The Early Development Instrument: an evaluation of its five domains using Rasch analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early childhood development is a multifaceted construct encompassing physical, social, emotional and intellectual competencies. The Early Development Instrument (EDI) is a population-level measure of five domains of early childhood development on which extensive psychometric testing has been conducted using traditional methods. This study builds on previous psychometric analysis by providing the first large-scale Rasch analysis of the EDI. The aim of the study was to perform a definitive analysis of the psychometric properties of the EDI domains within the Rasch paradigm. METHODS: Data from a large EDI study conducted in a major Irish urban centre were used for the analysis. The unidimensional Rasch model was used to examine whether the EDI scales met the measurement requirement of invariance, allowing responses to be summated across items. Differential item functioning for gender was also analysed. RESULTS: Data were available for 1344 children. All scales apart from the Physical Health and Well-Being scale reliably discriminated between children of different levels of ability. However, all the scales also had some misfitting items and problems with measuring higher levels of ability. Differential item functioning for gender was particularly evident in the emotional maturity scale with almost one-third of items (9 out of 30) on this scale biased in favour of girls. CONCLUSION: The study points to a number of areas where the EDI could be improved.
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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 | 0,053 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».