Effectiveness of Combining Statistical Tests and Effect Sizes When Using Logistic Discriminant Function Regression to Detect Differential Item Functioning for Polytomous Items
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this article was to find an optimal decision rule for identifying polytomous items with large or moderate amounts of differential functioning. The effectiveness of combining statistical tests with effect size measures was assessed using logistic discriminant function analysis and two effect size measures: R 2 and conditional log odds ratio in delta scale (Δ LR ). Four independent variables were manipulated: (a) different sample sizes for the reference and focal groups (1,000/500, 1,000/250, 500/250), (b) impact between reference and focal group (equal-ability distribution, i.e., no impact; or different-ability distribution, i.e., impact), (c) the percentage of differential item functioning (DIF) items in a test (0%, 12%, i.e., only the first three items of the test; 20%, i.e., the first five items of the test; 32%, i.e., the first eight items of the test), and (d) direction of DIF (one-sided and both-sided). The magnitudes of DIF were indirectly manipulated through the percentage of DIF items and DIF direction, and they were simulated to be moderate or large. The results show that the false positive rates were low when an effect size decision rule was used in combination with a statistical test, and they were very low when R 2 effect size criteria were applied. With respect to power, when a statistical test was used in conjunction with effect size criteria to determine whether an item exhibited a meaningful magnitude of DIF, we found when using the Δ LR decision rule that the percentage of meaningful DIF items was higher with greater amounts of DIF. Examining DIF by means of blended statistical tests, in other words, those incorporating both the p value and effect size measures, can be recommended as a procedure for classifying items displaying DIF.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,251 | 0,540 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».