识别微分题项功能中题项的题项聚焦树
统计方法学
2015-02-17 v1
摘要
提出了一种利用递归分区技术识别微分题项功能（DIF）的新方法。我们假设Rasch模型的一个扩展，允许每个题项的DIF由任意数量的协变量引起。题项层面的递归分区为每个题项生成一棵树，并同时选择题项与引起DIF的变量。对于每个题项，可以检测具有不同题项难度的受试者组，这些组由未预先指定的特征组合定义。提出了一种基于置换检验的算法。各种模拟研究，包括与传统识别DIF题项方法的比较，显示了该方法的适用性和竞争性性能。两个应用说明了新方法的实用性和优势。
引用
@article{arxiv.1502.04329,
title = {Item focussed Trees for the Identification of Items in Differential Item Functioning},
author = {Gerhard Tutz and Moritz Berger},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.04329},
year = {2015}
}