Multidimensional Extension of Multiple Indicators Multiple Causes Models to Detect DIF
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Théorique ou conceptuelSignal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: MéthodesSignal consensuel: aucune
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,513
- Score d'incertitude au seuil
- 0,388
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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 découle
Résumé
A number of studies have found multiple indicators multiple causes (MIMIC) models to be an effective tool in detecting uniform differential item functioning (DIF) for individual items and item bundles. A recently developed MIMIC-interaction model is capable of detecting both uniform and nonuniform DIF in the unidimensional item response theory (IRT) framework. The goal of the current study is to extend the MIMIC-interaction model for detecting DIF in the context of multidimensional IRT modelling and examine the performance of the multidimensional MIMIC-interaction model under various simulation conditions with respect to Type I error and power rates. Simulation conditions include DIF pattern and magnitude, test length, correlation between latent traits, sample size, and latent mean differences between focal and reference groups. The results of this study indicate that power rates of the multidimensional MIMIC-interaction model under uniform DIF conditions were higher than those of nonuniform DIF conditions. When anchor item length and sample size increased, power for detecting DIF increased. Also, the equal latent mean condition tended to produce higher power rates than the different mean condition. Although the multidimensional MIMIC-interaction model was found to be a reasonably useful tool for identifying uniform DIF, the performance of the model in detecting nonuniform DIF appeared to be questionable.
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La notice
- Revue
- Educational and Psychological Measurement
- Thématique
- Advanced Statistical Modeling Techniques
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- University of Alberta
- Organismes subventionnaires
- non disponible
- Mots-clés
- Differential item functioningItem response theoryType I and type II errorsStatisticsStatistical powerSample size determinationContext (archaeology)CorrelationMathematicsEconometricsPsychometrics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui