First code for accounting DIF scenarios (stata)

main
Corentin Choisy 11 months ago
parent db17ae474c
commit 6a5c600b70

@ -1,55 +1,77 @@
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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)
* *
* outputs : for N=100 * outputs : for N=100
* *
* *
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* Load pcm.ado * Load pcm.ado
adopath+"/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Modules/" adopath+"/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Modules/"
* Set output folder path *==========================
local path_data = "/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Data/DIF/N100" * Scenarios with : J=4
local path_res = "/home/corentin/Documents/These/Recherche/Simulations/Analysis/NoDIF/N100" *==========================
local Nn = 100
** Scenario 5: J = 4 items / M = 2 modalities / DIF size 0.3
local N = "100 200 300"
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_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
* Scenarios with : J=4 local nbitems = 4
*========================== local nbdif = 1
local taillemat = `nbitems'+`nbdif'+3
** Scenario 1: J = 4 items / M = 2 modalities mat outmat = J(1000,`taillemat',.)
mat colnames outmat = "item1" "item2" "item3" "item4" "dif1" "beta" "se_beta" "dif_item_1"
* Scenario 1A : H_0 is TRUE di "Scenario 5`scen' / N=`Nnn'"
forvalues k=1/1000 {
clear if (mod(`k',100)==0) {
import delim "`path_data'/scenario_5A_100.csv", encoding(ISO-8859-2) case(preserve) clear di "`k'/1000"
rename TT tt }
preserve
qui keep if replication==`k'
local difitems1=dif1
keep if replication==1 local mod "gsem "
di `k' forvalues i=1/`nbitems' {
* log using gsem.txt, text replace if (`i'==`difitems1') {
* Créer une matrice 1000xnbitems+1 (pour beta) à l'avance et populer chaque coefficient à la main à chaque itération local mod = "`mod'"+"(1.item`i'<-THETA@1 tt)"
* Créer une deuxième matrice et faire de même pour les std error }
gsem (1.item1<-THETA@1)/// else {
(1.item2<-THETA@1 tt)/// local mod = "`mod'"+"(1.item`i'<-THETA@1)"
(1.item3<-THETA@1 )/// }
(1.item4<-THETA@1)/// }
(THETA<-tt), mlogit tol(0.01) iterate(500) latent(THETA) nocapslatent local mod = "`mod'" + "(THETA<-tt), mlogit tol(0.01) iterate(500) latent(THETA) nocapslatent"
mat V=r(table) qui `mod'
mat W=V[1..2,1...] mat V=r(table)
putexcel set "W.xls", sheet("W") replace mat W=V[1..2,1...]
putexcel A1=matrix(W) forvalues j=1/`nbitems' {
* log close if (`j'<`difitems1') {
mat outmat[`k',`j'] = W[1,3*`j'] // items avant le premier dif
}
else {
pcm item1 item2 item3 item4, categorical(tt) mat outmat[`k',`j'] = W[1,1+3*`j'] // items après le premier dif
}
}
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
}
}

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