jMetrik আপনার ভাবার চেয়ে শক্তিশালী। এটি অপারেশনাল কাজের জন্য তৈরি করা হয়েছে যেখানে গবেষকদের একক একীভূত কাঠামোয় একাধিক পদ্ধতি প্রয়োজন। বর্তমানে আপনি রাশ, আংশিক creditণ এবং রেটিং স্কেল মডেলের জন্য আইআরটি প্যারামিটারগুলি অনুমান করতে পারেন। এটি স্ট্রোকিং-লর্ড, হ্যাবড়া এবং অন্যান্য পদ্ধতির মাধ্যমে আইআরটি স্কেলকে সংযুক্ত করার অনুমতি দেয়। এটি একটি সংহত ডাটাবেস অন্তর্ভুক্ত করার কারণে, আইআরটি অনুমানের আউটপুট স্কেল লিঙ্কিংয়ে ডেটা ফাইলগুলি পুনরায় আকারের প্রয়োজন ছাড়াই ব্যবহার করা যেতে পারে। অধিকন্তু, জেমেট্রিক বা আর এর মতো বহিরাগত প্রোগ্রামগুলির অন্যান্য পদ্ধতির সাথে ব্যবহারের জন্য সমস্ত আউটপুট ডাটাবেসে সংরক্ষণ করা যেতে পারে।
আপনি এটি GUI এর পরিবর্তে স্ক্রিপ্টগুলি দিয়ে চালাতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, ফোলউইং কোডটি (ক) ডাটাবেসে ডেটা আমদানি করবে, (খ) উত্তর কী সহ আইটেম স্কোর করবে, (সি) রাশ মডেল পরামিতিগুলির অনুমান করবে এবং (ডি) সিএসভি ফাইল হিসাবে ডেটা রফতানি করবে। আপনি আরও বিশ্লেষণের জন্য চূড়ান্ত আউটপুট ফাইলটিকে আর-তে ইনপুট হিসাবে ব্যবহার করতে পারেন, বা আপনি সরাসরি জেমেট্রিক ডাটাবেসে সংযোগ করতে এবং ফলাফলের সাথে কাজ করতে পারেন।
#import data into database
import{
delimiter(comma);
header(included);
options(display);
description();
file(C:/exam1-raw-data.txt);
data(db = testdb1, table = EXAM1);
}
#conduct item scoring with the answer key
scoring{
data(db = mydb, table = exam1);
keys(4);
key1(options=(A,B,C,D), scores=(1,0,0,0), variables= (item1,item9,item12,item15,item19,item21,item22,item28,item29,item30,item34,item38,item42,item52,item55));
key2(options=(A,B,C,D), scores=(0,1,0,0), variables=(item4,item6,item16,item18,item24,item26,item32,item33,item35,item43,item44,item47,item50,item54));
key3(options=(A,B,C,D), scores=(0,0,1,0), variables=(item3,item5,item7,item11,item14,item20,item23,item25,item31,item40,item45,item48,item49,item53));
key4(options=(A,B,C,D), scores=(0,0,0,1), variables=(item2,item8,item10,item13,item17,item27,item36,item37,item39,item41,item46,item51,item56));
}
#Run a Rasch models analysis.
#Item parameters saved as database table named exam1_rasch_output
#Residuals saved as a databse table named exam1_rasch_resid
#Person estimates saved to original data table. Person estimate in variable called "theta"
rasch{
center(items);
missing(ignore);
person(rsave, pfit, psave);
item(isave);
adjust(0.3);
itemout(EXAM1_RASCH_OUTPUT);
residout(EXAM1_RASCH_RESID);
variables(item1, item2, item3, item4, item5, item6, item7, item8, item9, item10, item11, item12, item13, item14, item15, item16, item17, item18, item19, item20, item21, item22, item23, item24, item25, item26, item27, item28, item29, item30, item31, item32, item33, item34, item35, item36, item37, item38, item39, item40, item41, item42, item43, item44, item45, item46, item47, item48, item49, item50, item51, item52, item53, item54, item55, item56);
transform(scale = 1.0, precision = 4, intercept = 0.0);
gupdate(maxiter = 150, converge = 0.005);
data(db = testdb1, table = EXAM1);
}
#Export output table for use in another program like R
export{
delimiter(comma);
header(included);
options();
file(C:/EXAM1_RASCH_OUTPUT.txt);
data(db = testdb1, table = EXAM1_RASCH_OUTPUT);
}
সফ্টওয়্যারটি এখনও বিকাশের প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে। আমি বর্তমানে অনুসন্ধানের ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ এবং আরও উন্নত আইটেম প্রতিক্রিয়া মডেলগুলি যুক্ত করছি। অন্যান্য অনেক আইআরটি প্রোগ্রামের বিপরীতে, জেমেট্রিক ওপেন সোর্স। পরিমাপের সমস্ত প্রক্রিয়া সাইকোমেট্রিক্স লাইব্রেরি ব্যবহার করে যা বর্তমানে গিটহাব, https://github.com/meyerjp3/psychometrics এ উপলব্ধ । যে কেউ অবদান রাখতে আগ্রহী তাকে স্বাগত জানানো হয়।