分组与锚题均未知下的 DIF 分析
统计方法学
2025-01-08 v4 应用统计
摘要
确保调查问卷或教育测试等工具中的公平性至关重要。一种解决方法是项目功能差异（DIF）分析，它考察不同子群体在对总体潜变量水平进行控制的情况下，对特定题目的反应是否存在差异。DIF 分析通常用于在题目层面评估测量不变性。传统的 DIF 分析方法需要知道比较组（参照组与焦点组）和锚题（一组无 DIF 的题目）。此类先验知识未必总可获得，已有心理测量学方法针对其中一项信息未知的情形提出 DIF 分析。更具体地，当比较组未知而锚题已知时，已有潜在 DIF 分析方法通过潜类估计未知组；当锚题未知而比较组已知时，也有方法被提出，通常基于稀疏性假设——即 DIF 题目数量不太大。然而，两项信息均未知时的 DIF 分析鲜受关注。本文在此设定下提出一个通用统计框架。在该框架中，我们用潜类对未知组建模，并引入题目特定的 DIF 参数以捕捉 DIF 效应。假设 DIF 题目数量相对较小，我们提出一种 正则化估计量，以同时识别潜类与 DIF 题目。我们开发了计算高效的期望最大化（EM）算法来求解该正则化估计量的非光滑优化问题。所提方法的性能通过模拟研究及对真实世界教育测试题目反应数据的应用得到评估。
引用
@article{arxiv.2305.00961,
title = {DIF Analysis with Unknown Groups and Anchor Items},
author = {Gabriel Wallin and Yunxiao Chen and Irini Moustaki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.00961},
year = {2025}
}