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【24h】

Evaluation of a modified Item Parameter Replication method for Differential Functioning of Items and Tests analysis with unequal sample sizes.

机译：评估修改后的项目参数复制方法，以实现不等样本量的项目和测试分析的差异功能。

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摘要

In 1995, Raju, van der Linden, and Fleer introduced the Differential Functioning of Items and Tests (DFIT) framework. However, some concerns have been raised regarding the accuracy of DFIT (e.g., Meade & Lautenschlager, 2004, 2005). More recently, it was suggested that large differences in sample sizes might affect the sampling variance of the NCDIF statistic (e.g., Raju et al., 2009). The purpose of this study was to confirm if differing subgroup sample sizes affect the accuracy of the NCDIF statistic and to propose and evaluate a modification to solve this problem. Monte Carlo results indicated that the old method generally maintained fairly stable power, but tended to be overly conservative when the focal group was smaller than the reference group and exhibit inflated Type I error when the focal group was larger than the reference group. The new method generally maintained reasonable Type I error regardless of subgroup sample size and demonstrated comparable or better power except for conditions where the old method exhibited inflated Type I error rates. When impact was present Type I error rates were slightly higher and power was slightly lower but results otherwise conformed to the general pattern.
机译：在1995年，Raju，van der Linden和Fleer引入了项目和测试的差分功能（DFIT）框架。但是，人们对DFIT的准确性提出了一些担忧（例如，Meade和Lautenschlager，2004年，2005年）。最近，有人提出，样本数量的巨大差异可能会影响NCDIF统计数据的抽样方差（例如Raju等人，2009年）。这项研究的目的是确认不同的亚组样本量是否会影响NCDIF统计的准确性，并提出并评估修改方案以解决此问题。蒙特卡洛结果表明，旧方法通常保持相当稳定的功效，但是当焦点组小于参考组时，则倾向于过于保守，而当焦点组大于参考组时，I型误差会增大。新方法通常保持合理的I型误差，而与亚组样本大小无关，并且除旧方法表现出虚高的I型误差率的情况外，均显示出可比或更好的功效。当产生冲击时，I型错误率略高，功率略低，但结果与一般模式一致。

著录项

  • 作者

    Blitz, David L.;

  • 作者单位

    Illinois Institute of Technology.;

  • 授予单位 Illinois Institute of Technology.;
  • 学科 Quantitative psychology.;Psychology.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2016
  • 页码 113 p.
  • 总页数 113
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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