 36, Log-Lik: -26210.336, Max-Change: 0.00317Iteration: 37, Log-Lik: -26210.327, Max-Change: 0.00445Iteration: 38, Log-Lik: -26210.319, Max-Change: 0.00192Iteration: 39, Log-Lik: -26210.313, Max-Change: 0.00278Iteration: 40, Log-Lik: -26210.309, Max-Change: 0.00141Iteration: 41, Log-Lik: -26210.305, Max-Change: 0.00254Iteration: 42, Log-Lik: -26210.301, Max-Change: 0.00136Iteration: 43, Log-Lik: -26210.298, Max-Change: 0.00241Iteration: 44, Log-Lik: -26210.295, Max-Change: 0.00124Iteration: 45, Log-Lik: -26210.292, Max-Change: 0.00155Iteration: 46, Log-Lik: -26210.285, Max-Change: 0.00211Iteration: 47, Log-Lik: -26210.283, Max-Change: 0.00111Iteration: 48, Log-Lik: -26210.282, Max-Change: 0.00131Iteration: 49, Log-Lik: -26210.280, Max-Change: 0.00108Iteration: 50, Log-Lik: -26210.278, Max-Change: 0.00125Iteration: 51, Log-Lik: -26210.277, Max-Change: 0.00093Iteration: 52, Log-Lik: -26210.277, Max-Change: 0.00122Iteration: 53, Log-Lik: -26210.276, Max-Change: 0.00050Iteration: 54, Log-Lik: -26210.275, Max-Change: 0.00066Iteration: 55, Log-Lik: -26210.275, Max-Change: 0.00068Iteration: 56, Log-Lik: -26210.274, Max-Change: 0.00093Iteration: 57, Log-Lik: -26210.274, Max-Change: 0.00081Iteration: 58, Log-Lik: -26210.273, Max-Change: 0.00073Iteration: 59, Log-Lik: -26210.273, Max-Change: 0.00061Iteration: 60, Log-Lik: -26210.273, Max-Change: 0.00081Iteration: 61, Log-Lik: -26210.272, Max-Change: 0.00060Iteration: 62, Log-Lik: -26210.272, Max-Change: 0.00078Iteration: 63, Log-Lik: -26210.272, Max-Change: 0.00070Iteration: 64, Log-Lik: -26210.271, Max-Change: 0.00068Iteration: 65, Log-Lik: -26210.271, Max-Change: 0.00060Iteration: 66, Log-Lik: -26210.271, Max-Change: 0.00077Iteration: 67, Log-Lik: -26210.271, Max-Change: 0.00055Iteration: 68, Log-Lik: -26210.270, Max-Change: 0.00071Iteration: 69, Log-Lik: -26210.270, Max-Change: 0.00065Iteration: 70, Log-Lik: -26210.270, Max-Change: 0.00064Iteration: 71, Log-Lik: -26210.270, Max-Change: 0.00058Iteration: 72, Log-Lik: -26210.270, Max-Change: 0.00073Iteration: 73, Log-Lik: -26210.269, Max-Change: 0.00053Iteration: 74, Log-Lik: -26210.269, Max-Change: 0.00067Iteration: 75, Log-Lik: -26210.269, Max-Change: 0.00062Iteration: 76, Log-Lik: -26210.269, Max-Change: 0.00061Iteration: 77, Log-Lik: -26210.269, Max-Change: 0.00057Iteration: 78, Log-Lik: -26210.268, Max-Change: 0.00069Iteration: 79, Log-Lik: -26210.268, Max-Change: 0.00052Iteration: 80, Log-Lik: -26210.268, Max-Change: 0.00064Iteration: 81, Log-Lik: -26210.268, Max-Change: 0.00061Iteration: 82, Log-Lik: -26210.268, Max-Change: 0.00058Iteration: 83, Log-Lik: -26210.268, Max-Change: 0.00056Iteration: 84, Log-Lik: -26210.267, Max-Change: 0.00067Iteration: 85, Log-Lik: -26210.267, Max-Change: 0.00051Iteration: 86, Log-Lik: -26210.267, Max-Change: 0.00061Iteration: 87, Log-Lik: -26210.267, Max-Change: 0.00060Iteration: 88, Log-Lik: -26210.267, Max-Change: 0.00056Iteration: 89, Log-Lik: -26210.267, Max-Change: 0.00055Iteration: 90, Log-Lik: -26210.267, Max-Change: 0.00065Iteration: 91, Log-Lik: -26210.267, Max-Change: 0.00050Iteration: 92, Log-Lik: -26210.266, Max-Change: 0.00059Iteration: 93, Log-Lik: -26210.266, Max-Change: 0.00059Iteration: 94, Log-Lik: -26210.266, Max-Change: 0.00054Iteration: 95, Log-Lik: -26210.266, Max-Change: 0.00054Iteration: 96, Log-Lik: -26210.266, Max-Change: 0.00063Iteration: 97, Log-Lik: -26210.266, Max-Change: 0.00049Iteration: 98, Log-Lik: -26210.266, Max-Change: 0.00058Iteration: 99, Log-Lik: -26210.266, Max-Change: 0.00058Iteration: 100, Log-Lik: -26210.265, Max-Change: 0.00053Iteration: 101, Log-Lik: -26210.265, Max-Change: 0.00053Iteration: 102, Log-Lik: -26210.265, Max-Change: 0.00061Iteration: 103, Log-Lik: -26210.265, Max-Change: 0.00048Iteration: 104, Log-Lik: -26210.265, Max-Change: 0.00056Iteration: 105, Log-Lik: -26210.265, Max-Change: 0.00057Iteration: 106, Log-Lik: -26210.265, Max-Change: 0.00051Iteration: 107, Log-Lik: -26210.265, Max-Change: 0.00052Iteration: 108, Log-Lik: -26210.265, Max-Change: 0.00059Iteration: 109, Log-Lik: -26210.265, Max-Change: 0.00047Iteration: 110, Log-Lik: -26210.265, Max-Change: 0.00054Iteration: 111, Log-Lik: -26210.264, Max-Change: 0.00055Iteration: 112, Log-Lik: -26210.264, Max-Change: 0.00049Iteration: 113, Log-Lik: -26210.264, Max-Change: 0.00050Iteration: 114, Log-Lik: -26210.264, Max-Change: 0.00058Iteration: 115, Log-Lik: -26210.264, Max-Change: 0.00045Iteration: 116, Log-Lik: -26210.264, Max-Change: 0.00052Iteration: 117, Log-Lik: -26210.264, Max-Change: 0.00054Iteration: 118, Log-Lik: -26210.264, Max-Change: 0.00047Iteration: 119, Log-Lik: -26210.264, Max-Change: 0.00049Iteration: 120, Log-Lik: -26210.264, Max-Change: 0.00056Iteration: 121, Log-Lik: -26210.264, Max-Change: 0.00044Iteration: 122, Log-Lik: -26210.264, Max-Change: 0.00050Iteration: 123, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00052Iteration: 124, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00046Iteration: 125, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00047Iteration: 126, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00054Iteration: 127, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00043Iteration: 128, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00049Iteration: 129, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00051Iteration: 130, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00044Iteration: 131, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00046Iteration: 132, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00052Iteration: 133, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00041Iteration: 134, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00047Iteration: 135, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00049Iteration: 136, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00042Iteration: 137, Log-Lik: -26210.263, Max-Change: 0.00044Iteration: 138, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00050Iteration: 139, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00040Iteration: 140, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00045Iteration: 141, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00047Iteration: 142, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00041Iteration: 143, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00043Iteration: 144, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00048Iteration: 145, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00039Iteration: 146, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00044Iteration: 147, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00046Iteration: 148, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00040Iteration: 149, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00042Iteration: 150, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00047Iteration: 151, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00038Iteration: 152, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00042Iteration: 153, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00045Iteration: 154, Log-Lik: -26210.262, Max-Change: 0.00038Iteration: 155, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00040Iteration: 156, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00045Iteration: 157, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00037Iteration: 158, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00041Iteration: 159, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00043Iteration: 160, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00037Iteration: 161, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00039Iteration: 162, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00044Iteration: 163, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00036Iteration: 164, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00040Iteration: 165, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00042Iteration: 166, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00036Iteration: 167, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00038Iteration: 168, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00043Iteration: 169, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00035Iteration: 170, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00039Iteration: 171, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00041Iteration: 172, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00035Iteration: 173, Log-Lik: -26210.261, Max-Change: 0.00037Iteration: 174, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00042Iteration: 175, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00034Iteration: 176, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00038Iteration: 177, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00040Iteration: 178, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00034Iteration: 179, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00037Iteration: 180, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00041Iteration: 181, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00033Iteration: 182, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00037Iteration: 183, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00039Iteration: 184, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00034Iteration: 185, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00036Iteration: 186, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00040Iteration: 187, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00033Iteration: 188, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00036Iteration: 189, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00039Iteration: 190, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00033Iteration: 191, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00035Iteration: 192, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00039Iteration: 193, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00032Iteration: 194, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00035Iteration: 195, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00038Iteration: 196, Log-Lik: -26210.260, Max-Change: 0.00032Iteration: 197, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00034Iteration: 198, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00038Iteration: 199, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00031Iteration: 200, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00035Iteration: 201, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00037Iteration: 202, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00032Iteration: 203, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00034Iteration: 204, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00037Iteration: 205, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00031Iteration: 206, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00034Iteration: 207, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00037Iteration: 208, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00031Iteration: 209, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00033Iteration: 210, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00037Iteration: 211, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00030Iteration: 212, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00034Iteration: 213, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00036Iteration: 214, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00031Iteration: 215, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00033Iteration: 216, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00036Iteration: 217, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00030Iteration: 218, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00033Iteration: 219, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00036Iteration: 220, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00030Iteration: 221, Log-Lik: -26210.259, Max-Change: 0.00032Iteration: 222, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00036Iteration: 223, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00029Iteration: 224, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00033Iteration: 225, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00035Iteration: 226, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00030Iteration: 227, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00032Iteration: 228, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00035Iteration: 229, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00029Iteration: 230, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00032Iteration: 231, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00035Iteration: 232, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00029Iteration: 233, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00031Iteration: 234, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00035Iteration: 235, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00029Iteration: 236, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00032Iteration: 237, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00034Iteration: 238, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00029Iteration: 239, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00031Iteration: 240, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00034Iteration: 241, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00028Iteration: 242, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00031Iteration: 243, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00034Iteration: 244, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00028Iteration: 245, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00031Iteration: 246, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00034Iteration: 247, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00028Iteration: 248, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00031Iteration: 249, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00033Iteration: 250, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00028Iteration: 251, Log-Lik: -26210.258, Max-Change: 0.00030Iteration: 252, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00033Iteration: 253, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00028Iteration: 254, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00030Iteration: 255, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00033Iteration: 256, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00028Iteration: 257, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00030Iteration: 258, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00033Iteration: 259, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00027Iteration: 260, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00030Iteration: 261, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00033Iteration: 262, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00028Iteration: 263, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00030Iteration: 264, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00033Iteration: 265, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00027Iteration: 266, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00030Iteration: 267, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00032Iteration: 268, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00027Iteration: 269, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00029Iteration: 270, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00032Iteration: 271, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00027Iteration: 272, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00030Iteration: 273, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00032Iteration: 274, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00027Iteration: 275, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00029Iteration: 276, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00032Iteration: 277, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00027Iteration: 278, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00029Iteration: 279, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00032Iteration: 280, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00027Iteration: 281, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00029Iteration: 282, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00032Iteration: 283, Log-Lik: -26210.257, Max-Change: 0.00026Iteration: 284, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00029Iteration: 285, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00031Iteration: 286, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00026Iteration: 287, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00029Iteration: 288, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00031Iteration: 289, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00026Iteration: 290, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00029Iteration: 291, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00031Iteration: 292, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00026Iteration: 293, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00028Iteration: 294, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00031Iteration: 295, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00026Iteration: 296, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00028Iteration: 297, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00031Iteration: 298, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00026Iteration: 299, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00028Iteration: 300, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00031Iteration: 301, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00026Iteration: 302, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00028Iteration: 303, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00031Iteration: 304, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00026Iteration: 305, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00028Iteration: 306, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00031Iteration: 307, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00026Iteration: 308, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00028Iteration: 309, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00030Iteration: 310, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00026Iteration: 311, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00028Iteration: 312, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00030Iteration: 313, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00026Iteration: 314, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00028Iteration: 315, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00030Iteration: 316, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00026Iteration: 317, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00028Iteration: 318, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00030Iteration: 319, Log-Lik: -26210.256, Max-Change: 0.00026Iteration: 320, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00028Iteration: 321, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00030Iteration: 322, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 323, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00027Iteration: 324, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00030Iteration: 325, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 326, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00027Iteration: 327, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00030Iteration: 328, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 329, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00027Iteration: 330, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00030Iteration: 331, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 332, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00027Iteration: 333, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00030Iteration: 334, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 335, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00027Iteration: 336, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00030Iteration: 337, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 338, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00027Iteration: 339, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00029Iteration: 340, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 341, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00027Iteration: 342, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00029Iteration: 343, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 344, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00027Iteration: 345, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00029Iteration: 346, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 347, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00027Iteration: 348, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00029Iteration: 349, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 350, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00027Iteration: 351, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00029Iteration: 352, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 353, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00027Iteration: 354, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00029Iteration: 355, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 356, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00027Iteration: 357, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00029Iteration: 358, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 359, Log-Lik: -26210.255, Max-Change: 0.00026Iteration: 360, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00029Iteration: 361, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 362, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 363, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00029Iteration: 364, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 365, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 366, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00029Iteration: 367, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 368, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 369, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00029Iteration: 370, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 371, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 372, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00029Iteration: 373, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 374, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 375, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00029Iteration: 376, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 377, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 378, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00028Iteration: 379, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 380, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 381, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00028Iteration: 382, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 383, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 384, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00028Iteration: 385, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 386, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 387, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00028Iteration: 388, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 389, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 390, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00028Iteration: 391, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 392, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 393, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00028Iteration: 394, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 395, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 396, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00028Iteration: 397, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 398, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 399, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00028Iteration: 400, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 401, Log-Lik: -26210.254, Max-Change: 0.00026Iteration: 402, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00028Iteration: 403, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 404, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 405, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00028Iteration: 406, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 407, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 408, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00028Iteration: 409, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 410, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 411, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00028Iteration: 412, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 413, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 414, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00028Iteration: 415, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 416, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 417, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00028Iteration: 418, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 419, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 420, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00028Iteration: 421, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 422, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 423, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00028Iteration: 424, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 425, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00026Iteration: 426, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00027Iteration: 427, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 428, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 429, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00027Iteration: 430, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 431, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 432, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00027Iteration: 433, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 434, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 435, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00027Iteration: 436, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 437, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 438, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00027Iteration: 439, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 440, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 441, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00027Iteration: 442, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 443, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 444, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00027Iteration: 445, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 446, Log-Lik: -26210.253, Max-Change: 0.00025Iteration: 447, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 448, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 449, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 450, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 451, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 452, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 453, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 454, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 455, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 456, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 457, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 458, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 459, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 460, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 461, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 462, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 463, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 464, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 465, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 466, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 467, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 468, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 469, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 470, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 471, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 472, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 473, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 474, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 475, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 476, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 477, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 478, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 479, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 480, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 481, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 482, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 483, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 484, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 485, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 486, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00026Iteration: 487, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 488, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 489, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00027Iteration: 490, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 491, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 492, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00026Iteration: 493, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 494, Log-Lik: -26210.252, Max-Change: 0.00025Iteration: 495, Log-Lik: -26210.251, Max-Change: 0.00026Iteration: 496, Log-Lik: -26210.251, Max-Change: 0.00025Iteration: 497, Log-Lik: -26210.251, Max-Change: 0.00025Iteration: 498, Log-Lik: -26210.251, Max-Change: 0.00026Iteration: 499, Log-Lik: -26210.251, Max-Change: 0.00025Iteration: 500, Log-Lik: -26210.251, Max-Change: 0.00025
## Warning: EM cycles terminated after 500 iterations.
##
##
## Calculating information matrix...
# Model 4PL
mod_4pl <- mirt(datasampel, 1, itemtype = "4PL", SE = TRUE)
## Iteration: 1, Log-Lik: -28275.197, Max-Change: 3.41973Iteration: 2, Log-Lik: -26644.550, Max-Change: 1.06619Iteration: 3, Log-Lik: -26407.502, Max-Change: 1.08568Iteration: 4, Log-Lik: -26312.238, Max-Change: 1.28986Iteration: 5, Log-Lik: -26262.354, Max-Change: 0.68187Iteration: 6, Log-Lik: -26237.597, Max-Change: 0.35285Iteration: 7, Log-Lik: -26223.055, Max-Change: 0.30393Iteration: 8, Log-Lik: -26214.148, Max-Change: 0.44357Iteration: 9, Log-Lik: -26208.665, Max-Change: 0.47983Iteration: 10, Log-Lik: -26204.962, Max-Change: 0.28578Iteration: 11, Log-Lik: -26202.639, Max-Change: 0.25837Iteration: 12, Log-Lik: -26200.933, Max-Change: 0.24835Iteration: 13, Log-Lik: -26199.221, Max-Change: 0.15430Iteration: 14, Log-Lik: -26197.935, Max-Change: 0.04333Iteration: 15, Log-Lik: -26197.581, Max-Change: 0.20954Iteration: 16, Log-Lik: -26197.210, Max-Change: 0.68610Iteration: 17, Log-Lik: -26196.768, Max-Change: 0.02490Iteration: 18, Log-Lik: -26196.532, Max-Change: 0.01058Iteration: 19, Log-Lik: -26196.448, Max-Change: 0.01323Iteration: 20, Log-Lik: -26196.327, Max-Change: 0.01065Iteration: 21, Log-Lik: -26196.224, Max-Change: 0.00981Iteration: 22, Log-Lik: -26195.848, Max-Change: 0.00833Iteration: 23, Log-Lik: -26195.793, Max-Change: 0.01654Iteration: 24, Log-Lik: -26195.733, Max-Change: 0.00726Iteration: 25, Log-Lik: -26195.717, Max-Change: 0.00705Iteration: 26, Log-Lik: -26195.674, Max-Change: 0.00654Iteration: 27, Log-Lik: -26195.636, Max-Change: 0.00618Iteration: 28, Log-Lik: -26195.459, Max-Change: 0.68871Iteration: 29, Log-Lik: -26195.325, Max-Change: 0.01897Iteration: 30, Log-Lik: -26195.249, Max-Change: 0.00561Iteration: 31, Log-Lik: -26195.245, Max-Change: 0.00522Iteration: 32, Log-Lik: -26195.230, Max-Change: 0.00392Iteration: 33, Log-Lik: -26195.217, Max-Change: 0.00361Iteration: 34, Log-Lik: -26195.156, Max-Change: 0.00410Iteration: 35, Log-Lik: -26195.148, Max-Change: 0.00290Iteration: 36, Log-Lik: -26195.142, Max-Change: 0.00248Iteration: 37, Log-Lik: -26195.134, Max-Change: 0.00365Iteration: 38, Log-Lik: -26195.128, Max-Change: 0.00155Iteration: 39, Log-Lik: -26195.123, Max-Change: 0.00216Iteration: 40, Log-Lik: -26195.120, Max-Change: 0.00157Iteration: 41, Log-Lik: -26195.117, Max-Change: 0.00130Iteration: 42, Log-Lik: -26195.115, Max-Change: 0.00210Iteration: 43, Log-Lik: -26195.111, Max-Change: 0.00118Iteration: 44, Log-Lik: -26195.108, Max-Change: 0.00135Iteration: 45, Log-Lik: -26195.107, Max-Change: 0.00154Iteration: 46, Log-Lik: -26195.102, Max-Change: 0.00088Iteration: 47, Log-Lik: -26195.101, Max-Change: 0.00235Iteration: 48, Log-Lik: -26195.099, Max-Change: 0.00126Iteration: 49, Log-Lik: -26195.098, Max-Change: 0.00047Iteration: 50, Log-Lik: -26195.098, Max-Change: 0.00051Iteration: 51, Log-Lik: -26195.097, Max-Change: 0.00052Iteration: 52, Log-Lik: -26195.096, Max-Change: 0.00137Iteration: 53, Log-Lik: -26195.095, Max-Change: 0.00148Iteration: 54, Log-Lik: -26195.095, Max-Change: 0.00158Iteration: 55, Log-Lik: -26195.095, Max-Change: 0.00077Iteration: 56, Log-Lik: -26195.095, Max-Change: 0.00082Iteration: 57, Log-Lik: -26195.094, Max-Change: 0.00089Iteration: 58, Log-Lik: -26195.094, Max-Change: 0.00098Iteration: 59, Log-Lik: -26195.094, Max-Change: 0.00106Iteration: 60, Log-Lik: -26195.093, Max-Change: 0.00113Iteration: 61, Log-Lik: -26195.093, Max-Change: 0.00083Iteration: 62, Log-Lik: -26195.093, Max-Change: 0.00088Iteration: 63, Log-Lik: -26195.093, Max-Change: 0.00096Iteration: 64, Log-Lik: -26195.092, Max-Change: 0.00082Iteration: 65, Log-Lik: -26195.092, Max-Change: 0.00089Iteration: 66, Log-Lik: -26195.092, Max-Change: 0.00096Iteration: 67, Log-Lik: -26195.092, Max-Change: 0.00077Iteration: 68, Log-Lik: -26195.092, Max-Change: 0.00082Iteration: 69, Log-Lik: -26195.091, Max-Change: 0.00089Iteration: 70, Log-Lik: -26195.091, Max-Change: 0.00074Iteration: 71, Log-Lik: -26195.091, Max-Change: 0.00080Iteration: 72, Log-Lik: -26195.091, Max-Change: 0.00085Iteration: 73, Log-Lik: -26195.091, Max-Change: 0.00070Iteration: 74, Log-Lik: -26195.091, Max-Change: 0.00075Iteration: 75, Log-Lik: -26195.090, Max-Change: 0.00082Iteration: 76, Log-Lik: -26195.090, Max-Change: 0.00067Iteration: 77, Log-Lik: -26195.090, Max-Change: 0.00073Iteration: 78, Log-Lik: -26195.090, Max-Change: 0.00078Iteration: 79, Log-Lik: -26195.090, Max-Change: 0.00064Iteration: 80, Log-Lik: -26195.090, Max-Change: 0.00069Iteration: 81, Log-Lik: -26195.090, Max-Change: 0.00075Iteration: 82, Log-Lik: -26195.089, Max-Change: 0.00061Iteration: 83, Log-Lik: -26195.089, Max-Change: 0.00067Iteration: 84, Log-Lik: -26195.089, Max-Change: 0.00071Iteration: 85, Log-Lik: -26195.089, Max-Change: 0.00059Iteration: 86, Log-Lik: -26195.089, Max-Change: 0.00064Iteration: 87, Log-Lik: -26195.089, Max-Change: 0.00069Iteration: 88, Log-Lik: -26195.089, Max-Change: 0.00057Iteration: 89, Log-Lik: -26195.089, Max-Change: 0.00062Iteration: 90, Log-Lik: -26195.088, Max-Change: 0.00066Iteration: 91, Log-Lik: -26195.088, Max-Change: 0.00055Iteration: 92, Log-Lik: -26195.088, Max-Change: 0.00059Iteration: 93, Log-Lik: -26195.088, Max-Change: 0.00064Iteration: 94, Log-Lik: -26195.088, Max-Change: 0.00053Iteration: 95, Log-Lik: -26195.088, Max-Change: 0.00058Iteration: 96, Log-Lik: -26195.088, Max-Change: 0.00062Iteration: 97, Log-Lik: -26195.088, Max-Change: 0.00052Iteration: 98, Log-Lik: -26195.088, Max-Change: 0.00055Iteration: 99, Log-Lik: -26195.088, Max-Change: 0.00060Iteration: 100, Log-Lik: -26195.088, Max-Change: 0.00050Iteration: 101, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00054Iteration: 102, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00058Iteration: 103, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00049Iteration: 104, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00052Iteration: 105, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00056Iteration: 106, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00047Iteration: 107, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00051Iteration: 108, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00055Iteration: 109, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00046Iteration: 110, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00049Iteration: 111, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00053Iteration: 112, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00045Iteration: 113, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00048Iteration: 114, Log-Lik: -26195.087, Max-Change: 0.00052Iteration: 115, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00044Iteration: 116, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00047Iteration: 117, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00051Iteration: 118, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00042Iteration: 119, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00046Iteration: 120, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00049Iteration: 121, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00041Iteration: 122, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00045Iteration: 123, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00048Iteration: 124, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00040Iteration: 125, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00044Iteration: 126, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00047Iteration: 127, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00040Iteration: 128, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00043Iteration: 129, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00046Iteration: 130, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00039Iteration: 131, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00042Iteration: 132, Log-Lik: -26195.086, Max-Change: 0.00045Iteration: 133, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00038Iteration: 134, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00041Iteration: 135, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00044Iteration: 136, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00037Iteration: 137, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00040Iteration: 138, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00043Iteration: 139, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00036Iteration: 140, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00039Iteration: 141, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00042Iteration: 142, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00036Iteration: 143, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00039Iteration: 144, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00042Iteration: 145, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00035Iteration: 146, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00038Iteration: 147, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00041Iteration: 148, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00035Iteration: 149, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00037Iteration: 150, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00040Iteration: 151, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00034Iteration: 152, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00037Iteration: 153, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00039Iteration: 154, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00033Iteration: 155, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00036Iteration: 156, Log-Lik: -26195.085, Max-Change: 0.00039Iteration: 157, Log-Lik: -26195.084, Max-Change: 0.00033Iteration: 158, Log-Lik: -26195.084, Max-Change: 0.00035Iteration: 159, Log-Lik: -26195.084, Max-Change: 0.00038
##
## Calculating information matrix...
# 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 34.03 0.20 Cocok
## 2 b2 98.84 0.00 Tidak Cocok
## 3 b3 80.45 0.00 Tidak Cocok
## 4 b4 43.38 0.03 Tidak Cocok
## 5 b5 39.09 0.06 Cocok
## 6 b6 41.78 0.03 Tidak Cocok
## 7 b7 23.86 0.69 Cocok
## 8 b8 44.24 0.02 Tidak Cocok
## 9 b9 50.24 0.01 Tidak Cocok
## 10 b10 62.03 0.00 Tidak Cocok
## 11 b11 33.56 0.18 Cocok
## 12 b12 73.09 0.00 Tidak Cocok
## 13 b13 43.28 0.03 Tidak Cocok
## 14 b14 71.14 0.00 Tidak Cocok
## 15 b15 279.04 0.00 Tidak Cocok
## 16 b16 105.86 0.00 Tidak Cocok
## 17 b17 85.70 0.00 Tidak Cocok
## 18 b18 88.20 0.00 Tidak Cocok
## 19 b19 51.24 0.00 Tidak Cocok
## 20 b20 33.72 0.17 Cocok
## 21 b21 147.24 0.00 Tidak Cocok
## 22 b22 36.34 0.13 Cocok
## 23 b23 71.40 0.00 Tidak Cocok
## 24 b24 64.18 0.00 Tidak Cocok
## 25 b25 22.37 0.72 Cocok
## 26 b26 32.26 0.26 Cocok
## 27 b27 64.40 0.00 Tidak Cocok
## 28 b28 35.84 0.15 Cocok
## 29 b29 39.77 0.01 Tidak Cocok
## 30 b30 30.65 0.29 Cocok
## 31 b31 33.95 0.17 Cocok
## 32 b32 24.94 0.63 Cocok
## 33 b33 21.74 0.70 Cocok
## 34 b34 192.59 0.00 Tidak Cocok
## 35 b35 57.91 0.00 Tidak Cocok
## 36 b36 52.91 0.00 Tidak Cocok
## 37 b37 82.00 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$Keputusan))
##
## Cocok Tidak Cocok
## 13 24
# Model 1PL
fit_1PL <- itemfit(mod_1pl, fit_stats = "S_X2")
fit_1PL_df <- data.frame(
Butir = fit_1PL$item,
Chi = round(fit_1PL$S_X2, 2),
pvalue = round(fit_1PL$p.S_X2, 2),
Keputusan = ifelse(fit_1PL$p.S_X2 >= 0.05, "Cocok", "Tidak Cocok")
)
print(fit_1PL_df)
## Butir Chi pvalue Keputusan
## 1 b1 34.03 0.20 Cocok
## 2 b2 98.84 0.00 Tidak Cocok
## 3 b3 80.45 0.00 Tidak Cocok
## 4 b4 43.38 0.03 Tidak Cocok
## 5 b5 39.09 0.06 Cocok
## 6 b6 41.78 0.03 Tidak Cocok
## 7 b7 23.86 0.69 Cocok
## 8 b8 44.24 0.02 Tidak Cocok
## 9 b9 50.24 0.01 Tidak Cocok
## 10 b10 62.03 0.00 Tidak Cocok
## 11 b11 33.56 0.18 Cocok
## 12 b12 73.09 0.00 Tidak Cocok
## 13 b13 43.28 0.03 Tidak Cocok
## 14 b14 71.14 0.00 Tidak Cocok
## 15 b15 279.04 0.00 Tidak Cocok
## 16 b16 105.86 0.00 Tidak Cocok
## 17 b17 85.70 0.00 Tidak Cocok
## 18 b18 88.20 0.00 Tidak Cocok
## 19 b19 51.24 0.00 Tidak Cocok
## 20 b20 33.72 0.17 Cocok
## 21 b21 147.23 0.00 Tidak Cocok
## 22 b22 36.34 0.13 Cocok
## 23 b23 71.40 0.00 Tidak Cocok
## 24 b24 64.18 0.00 Tidak Cocok
## 25 b25 22.37 0.72 Cocok
## 26 b26 32.26 0.26 Cocok
## 27 b27 64.40 0.00 Tidak Cocok
## 28 b28 35.84 0.15 Cocok
## 29 b29 39.78 0.01 Tidak Cocok
## 30 b30 30.65 0.29 Cocok
## 31 b31 33.95 0.17 Cocok
## 32 b32 24.94 0.63 Cocok
## 33 b33 21.74 0.70 Cocok
## 34 b34 192.60 0.00 Tidak Cocok
## 35 b35 57.91 0.00 Tidak Cocok
## 36 b36 52.91 0.00 Tidak Cocok
## 37 b37 82.00 0.00 Tidak Cocok
cat("Jumlah butir cocok/tidak cocok model 1PL:\n")
## Jumlah butir cocok/tidak cocok model 1PL:
print(table(fit_1PL_df$Keputusan))
##
## Cocok Tidak Cocok
## 13 24
# 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 31.83 0.24 Cocok
## 2 b2 20.45 0.88 Cocok
## 3 b3 23.12 0.34 Cocok
## 4 b4 24.40 0.55 Cocok
## 5 b5 25.06 0.52 Cocok
## 6 b6 30.05 0.27 Cocok
## 7 b7 18.87 0.87 Cocok
## 8 b8 35.76 0.10 Cocok
## 9 b9 29.51 0.20 Cocok
## 10 b10 43.91 0.02 Tidak Cocok
## 11 b11 22.45 0.66 Cocok
## 12 b12 50.04 0.00 Tidak Cocok
## 13 b13 40.70 0.04 Tidak Cocok
## 14 b14 34.86 0.07 Cocok
## 15 b15 28.14 0.51 Cocok
## 16 b16 32.21 0.31 Cocok
## 17 b17 39.84 0.07 Cocok
## 18 b18 47.04 0.01 Tidak Cocok
## 19 b19 22.03 0.58 Cocok
## 20 b20 25.89 0.58 Cocok
## 21 b21 29.74 0.43 Cocok
## 22 b22 34.57 0.15 Cocok
## 23 b23 55.75 0.00 Tidak Cocok
## 24 b24 48.46 0.00 Tidak Cocok
## 25 b25 22.19 0.73 Cocok
## 26 b26 24.35 0.61 Cocok
## 27 b27 24.23 0.45 Cocok
## 28 b28 30.09 0.31 Cocok
## 29 b29 41.70 0.00 Tidak Cocok
## 30 b30 19.06 0.79 Cocok
## 31 b31 28.47 0.39 Cocok
## 32 b32 21.14 0.78 Cocok
## 33 b33 24.42 0.55 Cocok
## 34 b34 22.23 0.81 Cocok
## 35 b35 25.31 0.61 Cocok
## 36 b36 43.88 0.01 Tidak Cocok
## 37 b37 74.80 0.00 Tidak Cocok
cat("Jumlah butir cocok/tidak cocok model 2PL:\n")
## Jumlah butir cocok/tidak cocok model 2PL:
print(table(fit_2PL_df$Keputusan))
##
## Cocok Tidak Cocok
## 28 9
# Model 3PL
fit_3PL <- itemfit(mod_3pl, fit_stats = "S_X2")
fit_3PL_df <- data.frame(
Butir = fit_3PL$item,
Chi = round(fit_3PL$S_X2, 2),
pvalue = round(fit_3PL$p.S_X2, 2),
Keputusan = ifelse(fit_3PL$p.S_X2 >= 0.05, "Cocok", "Tidak Cocok")
)
print(fit_3PL_df)
## Butir Chi pvalue Keputusan
## 1 b1 31.40 0.21 Cocok
## 2 b2 12.71 0.99 Cocok
## 3 b3 20.28 0.50 Cocok
## 4 b4 23.27 0.56 Cocok
## 5 b5 22.88 0.58 Cocok
## 6 b6 23.21 0.57 Cocok
## 7 b7 15.92 0.94 Cocok
## 8 b8 23.82 0.47 Cocok
## 9 b9 36.11 0.07 Cocok
## 10 b10 35.88 0.07 Cocok
## 11 b11 17.11 0.88 Cocok
## 12 b12 22.48 0.49 Cocok
## 13 b13 33.15 0.16 Cocok
## 14 b14 20.70 0.54 Cocok
## 15 b15 22.83 0.74 Cocok
## 16 b16 16.27 0.95 Cocok
## 17 b17 36.04 0.11 Cocok
## 18 b18 43.00 0.03 Tidak Cocok
## 19 b19 17.27 0.75 Cocok
## 20 b20 20.10 0.83 Cocok
## 21 b21 24.20 0.67 Cocok
## 22 b22 28.76 0.32 Cocok
## 23 b23 31.39 0.26 Cocok
## 24 b24 32.55 0.09 Cocok
## 25 b25 22.05 0.69 Cocok
## 26 b26 20.01 0.83 Cocok
## 27 b27 19.26 0.74 Cocok
## 28 b28 26.94 0.41 Cocok
## 29 b29 28.94 0.09 Cocok
## 30 b30 18.64 0.77 Cocok
## 31 b31 19.64 0.77 Cocok
## 32 b32 19.30 0.82 Cocok
## 33 b33 18.18 0.87 Cocok
## 34 b34 17.87 0.93 Cocok
## 35 b35 24.46 0.60 Cocok
## 36 b36 30.02 0.22 Cocok
## 37 b37 40.08 0.07 Cocok
cat("Jumlah butir cocok/tidak cocok model 3PL:\n")
## Jumlah butir cocok/tidak cocok model 3PL:
print(table(fit_3PL_df$Keputusan))
##
## Cocok Tidak Cocok
## 36 1
# 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 29.43 0.25 Cocok
## 2 b2 12.46 0.99 Cocok
## 3 b3 19.92 0.46 Cocok
## 4 b4 22.44 0.55 Cocok
## 5 b5 23.12 0.51 Cocok
## 6 b6 22.97 0.52 Cocok
## 7 b7 16.02 0.91 Cocok
## 8 b8 23.61 0.43 Cocok
## 9 b9 35.11 0.05 Cocok
## 10 b10 33.27 0.12 Cocok
## 11 b11 15.83 0.89 Cocok
## 12 b12 24.50 0.38 Cocok
## 13 b13 31.88 0.13 Cocok
## 14 b14 20.51 0.55 Cocok
## 15 b15 23.66 0.65 Cocok
## 16 b16 16.86 0.91 Cocok
## 17 b17 36.34 0.09 Cocok
## 18 b18 38.52 0.05 Cocok
## 19 b19 17.26 0.69 Cocok
## 20 b20 19.85 0.80 Cocok
## 21 b21 25.08 0.57 Cocok
## 22 b22 28.03 0.31 Cocok
## 23 b23 30.84 0.23 Cocok
## 24 b24 34.70 0.06 Cocok
## 25 b25 22.16 0.63 Cocok
## 26 b26 19.81 0.80 Cocok
## 27 b27 18.24 0.74 Cocok
## 28 b28 26.15 0.40 Cocok
## 29 b29 28.83 0.09 Cocok
## 30 b30 18.83 0.71 Cocok
## 31 b31 19.18 0.74 Cocok
## 32 b32 18.62 0.81 Cocok
## 33 b33 17.53 0.89 Cocok
## 34 b34 17.68 0.91 Cocok
## 35 b35 24.33 0.56 Cocok
## 36 b36 29.75 0.19 Cocok
## 37 b37 33.57 0.18 Cocok
cat("Jumlah butir cocok/tidak cocok model 4PL:\n")
## Jumlah butir cocok/tidak cocok model 4PL:
print(table(fit_4PL_df$Keputusan))
##
## Cocok
## 37
# Plot Empirical untuk Butir ke-9 pada Setiap Model
itemfit(mod_rasch, 'S_X2', empirical.plot = 9)
itemfit(mod_1pl, 'S_X2', empirical.plot = 9)
itemfit(mod_2pl, 'S_X2', empirical.plot = 9)
itemfit(mod_3pl, 'S_X2', empirical.plot = 9)
itemfit(mod_4pl, 'S_X2', empirical.plot = 9)
# Visualisasi Plot Semua Butir
for (coba in 1:nrow(fit_rasch_df)) {
print(itemfit(mod_rasch, 'S_X2', empirical.plot = coba))
}
# Step 6: Uji Kecocokan Model dengan ANOVA (AIC, BIC)
anova(mod_rasch, mod_1pl)
## AIC SABIC HQ BIC logLik X2 df p
## mod_rasch 54183.61 54259.37 54257.33 54380.08 -27053.81
## mod_1pl 54183.61 54259.37 54257.33 54380.08 -27053.81 -0.002 0 NaN
anova(mod_1pl, mod_2pl)
## AIC SABIC HQ BIC logLik X2 df p
## mod_1pl 54183.61 54259.37 54257.33 54380.08 -27053.81
## mod_2pl 53228.69 53376.22 53372.24 53611.28 -26540.35 1026.925 36 0
anova(mod_2pl, mod_3pl)
## AIC SABIC HQ BIC logLik X2 df p
## mod_2pl 53228.69 53376.22 53372.24 53611.28 -26540.35
## mod_3pl 52642.50 52863.79 52857.82 53216.39 -26210.25 660.187 37 0
anova(mod_3pl, mod_4pl)
## AIC SABIC HQ BIC logLik X2 df p
## mod_3pl 52642.50 52863.79 52857.82 53216.39 -26210.25
## mod_4pl 52686.17 52981.22 52973.27 53451.35 -26195.08 30.334 37 0.773
# Menghitung NFI (Normed Fit Index) untuk Setiap Model
get_M2 <- function(mod) {
fit <- M2(mod)
return(list(C2 = fit$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$df)
nfi_max <- data.frame(
Model = c("Rasch", "1PL", "2PL", "3PL", "4PL"),
NFI = round(c(nfi_rasch, nfi_1pl, nfi_2pl, nfi_3pl, nfi_4pl), 4)
)
print(nfi_max)
## Model NFI
## 1 Rasch -2.4664
## 2 1PL -2.4650
## 3 2PL -0.6140
## 4 3PL -0.1960
## 5 4PL -0.2353
library(mirt)
# Model null (baseline): item independen, satu iterasi
mod_null <- mirt(datasampel, 1, itemtype = 'Rasch', technical = list(NCYCLES = 1), SE = FALSE)
## Iteration: 1, Log-Lik: -27105.526, Max-Change: 0.33035
## Warning: EM cycles terminated after 1 iterations.
logLik_null <- as.numeric(logLik(mod_null))
# Log-likelihood tiap model
logLik_rasch <- as.numeric(logLik(mod_rasch))
logLik_1pl <- as.numeric(logLik(mod_1pl))
logLik_2pl <- as.numeric(logLik(mod_2pl))
logLik_3pl <- as.numeric(logLik(mod_3pl))
logLik_4pl <- as.numeric(logLik(mod_4pl))
# Fungsi NFI
nfi <- function(logLik_null, logLik_model) {
return((logLik_null - logLik_model) / logLik_null)
}
# Hitung NFI masing-masing
nfi_rasch <- nfi(logLik_null, logLik_rasch)
nfi_1pl <- nfi(logLik_null, logLik_1pl)
nfi_2pl <- nfi(logLik_null, logLik_2pl)
nfi_3pl <- nfi(logLik_null, logLik_3pl)
nfi_4pl <- nfi(logLik_null, logLik_4pl)
# Hitung AIC dan BIC via anova
anova_rasch_1pl <- anova(mod_rasch, mod_1pl)
anova_1pl_2pl <- anova(mod_1pl, mod_2pl)
anova_2pl_3pl <- anova(mod_2pl, mod_3pl)
anova_3pl_4pl <- anova(mod_3pl, mod_4pl)
get_anova_ic <- function(anova_res, idx = 1) {
list(AIC = anova_res$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 1300 54183.61 54380.08 13 24 0
## 2 1PL 1300 54183.62 54380.08 13 24 0
## 3 2PL 1300 53228.69 53611.28 28 9 0
## 4 3PL 1300 52642.50 53216.39 36 1 0
## 5 4PL 1300 52686.17 53451.35 37 0 0
## Jumlah_Variabel NFI_maks
## 1 37 0.0003
## 2 37 0.0003
## 3 37 0.0193
## 4 37 0.0315
## 5 37 0.0320