Detecting DIF in polytomous items: An empirical comparison of the ordinal logistic regression, logistic discriminant function analysis, Mantel, and Generalized Mantel-Haenszel procedures.
Notice bibliographique
Résumé
This study had four main objectives and two minor objectives: (1) To compare the Type I Error rates of four analytic techniques: the Mantel, Generalized Mantel-Haenszel (GMH), Logistic Discriminant Function Analysis (LDFA), and Ordinal Logistic Regression (OLR) procedures when there was no DIF in items. It was hypothesized that the procedures would differ little in their Type I Error rates, but that the OLR would have relatively the lowest Type I Error rates. (2) To compare the power of the Mantel, GMH, LDFA, and OLR for detecting uniform and nonuniform DIF in polytomous items. It was hypothesized that the Mantel would have the highest power for uniform DIF, but that it would not be useful for detecting nonuniform DIF. The GMH, OLR and LDFA were expected to display high power for nonuniform DIF. (3) To learn whether discrimination of the studied item, reference and focal group ability difference, sample size ratio between reference and focal group, and skewness would affect the performance of the four DIF detection procedures. It was hypothesized that differences in group ability distributions would result in increased Type I Error when item discrimination was high, and that differences in sample size ratio would lower power. (4) To determine whether adding a measure of effect size would reduce Type I Error. It was hypothesized that including effect size in the decision rule would reduce Type I Error for all procedures, and that it would also result in slightly lower power. (5) To compare Type I Error of the LDFA and OLR in classifying DIF as uniform when it was nonuniform and (6) To compare the Type I Error of the LDFA and OLR in classifying DIF as nonuniform when it was uniform. (Abstract shortened by UMI.)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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)
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 ».