--- title: "Conceitos da Teoria de Resposta ao Item (TRI) que você precisa conhecer" url: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/conceitos-da-teoria-de-resposta-ao-item-que-voce-precisa-conhecer canonical: https://www.blog.psicometriaonline.com.br/conceitos-da-teoria-de-resposta-ao-item-que-voce-precisa-conhecer language: pt-BR published: 2024-12-19T19:13:02.000Z updated: 2026-03-30T01:20:55.765Z modified: 2026-03-30T01:20:55.765Z author: "Marcos Lima" categories: ["TRI"] tags: ["conceitos da TRI"] description: "Neste post, apresentamos alguns conceitos da Teoria de Resposta ao Item que você precisa conhecer. Saiba mais!" source: Blog Psicometria Online --- # Conceitos da Teoria de Resposta ao Item (TRI) que você precisa conhecer > Em um post anterior, introduzimos alguns modelos da Teoria de Resposta ao Item. Neste post, complementaremos o conteúdo do post anterior, apresentando conceitos da Teoria de Resposta ao Item que você precisa conhecer. Nele, introduziremos alguns termos deste importante arcabouço teórico da psicometr... Em um [post anterior](/o-que-e-teoria-de-resposta-ao-item-tri-e-quais-os-principais-modelos), introduzimos alguns modelos da Teoria de Resposta ao Item. Neste post, complementaremos o conteúdo do post anterior, apresentando conceitos da Teoria de Resposta ao Item que você precisa conhecer. Nele, introduziremos alguns termos deste importante arcabouço teórico da psicometria. Vamos lá! ## O que é Teoria de Resposta ao Item? A **Teoria de Resposta ao Item**, ou **TRI**, é uma família de modelos matemáticos que tentam relacionar o nível de habilidade ou traço latente de um indivíduo e o padrão de respostas aos itens de um teste ou escala. Em outras palavras, a TRI busca estabelecer uma correspondência entre as variáveis latentes (e.g., inteligência) e suas manifestações observáveis (e.g., acertos e erros aos itens). Sendo assim, ela assume que a probabilidade de acertar ou endossar um item depende tanto da habilidade do respondente quanto de parâmetros dos itens. Geralmente, usamos o termo **acerto** em testes cognitivos, onde há respostas certas e erradas. Por outro lado, o termo **endosso** é usado em testes ditos “não cognitivos”, onde se avalia o nível de traços de personalidade (e.g., extroversão), de atitudes (e.g., em relação a imigrantes) e de crenças (e.g., autoeficácia), para citar alguns exemplos. Em seguida, apresentaremos uma série de importantes conceitos da Teoria de Resposta ao Item. ## Conceitos da Teoria de Resposta ao Item ### Modelos de parâmetros logísticos da Teoria de Resposta ao Item Os modelos de parâmetros logísticos (PL) são modelos que relacionam o traço latente e a probabilidade de acerto ou endosso ao item por meio de um ou mais parâmetros que governam a forma funcional da relação entre essas variáveis. O termo **parâmetros logísticos** se refere aos parâmetros dos itens que usamos para modelar a probabilidade de acerto ou endosso ao item. Pesquisadores desenvolveram os modelos de 1, 2, 3 e 4 parâmetros logísticos (1PL, 2PL, 3PL e 4PL, respectivamente). No entanto, estritamente falando, apenas os modelos de 1PL e de 2PL seguem a forma logística. No modelo de 1 PL, os itens são caracterizados por um único parâmetro livre, a saber, a dificuldade dos itens. Em seguida, no modelo de 2PL, caracterizamos os itens não apenas pela dificuldade, mas também pela discriminação. Já no modelo de 3PL, os itens são caracterizados pela probabilidade de acerto ou endosso ao acaso (ou pseudochute). Por fim, o modelo de 4PL considera a taxa de acerto em nível superior, isto é, erros por desatenção. Como o modelo de 4PL tem sido pouco utilizado, ele não será mais considerado na sequência deste post. ## Curva característica do item A **curva característica do item (CCI)** é um gráfico que ilustra a probabilidade de um respondente acertar ou endossar um item em função de sua habilidade ou nível no traço latente (θ). Ela também é chamada de **função de resposta ao item** (***item response function***, **IRF**; de Ayala, 2022). A CCI reflete a relação entre o nível do traço latente (eixo *x*) e a probabilidade de acerto ou endosso (eixo *y*). A forma e a posição da curva dependem dos parâmetros do item, como dificuldade, discriminação e pseudochute. A Figura 1 ilustra uma CCI, que indica que a probabilidade de acerto ou endosso do item aumenta monotonicamente à medida que o nível de habilidade ou traço latente também aumentam. ![conceito de teoria de resposta ao item de curva característica do item.](/uploads/2022-02_tri-cci.jpg) *Figura 1. Exemplo de curva característica do item.* Note que a CCI é uma abstração, ou seja, uma função matemática que descreve a relação entre habilidade e probabilidade de acerto e endosso. Desse modo, podemos pensá-la como as predições do modelo de teoria de resposta ao item. No entanto, os valores observados (círculos, na Figura 1) podem diferir das probabilidades estimadas pelo modelo. Idealmente, gostaríamos de minimizar os erros em nosso modelo. ## Dificuldade dos itens No contexto dos modelos de parâmetros logísticos, a dificuldade indica o nível de traço latente necessário para o respondente ter 0,50 de probabilidade de acertar ou endossar o item. A Figura 2 ilustra as CCIs para um item fácil e um item difícil. Primeiramente, note que os termos **fácil** e **difícil** são relativos, aqui usados apenas para fins pedagógicos. Desse modo, não faz sentido interpretá-los de uma forma absoluta. ![conceito de teoria de resposta ao item de dificuldade.](/uploads/2022-02_tri-dificuldade.jpg) *Figura 2. Curvas características dos itens ilustrando um item fácil e um item difícil.* Por exemplo, podemos pensar que o item fácil é uma questão de matemática que envolve apenas operações de adição e de subtração, enquanto o item difícil envolve, adicionalmente, operações de multiplicação. Nesse caso, um respondente com habilidade matemática de θ = –1 terá a probabilidade de 0,50 de acertar o item fácil. No entanto, para acertar o item difícil com a mesma probabilidade, é necessário um respondente com +1 de habilidade em matemática. A mesma lógica se aplica aos chamados itens “não cognitivos”. Por exemplo, suponha que nosso traço latente de interesse seja depressão. O item “Algumas manhãs, demoro para me sentir realmente disposto” é um item fácil, pois mesmo indivíduos com traços mais baixos de depressão podem endossar essa afirmação. Em contrapartida, o item “Sinto que minha vida não tem mais sentido” é um item difícil, pois seria necessário níveis mais elevados de depressão (i.e., um maior traço latente) para que o respondente viesse a endossar uma afirmação mais extrema como essa. ## Discriminação dos itens A **discriminação** consiste na capacidade de um item em distinguir entre respondentes com diferentes níveis de traço latente. Esse conceito está relacionado ao quão informativo o item é. Por exemplo, itens de concurso público em que todos acertam ou que todos erram têm pouco valor diagnóstico para diferenciar os candidatos. A Figura 3 ilustra as CCIs de dois itens: um com baixa discriminação e outro com alta discriminação. É importante destacar que, embora as dificuldades dos itens sejam iguais, a capacidade de discriminar varia consideravelmente entre eles. ![conceito de teoria de resposta ao item de discriminação.](/uploads/2022-02_tri-discriminacao.jpg) *Figura 3. Curvas características dos itens ilustrando um item com baixa discriminação e um item com alta discriminação.* A discriminação de cada item é representada pela inclinação de sua CCI correspondente. Os círculos indicam as respostas esperadas para um participante com habilidade mais baixa (θ = –1), enquanto os quadrados representam as respostas esperadas para um participante com habilidade mais alta (θ = 1). Itens com alta discriminação atribuem probabilidades muito distintas de acerto ou endosso a indivíduos em diferentes níveis de habilidade, como mostra a Figura 4. ![conceito de discriminação em TRI.](/uploads/2022-02_tri-discriminacao-2.jpg) *Figura 4. Ilustração do conceito de discriminação nas curvas características dos itens com baixa e alta discriminação.* Na Figura 4, as linhas pontilhadas azuis destacam as diferenças nas probabilidades de acerto ou endosso em dois níveis de traço latente (θ = –1 e θ = 1). No item com baixa discriminação, a probabilidade de acerto é de 0,27 para o participante com menor habilidade e 0,73 para o de maior habilidade. Já no item com alta discriminação, essas probabilidades variam muito mais: 0,02 para o participante com menor habilidade e 0,98 para o de maior habilidade. Em síntese, itens com alta discriminação são mais eficazes para identificar diferenças entre indivíduos, tornando-os mais diagnósticos do acerto ou erro em relação aos com baixa discriminação. ## Acerto ao acaso Quando o teste é de múltipla escolha, há uma probabilidade de um respondente acertar o item mesmo sem ter o conhecimento apropriado. Por exemplo, em um item com uma alternativa correta e três incorretas, a probabilidade de acerto ao acaso prevista por um modelo de chute aleatório é de 1/4. No entanto, o modelo de chute aleatório assume que as diferentes alternativas são igualmente atrativas. Considere, por exemplo, a questão “Qual é a capital do Canadá”, cujas alternativas são “Montreal”, “Ottawa”, “Paris” e “Toronto”. Nesse exemplo, a maioria dos respondentes facilmente descartaria a alternativa “Paris”, devido a sua baixa atratividade como resposta correta. Desse modo, a probabilidade de acerto ao acaso possivelmente seria mais próxima de 1/3. Na prática, o modelo de 3PL estima o parâmetro de pseudochute, ou acerto ao acaso, que modela a probabilidade de um respondente acertar ou endossar um item por acaso, especialmente se não possuir a habilidade necessária.  A Figura 5 apresenta as CCIs de dois itens que diferem apenas em termos do parâmetro de pseudochute. Os círculos indicam as probabilidades de um respondente com habilidade muito baixa (θ = –4) acertar esses itens. ![conceitos de teoria de resposta ao item e pseudochute.](/uploads/2022-02_tri-pseudochute.jpg) *Figura 5. Curvas características dos itens ilustrando itens com diferentes parâmetros de pseudochute.* Note que esse respondente com θ = –4 possui maior probabilidade de acertar o item com maior pseudochute do que o item com menor pseudochute. Essencialmente, isso ocorre porque o parâmetro de pseudochute comprime a assíntota inferior da CCI, de modo que ela não chegue a zero. ## Conclusão Neste post abordamos alguns conceitos fundamentais da Teoria de Resposta ao Item. Gostou desse conteúdo? Se você precisa aprender análise de dados, então faça parte da [**Psicometria Online Academy**](https://academy-po.psicometriaonline.com.br/?utm_source=blog&utm_medium=organico&utm_campaign=&utm_term=&utm_content=post), a maior formação de pesquisadores quantitativos da América Latina. 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