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${ item.name }
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Create branch ${ searchTerm }
from 'd5baf77bc1'
${ noResults }
simul_these/RProject/desc_analysis.R

475 lines
25 KiB
R
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Compiled first analysis results
11 months ago
##############################################################################
#----------------------------------------------------------------------------#
############################ BOXPLOTS H0 SCENARIOS ###########################
#----------------------------------------------------------------------------#
##############################################################################
## Proportion of rejected h0 per dif value in h0 scenarios (A) by DIF size
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2,1),xlab='DIF size',ylab='H0 rejection proportion in target scenario')
res.null0 <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$dif.size==0,]
points(y=res.null0$h0.rejected.p,x=rep(3,nrow(res.null0)),col='gray',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)
## Proportion of rejected h0 per dif value in h0 scenarios (A) by DIF size
par(mfrow=c(2,2))
# 0 item
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==0,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='No DIF',ylim=c(0,1))
points(y=res.null$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null)),col='#590b0c',pch=3)
# 1 item
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==1,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
# 2 items
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==2,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
# 3 items
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==3,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
par(mfrow=c(1,1))
## Proportion of rejected h0 per dif value in h0 scenarios (A) by DIF size (1 item) J=4
par(mfrow=c(2,2))
# 0 item
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==0 & res.dat$J==4,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='No DIF',ylim=c(0,1))
points(y=res.null$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null)),col='#590b0c',pch=3)
# 1 item
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==1 & res.dat$J==4,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
# 2 items
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==2 & res.dat$J==4,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
par(mfrow=c(1,1))
## Proportion of rejected h0 per dif value in h0 scenarios (A) by DIF size (1 item) J=7
par(mfrow=c(2,2))
# 0 item
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==0 & res.dat$J==7,]
nrow(res.null)
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='No DIF',ylim=c(0,1))
points(y=res.null$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null)),col='#590b0c',pch=3)
# 2 items
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==2 & res.dat$J==7,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
# 3 items
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==3 & res.dat$J==7,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
par(mfrow=c(1,1))
############# By N
####### N=100
par(mfrow=c(2,2))
# 0 item
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==0 & res.dat$N==100,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='No DIF',ylim=c(0,1))
points(y=res.null$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null)),col='#590b0c',pch=3)
# 1 item
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==1 & res.dat$N==100,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
# 2 items
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==2 & res.dat$N==100,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
# 3 items
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==3 & res.dat$N==100,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
par(mfrow=c(1,1))
####### N=200
par(mfrow=c(2,2))
# 0 item
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==0 & res.dat$N==200,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='No DIF',ylim=c(0,1))
points(y=res.null$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null)),col='#590b0c',pch=3)
# 1 item
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==1 & res.dat$N==200,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
# 2 items
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==2 & res.dat$N==200,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
# 3 items
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==3 & res.dat$N==200,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
par(mfrow=c(1,1))
####### N=300
par(mfrow=c(2,2))
# 0 item
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==0 & res.dat$N==300,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='No DIF',ylim=c(0,1))
points(y=res.null$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null)),col='#590b0c',pch=3)
# 1 item
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==1 & res.dat$N==300,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 1 item',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
# 2 items
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==2 & res.dat$N==300,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 2 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
# 3 items
res.null <- res.dat[res.dat$eff.size==0 & res.dat$nb.dif==3 & res.dat$N==300,]
boxplot(h0.rejected.p~dif.size,data=res.null,col=c(3,2),xlab='DIF size',
ylab='H0 rejection proportion in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.null[res.null$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$h0.rejected.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null5 <- res.null[res.null$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null5$h0.rejected.p,x=rep(1,nrow(res.null5)),col='#053305',pch=3)
par(mfrow=c(1,1))
Updated README and descriptive analysis
11 months ago
##############################################################################
#----------------------------------------------------------------------------#
############################ BOXPLOTS H1 SCENARIOS ###########################
#----------------------------------------------------------------------------#
##############################################################################
Added a few .ado (raschpower)
11 months ago
#### CALCULER LA PUISSANCE THEORIQUE AVEC RASCHPOWER
Updated README and descriptive analysis
11 months ago
## 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)
Added a few .ado (raschpower)
11 months ago
############# By N // EFF SIZE POSITIVE
Updated README and descriptive analysis
11 months ago
####### 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)
Compiled first analysis results
11 months ago
Added a few .ado (raschpower)
11 months ago
############# By N // EFF SIZE NEGATIVE
####### 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)
####### 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)
Compiled first analysis results
11 months ago
##############################################################################
#----------------------------------------------------------------------------#
########################## SYSTEMATIC ERROR BOXPLOTS #########################
#----------------------------------------------------------------------------#
##############################################################################
# Overall
boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat,col=c(2,3),xlab='DIF size',
ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0.3,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat[res.dat$dif.size==0,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)
# J=4
res.dat.temp <- res.dat[res.dat$J==4,]
boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.temp,col=c(2,3),xlab='DIF size',
ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==-0.3,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(2,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==0.3,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==0,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)
# J=7
res.dat.temp <- res.dat[res.dat$J==7,]
boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.temp,col=c(2,3),xlab='DIF size',
ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(5,nrow(res.null3)),col='#590b0c',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(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(4,nrow(res.null3)),col='#053305',pch=3)
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==0,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(3,nrow(res.null3)),col='gray',pch=3)
# J=4 / 1 DIF
res.dat.temp <- res.dat[res.dat$J==4 & res.dat$nb.dif==1,]
boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.temp,col=c(2,3,3,2),xlab='DIF size',
ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',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(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)
# J=4 / 2 DIF
res.dat.temp <- res.dat[res.dat$J==4 & res.dat$nb.dif==2,]
boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.temp,col=c(2,3,3,2),xlab='DIF size',
ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',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(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)
# J=7 / 2 DIF
res.dat.temp <- res.dat[res.dat$J==7 & res.dat$nb.dif==2,]
boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.temp,col=c(2,3,3,2),xlab='DIF size',
ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',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(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)
# J=7 / 3 DIF
res.dat.temp <- res.dat[res.dat$J==7 & res.dat$nb.dif==3,]
boxplot(true.value.in.ci.p~dif.size,data=res.dat.temp,col=c(2,3,3,2),xlab='DIF size',
ylab='Proportion of true beta value in CI in target scenario',main='DIF on 3 items',ylim=c(0,1))
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==-0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(1,nrow(res.null3)),col='#590b0c',pch=3)
res.null3 <- res.dat.temp[res.dat.temp$dif.size==0.5,]
points(y=res.null3$true.value.in.ci.p,x=rep(4,nrow(res.null3)),col='#590b0c',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(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)
Updated README and descriptive analysis
11 months ago
##############################################################################
#----------------------------------------------------------------------------#
########################## 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)