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首页> 外文期刊>Journal of applied measurement >Assessing DIF Among Small Samples with Separate Calibration t and Mantel-Haenszel X~2 Statistics in the Rasch Model
【24h】

Assessing DIF Among Small Samples with Separate Calibration t and Mantel-Haenszel X~2 Statistics in the Rasch Model

机译：在Rasch模型中使用单独的校准t和Mantel-Haenszel X〜2统计量评估小样本中的DIF

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The National Council Licensure Examination (NCLEX) program has evaluated differential item functioning (DIF) using the Mantel-Haenszel (M-H) X~2 statistic. Since a Rasch model is assumed, DIF implies a difference in item difficulty between a reference group, e.g., White applicants, and a focal group, e.g., African-American applicants. The National Council of State Boards of Nursing (NCSBN) is planning to change the statistic used to evaluate DIF on the NCLEX from M-H to the separate calibration Mest (t). In actuality, M-H and t should yield identical results in large samples if the assumptions of the Rasch model hold (Linacre and Wright, 1989, also see Smith, 1996). However, as is true throughout statistics, "how large is large" is undefined, so it is quite possible that systematic differences exist in relatively smaller samples. This paper compares M-H and t in four sets of computer simulations. Three simulations used a ten-item test with nine "fair" items and one potentially containing DIF.
机译：国民议会执照考试（NCLEX）程序已使用Mantel-Haenszel（M-H）X〜2统计量评估了差异项功能（DIF）。由于假设采用Rasch模型，因此DIF意味着参考组（例如，白人申请人）和焦点组（例如，非裔美国人）之间项目难度的差异。美国国家护理委员会委员会（NCSBN）计划将用于评估NCLEX上DIF的统计数据从M-H更改为单独的校准Mest（t）。实际上，如果采用拉希模型的假设成立，则M-H和t在大样本中应产生相同的结果（Linacre和Wright，1989，也参见Smith，1996）。但是，就像整个统计数据一样，“大小有多大”是不确定的，因此很有可能在相对较小的样本中存在系统差异。本文在四组计算机仿真中比较了M-H和t。三个模拟使用了十项测试，其中包含九个“公平”项目，一个可能包含DIF。

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