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Corentin Choisy
2024-02-02 16:30:57 +01:00
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commit 2082f4efa3
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7
README.md
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@ -31,7 +31,14 @@ Ce dépôt contient l'ensemble du code pour les simulations basées sur simIRT.
## Conventions de nomenclature
### Jeux de données initiaux
**XX_N** - Scénarios de référence sans confusion / N réplications
**1XX_N** - TBA / N réplications
**2XX_N** - TBA / N réplications
**3XX_N** - TBA / N réplications
### Jeux de données analysés
**XX_N_nodif** - Analyse du scénario XX_N par PCM __sans__ prise en compte du DIF
**XX_N** - Analyse du scénario XX_N par PCM __avec__ prise en compte du DIF

91
RProject/desc_analysis.R
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@ -240,6 +240,60 @@ points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
par(mfrow=c(1,1))
##############################################################################
#----------------------------------------------------------------------------#
############################ BOXPLOTS H1 SCENARIOS ###########################
#----------------------------------------------------------------------------#
##############################################################################
## Proportion of rejected h0 per dif value in h1 scenarios by DIF size // eff.size positive
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size>0,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
res.null0 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0,]
points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(5,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
############# By N
####### N=100
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$N==100,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
res.null0 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0 & res.dat$N==100,]
points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==-0.3 & res.dat$N==100,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==-0.5 & res.dat$N==100,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0.3 & res.dat$N==100,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0.5 & res.dat$N==100,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(5,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
####### N=300 // DIF à 0.5 - QUELS SONT LES SCENARIOS EN HAUT
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$N==300,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,4,2,3),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
res.null0 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0 & res.dat$N==300,]
points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='darkblue',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==-0.3 & res.dat$N==300,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==-0.5 & res.dat$N==300,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0.3 & res.dat$N==300,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.dat[res.dat$eff.size>0 & res.dat$dif.size==0.5 & res.dat$N==300,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(5,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
##############################################################################
#----------------------------------------------------------------------------#
@ -354,3 +408,40 @@ res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==0.3,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
##############################################################################
#----------------------------------------------------------------------------#
########################## BETA SIGN CHANGE BOXPLOTS #########################
#----------------------------------------------------------------------------#
##############################################################################
# Overall
boxplot(beta.same.sign.truebeta.p~dif.size,data=res.dat,col=c(2,3),xlab='DIF size',
ylab='Proportion of estimates with same sign as true value in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0.5,]
points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0.3,]
points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0,]
points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)
# Overall // H0 rejected
boxplot(beta.same.sign.truebeta.signif.p~dif.size,data=res.dat,col=c(2,3),xlab='DIF size',
ylab='Proportion of estimates with same sign as true value in target scenario',main='When H0 rejected',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0.5,]
points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0.3,]
points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0,]
points(y=res.null3$beta.same.sign.truebeta.signif.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)

3
RProject/pcm.R
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@ -2134,7 +2134,8 @@ compile_simulation <- function(scenario) {
m.high.ci.beta=mean(s$high.ci.beta),
true.value.in.ci.p=mean(s$true.value.in.ci),
h0.rejected.p=mean(s$h0.rejected),
beta.same.sign.truebeta.p=mean(s$beta.same.sign.truebeta,na.rm=T))
beta.same.sign.truebeta.p=mean(s$beta.same.sign.truebeta,na.rm=T),
beta.same.sign.truebeta.signif.p=mean(s[s$h0.rejected==1,]$beta.same.sign.truebeta,na.rm=T))
d <- cbind(b,a,z)
d$prop.
return(d)