无锚题信息下的DIF统计推断
统计方法学
2025-01-08 v2 应用统计
摘要
确立工具的不变性属性是建立其测量效度的关键步骤。测量不变性通常通过差异题项功能（DIF）分析来评估，即检测响应分布不仅依赖于工具所测潜特质还依赖于群体归属的DIF题项。DIF分析受潜特质分布的群体差异所混淆。许多DIF分析需要知道若干无DIF的锚题以对其余各题项是否为DIF题项进行推断，其中锚题用于识别潜特质分布。当无锚题先验信息时，可使用题项纯化方法与正则化估计方法。前者通过逐步模型选择过程迭代纯化锚集，后者通过LASSO型正则化方法选择无DIF题项。遗憾的是，与基于正确设定锚集的方法不同，这些方法不能保证提供有效的统计推断（如置信区间与值）。本文在多指标多原因（MIMIC）的DIF模型下提出一种新的DIF分析方法。该方法采用极小范数条件识别潜特质分布。无需锚集先验知识，它可准确估计各题项的DIF效应并进一步作出有效的统计推断以量化不确定性。具体而言，推断结果使我们能控制DIF检测的第一类错误，而题项纯化与正则化估计方法可能无法做到。所提方法应用于分析艾森克人格问卷修订版（EPQ-R）的三个个性量表。
引用
@article{arxiv.2110.11112,
title = {DIF Statistical Inference without Knowing Anchoring Items},
author = {Yunxiao Chen and Chengcheng Li and Jing Ouyang and Gongjun Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.11112},
year = {2025}
}