Как заставить TAM::tam работать при исправлении трудностей с элементами и когда в R есть столбцы с одиночными значениями?

Вопрос или проблема

library(TAM)
# Данные с 3 элементами и 1 кандидатом
data <- t(c(item1 = 1, item2 = 0, item3 = 1))
# Определяем фиксированную матрицу сложности
difficulty_matrix <- cbind(1:3, c(1.5, 2.0, 1.0))
# Подгонка модели TAM с фиксированной сложностью
tam(data, xsi.fixed = difficulty_matrix, verbose = F)

Элементы с максимальным значением 0: item2
Ошибка в dimnames(A.draft) <- `*vtmp*` : 
  длина 'dimnames' [3] не равна размерности массива

Ответ или решение

Для того чтобы правильно использовать функцию tam из библиотеки TAM при исправлении сложностей элементов, особенно когда в данных имеются столбцы с единственными значениями, важно учесть некоторые нюансы настройки процедуры.

1. Описание проблемы

Вы столкнулись с ошибкой при попытке запустить модель TAM на данных, где один из элементов (item2) имеет максимальный балл 0. Эта ситуация приводит к тому, что функция не может корректно обработать данное значение и выдает сообщение об ошибке, связанное с несоответствием размеров. Это особенно актуально, когда вы хотите зафиксировать сложности элементов с помощью матрицы difficulty_matrix.

2. Структура данных

Для успешного выполнения анализа, необходимо, чтобы в данных были элементы с разными оценками. Если один из элементов не имеет вариативности (в вашем случае item2), то TAM в текущем виде не сможет обработать их. Даже если вы добавите фиктивную строку, это не является оптимальным решением.

3. Решение проблемы

К сожалению, в библиотеке TAM в момент написания этого документа нет прямого параметра, который бы позволял обойти эту проблему автоматически. Однако, есть несколько стратегий, которые можно использовать для устранения ошибки:

• Применение метода запрета фиксированного значения: Убедитесь, что все элементы имеют достаточную вариативность и не равны нулю. Если у вас есть возможность исправить данные, попробуйте изменить их так, чтобы каждый элемент имел хотя бы одно положительное значение.

• Итеративный подход: В некоторых случаях можно повторно провести тестирование, исключая элементы с нулевыми значениями, особенно если их количество незначительно.

• Исключение проблемных элементов: Перед запуском модели удалите проблемы из анализа; например, можно исключить item2 из матрицы при вызове функции tam, если его отсутствие допустимо в данной модели.

4. Пример исправленных данных

Одним из вариантов может стать следующий подход:

library(TAM)

# Данные с 3 элементами и 1 кандидатом
data <- t(c(item1 = 1, item2 = 1, item3 = 1))  # Изменено значение item2 на 1
# Определение матрицы фиксированных сложностей
difficulty_matrix <- cbind(1:3, c(1.5, 2.0, 1.0))

# Построение модели TAM с фиксированными сложностями
tam_result <- tam(data, xsi.fixed = difficulty_matrix, verbose = FALSE)

# Получение способности лица
person_ability <- tam_result$theta
print(person_ability)

5. Выводы

Ваша цель — получение способности лица, и для этого важно, чтобы все элементы были активны и показали вариативность в данных. При встрече с ошибками, связанными с нулевыми значениями, используйте подходы по их исключению или модификации. Это не только упростит вашу задачу, но и повысит качество анализа.

Поскольку библиотека TAM постоянно обновляется, рекомендую следить за последними версиями и документацией на случай появления новых опций или методов, которые могут облегчить этот процесс.