EXTRACTO DOCUMENTAL · 20/oct/2026

Secciones sobre decisiones metodológicas y límites. La afirmación de equivalencia exacta del README se debe leer junto con verificacion_mirt.rds: diferencia máxima 0.0001125567 bajo configuración equivalente.

## Decisiones de la etapa 1

- **Umbral 0.12**, el de PISA 2022 (*PISA 2022 Technical Report*, cap. 11,
  p. 230). El borrador usaba 0.30, que es el de 2015; se corrigió antes de
  interpretar y `04` reporta la sensibilidad a varios umbrales.
- **Mínimo de 250 respuestas** por celda, como la OCDE.
- **Densidad latente propia de cada país** por EM, no una normal común. Con
  datos simulados, la normal común fabrica RMSD que crece con la distancia del
  país a la media; en los datos reales el efecto es menor, pero con el umbral
  0.12 cambia de forma apreciable la tasa de celdas marcadas.
- La implementación reproduce `mirt::RMSD_DIF()` exactamente cuando se
  configura igual (la verificación está al final de `04`).

## Etapa 2: por qué cambió de herramientas

La primera versión de `05` usaba `difR::difMH()` y `raschtree()`. Con los datos
reales ninguna funciona, por el diseño adaptativo (verificado sobre la base):

- En los 6 sistemas foco, cada sustentante ve una **mediana de 3** de los 25
  reactivos foco (máximo 8). Nadie llega a los 10 que pedía el árbol de Rasch.
- `difMH()` no acepta faltantes y empareja por puntaje bruto, que no es
  comparable entre quienes respondieron conjuntos distintos.

La etapa 2 empareja por **θ** (EAP con el 2PL internacional de `03`, sobre todos
los reactivos de ciencias que vio cada quien) y analiza cada reactivo **solo con
quienes lo vieron**: mediana de 777 sustentantes por reactivo y país foco, y solo
3 de 150 celdas bajo 250.

- **DIF por pares**: regresión logística (Swaminathan y Rogers), tamaño de efecto
  por ΔR² de Nagelkerke (clases de Jodoin y Gierl) y D en escala ETS (A/B/C
  aproximada; la regla exacta prueba |D| contra 1).
- **Árboles**: un `partykit::glmtree()` por reactivo, `y ~ θ | país + género + ESCS`.
  Hace la pregunta del árbol de Rasch con los datos que sí hay.
- **Reactivos aportados**: para cada uno de los 22, el DIF uniforme de cada
  sistema contra el resto, y el percentil del país que lo aportó en esa
  distribución.
- Los 4 politómicos siguen fuera; la extensión es la versión ordinal de
  `dif_logistico()`.

`SMOKE_05=1` corre el mismo código sobre los 6 sistemas foco más BEL, DEU, FRA y
KOR (sistemas completos, no una muestra al azar: con un 10% aleatorio ninguna
celda llega a 250) y guarda con sufijo `_smoke`.

## Deudas conocidas

- El RMSD se reporta puntual, sin intervalo. Usar las 80 réplicas BRR (factor de
  Fay .5) daría error estándar, a costa de multiplicar por 80 el cómputo.
- Grupos por país, no por país × lengua (`LANGTEST_COG` está en la base).
- Calibración libre sobre 2025; la OCDE fija los reactivos de tendencia a sus
  parámetros previos.