As abordagens psicométricas tradicionais frequentemente dependem de modelos frequentistas, que podem ser limitados na forma como lidam com a incerteza e na incorporação de conhecimento prévios. Ao adotar um paradigma Bayesiano, este projeto visa aprimorar a análise psicométrica através de técnicas de modelagem probabilística mais flexíveis, que permitem atualizações dinâmicas à medida que novos dados se tornam disponíveis.

O projeto centra-se na criação e adaptação de instrumentos psicométricos para populações diversas. Técnicas computacionais avançadas, incluindo Markov Chain Monte Carlo (MCMC) utilizando o No-U-Turn Sampler (NUTS), são empregadas para a estimativa de modelos latentes. A abordagem Bayesiana proporciona uma compreensão mais profunda da precisão da medição e contribui para o desenvolvimento de instrumentos psicométricos com fortes evidências de validade.

Um dos principais desafios deste projeto é a complexidade computacional envolvida na implementação de ferramentas estatísticas avançadas, como o MCMC e o NUTS. Estas técnicas exigem um alto poder de processamento computacional e um entendimento profundo das metodologias estatísticas, tornando-se difíceis de serem aplicadas em contextos com recursos limitados. Outro desafio é o uso de distribuições a priori adequados, especialmente ao lidar com populações pouco estudadas. Sendo que há a necessidade de assegurar que os instrumentos desenvolvidos sejam culturalmente adequados em diferentes contextos, o que requer um esforço contínuo na adaptação dos instrumentos psicométricos.

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Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência_Iscte a possibilidade de associação, quando aplicável, dos projetos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados para este projeto. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.