First code for accounting DIF scenarios (stata)

Scripts/Analysis/NoDIF/pcm_nodif_100.do

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-* Date : 2024-01-23
+  * Date : 2024-01-23
-* Stata version : Stata 18 SE
+  * Stata version : Stata 18 SE
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+  *
-* This program analyses simulated data accounting for DIF through a partial credit model
+  * This program analyses simulated data accounting for DIF through a partial credit model
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-* ado-files needed : - pcm (version 5.5 October 25, 2023, available on gitea)
+  * ado-files needed : - pcm (version 5.5 October 25, 2023, available on gitea)
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+  *
-* outputs :  for N=100
+  * outputs :  for N=100
-*
+  *
-*
+  *
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   * Load pcm.ado
   adopath+"/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Modules/"
 
-    * Set output folder path
-    local path_data = "/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Data/DIF/N100"
-    local path_res = "/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/NoDIF/N100"
-    local Nn = 100
-
-
   *==========================
   * Scenarios with : J=4
   *==========================
 
-    ** Scenario 1: J = 4 items / M = 2 modalities
+  ** Scenario 5: J = 4 items / M = 2 modalities / DIF size 0.3
-
+  local N = "100 200 300"
-    * Scenario 1A : H_0 is TRUE
+  foreach Nnn in `N' {
-
+  local Nn =  `Nnn'
+  local path_data = "/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Data/DIF/N`Nn'"
+  local path_res = "/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/DIF/N`Nn'"
+  local scenarios = "A B C D E"
+  foreach scen in `scenarios' {
   clear
-    import delim "`path_data'/scenario_5A_100.csv", encoding(ISO-8859-2)  case(preserve) clear
+  import delim "`path_data'/scenario_5`scen'_`Nn'.csv", encoding(ISO-8859-2)  case(preserve) clear
   rename TT tt
 
-
+  * Matrice de taille 1000 * 4 items + 1 DIF + beta + std beta + 1 dif
-
+  local nbitems = 4
-    keep if replication==1
+  local nbdif = 1
-    di `k'
+  local taillemat = `nbitems'+`nbdif'+3
-    * log using gsem.txt, text replace
+  mat outmat = J(1000,`taillemat',.)
-    * Créer une matrice 1000xnbitems+1 (pour beta) à l'avance et populer chaque coefficient à la main à chaque itération
+  mat colnames outmat = "item1" "item2" "item3" "item4" "dif1" "beta" "se_beta" "dif_item_1"
-    * Créer une deuxième matrice et faire de même pour les std error
+  di "Scenario 5`scen' / N=`Nnn'"
-    gsem (1.item1<-THETA@1)///
+  forvalues k=1/1000 {
-         (1.item2<-THETA@1 tt)///
+    if (mod(`k',100)==0) {
-         (1.item3<-THETA@1 )///
+      di "`k'/1000"
-         (1.item4<-THETA@1)///
+    }
-         (THETA<-tt), mlogit tol(0.01) iterate(500) latent(THETA) nocapslatent
+    preserve
+    qui keep if replication==`k'
+    local difitems1=dif1
+    local mod "gsem "
+    forvalues i=1/`nbitems' {
+      if (`i'==`difitems1') {
+        local mod = "`mod'"+"(1.item`i'<-THETA@1 tt)"
+      }
+      else {
+        local mod = "`mod'"+"(1.item`i'<-THETA@1)"
+      }
+    }
+    local mod = "`mod'" + "(THETA<-tt), mlogit tol(0.01) iterate(500) latent(THETA) nocapslatent"
+    qui `mod'
     mat V=r(table)
     mat W=V[1..2,1...]
-  putexcel set "W.xls", sheet("W") replace
+    forvalues j=1/`nbitems' {
-  putexcel A1=matrix(W)
+      if (`j'<`difitems1') {
-  * log close
+        mat outmat[`k',`j'] = W[1,3*`j'] // items avant le premier dif
-
+      }
-
+      else {
-
+        mat outmat[`k',`j'] = W[1,1+3*`j'] // items après le premier dif
-pcm item1 item2 item3 item4, categorical(tt)
+      }
+    }
+    mat outmat[`k',`nbitems'+1] = W[1,2*`difitems1'+1] // coef de dif
+    mat outmat[`k',`nbitems'+2] = W[1,3*`nbitems'+2] // beta
+    mat outmat[`k',`nbitems'+3] = W[2,3*`nbitems'+2] // se beta
+    mat outmat[`k',`nbitems'+4] = `difitems1' // numéro item de dif
+    restore
+  }
+  putexcel set "`path_res'/out/5`scen'_`Nn'.xls", sheet("outmat") replace
+  putexcel A1=matrix(outmat), colnames
+}
+}