Differential item functioning in a Brazilian–Portuguese version of the Child Perceptions Questionnaire (CPQ<sub>11‐14</sub>)
Notice bibliographique
Résumé
Traebert J, de Lacerda JT, Thomson WM, Foster Page L, Locker D. Differential item functioning in a Brazilian–Portuguese version of the Child Perceptions Questionnaire (CPQ 11‐14 ). Community Dent Oral Epidemiol 2010. © 2010 John Wiley & Sons A/S. Abstract – Objective: To determine whether a Portuguese language version of the Child Perceptions Questionnaire for 11–14‐year‐olds (CPQ 11‐14 ) showed differential item functioning (DIF) when compared with the original English language version. Methods: CPQ 11‐14 data from a school‐based Brazilian study ( n = 138) was compared with CPQ 11‐14 data collected as part of a school‐based study conducted in New Zealand ( n = 322). In order to detect DIF, ordinal logistic regression analysis was performed with each CPQ 11‐14 item as the dependent variable. The independent variables were language group (English versus Portuguese), the CPQ 11‐14 sub‐scale score of which the item was a part, and an interaction term for language*sub‐scale score. Nonuniform DIF was deemed to be present if the interaction term was significant. Moderate to large uniform DIF was deemed to be present if after removing the interaction term the β coefficient (log odds ratio) for language group was significant and numerically greater than 0.64. Analyses were also undertaken to detect pseudo‐DIF. Results: Nonuniform DIF was found in five items and moderate to large uniform DIF in an additional four items. Analyses using ‘purified’ sub‐scale scores indicated that little of the DIF detected was pseudo‐DIF. A comparison of the language groups using DIF affected and DIF‐free overall and subscale CPQ 11‐14 scores revealed that the DIF detected had only a marginal effect on the differences between language groups in scores. Conclusion: Oral health‐related quality of life questionnaires, particularly those that have been translated, need to be assessed for DIF and its likely impact on group comparisons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».