Detecting rater bias using a person-fit statistic: a Monte Carlo simulation study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction With the Standards voicing concern for the appropriateness of response processes, we need to explore strategies that would allow us to identify inappropriate rater response processes. Although certain statistics can be used to help detect rater bias, their use is complicated by either a lack of data about their actual power to detect rater bias or the difficulty related to their application in the context of health professions education. This exploratory study aimed to establish the worthiness of pursuing the use of l z to detect rater bias. Methods We conducted a Monte Carlo simulation study to investigate the power of a specific detection statistic, that is: the standardized likelihood l z person-fit statistics (PFS). Our primary outcome was the detection rate of biased raters, namely: raters whom we manipulated into being either stringent (giving lower scores) or lenient (giving higher scores), using the l z statistic while controlling for the number of biased raters in a sample (6 levels) and the rate of bias per rater (6 levels). Results Overall, stringent raters (M = 0.84, SD = 0.23) were easier to detect than lenient raters (M = 0.31, SD = 0.28). More biased raters were easier to detect then less biased raters (60% bias: 62, SD = 0.37; 10% bias: 43, SD = 0.36).
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 | 0,281 | 0,672 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».