Analista de Estatística Sênior

Principais Responsabilidades:

• Realizar análises de consistência interna (alfa de Cronbach, ômega) e validade de construto (AFE/CFA).
• Verificar pressupostos da TRI (unidimensionalidade, ajuste do modelo, funcionamento diferencial dos itens - DIF).
• Identificar itens problemáticos (baixa discriminação, viés) e propor ajustes ou exclusões.
• Elaborar relatórios técnicos com interpretações estatísticas para gestores, pedagogos e equipes de avaliação.
• Criar visualizações claras (curvas de informação, mapas de itens, gráficos de proficiência).
• Subsidiar a construção e revisão de bancos de itens com base em evidências estatísticas.
• Recomendar melhorias em avaliações educacionais com base nos resultados psicométricos.
• Utilizar softwares especializados (R, Python, IRTPro, Bilog-MG, Stan) para análises avançadas.
• Propor melhorias metodológicas (ex.: uso de TRI em avaliações em larga escala).
• Calcular a proficiência dos estudantes e os parâmetros dos itens de avaliação em larga escala.

Requisitos e Qualificações:

• Experiência comprovada na estimação de parâmetros de itens (dificuldade, discriminação, acerto casual) e cálculo de proficiências utilizando modelos TRI (ML1P, ML2P, ML3P).
• Aplicação de técnicas complementares, como análise de correlação bisserial, funcionamento diferencial dos itens (DIF), e validação de pressupostos (unidimensionalidade, ajuste de modelo).
• Análises em Avaliações Educacionais: Participação em projetos de avaliação em larga escala (ex.: SAEB, ENEM, PISA) ou construção/validação de bancos de itens.
• Experiência com indicadores educacionais e métricas de qualidade de testes (consistência interna, validade, confiabilidade).
• Ferramentas e Programação: Domínio de softwares estatísticos (R, Python, IRTPro, Bilog-MG, Stan) e manipulação de grandes bases de dados.
• Familiaridade com ambientes de Big Data Educacional (ex.: SQL, Spark) é diferencial.
• Graduação completa em Estatística, Matemática, Psicometria, Psicologia com ênfase em Avaliação Psicológica, Econometria, Ciências da Computação ou áreas afins com sólida base quantitativa. É desejável formação complementar, como especialização, mestrado ou doutorado, nas áreas de Estatística Aplicada, Modelagem de Dados, Psicometria, Teoria de Resposta ao Item (TRI), Avaliação Educacional, Políticas Públicas em Educação, Ciência de
• Dados ou Machine Learning com aplicações no contexto educacional.
• Obrigatória comprovação de experiência em Teoria de Resposta ao Item (TRI) e análises psicométricas. Também é necessário domínio das ferramentas e conceitos associados a modelos psicométricos, especialmente os modelos Rasch, logísticos de um, dois e três parâmetros (ML1P, ML2P, ML3P), além da capacidade de calcular parâmetros de itens como dificuldade, discriminação e acerto casual, bem como estimar proficiências. A atuação deve incluir análise de funcionamento diferencial dos itens (DIF) e avaliação do ajuste dos modelos utilizados.