Modelo de resposta gradual para estimação de habilidades com itens pré-ponderados: uma aplicação comparativa do indicador de competitividade agropecuária de propriedades rurais da região Sul e do Norte

O objetivo deste trabalho é propor um Modelo de Resposta ao Item capaz de avaliar o grau de importância dos itens de um teste. Para tanto, considera-se que esses itens recebem uma pré-ponderação segundo algum critério técnico que seja especificado pelo pesquisador da área para estimar as habilidades individuais. A metodologia proposta baseia-se na introdução da variável peso ao Modelo de Resposta Gradual de Samejima em sua função de verossimilhança marginal, condicionado às habilidades e aos parâmetros dos itens e, por conveniência, utilizou-se o processo de estimação por Máxima Verossimilhança Marginal, onde as estimativas pontuais são substituídas pela Esperança a Posteriori. Foi desenvolvido um algoritmo e implementado na linguagem de programação matricial Ox, para a estimação das habilidades. Foram realizadas simulações no sentido de avaliar a qualidade do processo de estimação, além do comportamento do efeito-ponderação do modelo com e sem peso para os itens. Foi realizada uma aplicação para as respostas de 65 propriedades rurais, subdivididas em 36 da região Sul e 29 do Norte para a criação do Índice de Competitividade Agropecuária - ICA, utilizando-se um questionário com 31 itens relativos a 4 fatores, subdivididos em 10 subfatores (itens) de Tecnologia, 10 de Gestão, 4 de Relações de Mercado e 7 de Ambiente Institucional. Para cada conjunto de itens referente a um determinado fator, atribuíram-se pesos diferenciados pelo pesquisador da área segundo critérios específicos. Verificou-se que, a análise dos resultados para a criação deste índice forneceu conclusões bastante coerentes em relação aos desempenhos dessas propriedades rurais.