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R 语文组数据分析 step2
本代码包含:
1、难度:通过率、鉴别指数
2、区分度:高低分组、相关
3、科伦巴赫信度
#################################################################################################### #########################################不分维度CTT指标############################################ #################################################################################################### setwd("F:/")#修改工作路径,只含所有分析csv files<-dir() xlsxfile1<-paste(1:4,".xlsx",sep="")#也可以csv格式 xlsxfile2<-paste(1:4,".xlsx",sep="") full<-read.xlsx("F:/满分.xlsx",colNames = F,na.strings="#") #读入满分数据 xd<-c() for (j in 1:4) {data<-read.csv(file = files[j]) ##难度1 通过率## endat<-data[,-1] endat=matrix(as.numeric(as.matrix(endat)),nrow=nrow(endat)) mean1<-apply(endat,2,mean) ff<-full[j,] if (is.na(ff[ncol(ff)])){b=ff[-which(is.na(ff))]}else{b=ff} nd1<-mean1/b ##难度2 高低分组## zf<-apply(endat,1,sum) endatzf<-cbind(endat,zf) px<-endatzf[order(endatzf[,ncol(endatzf)],decreasing = T),]########### gf<-px[1:ceiling(nrow(endatzf)*0.27),] df<-px[-c(1:round(nrow(px)*0.73)),] gtgl<-apply(gf,2,mean) dtgl<-apply(df,2,mean) nd2<-((gtgl+dtgl)/2)/b nd<-rbind(nd1,nd2) ##区分度1 高低分组## qfd1<-(gtgl-dtgl)/b ##区分度2 相关## qfd2<-t(as.matrix(apply(endat,2,function(dat)cor(dat,zf)))) colnames(qfd2)<-colnames(qfd1) qfd<-rbind(qfd1,qfd2) ##信度## sumsi<-sum(apply(endat,2,var)) xd[j]<-(ncol(endat)/(ncol(endat)-1))*(1-(sumsi/(var(zf)))) file1=paste("F:/第二步结果/难度/",xlsxfile1[j],sep="") file2=paste("F:/区分度/",xlsxfile2[j],sep="") write.xlsx(nd,file=file1)#也可以csv格式 write.xlsx(qfd,file=file2)# } print(xd)#打印信度
R 语文组数据分析 step2
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