Generalized full-information item bifactor analysis.
Generalized full-information item bifactor analysis.
复制标题
DOI：
10.1037/a0023350
复制
发表时间：
2011-09
影响因子：
7
通讯作者：
Hansen, Mark
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cai, Li;Yang, Ji Seung;Hansen, Mark
关键词：
全信息项目双因素分析是心理测量和教育测量中一种重要的统计方法。目前的方法仅限于单组分析和不灵活的类型的项目响应模型支持。我们提出了一个灵活的多组项目双因素分析框架，支持各种多维项目反应理论模型的任意混合的二分法，有序，和名义上的项目。扩展的项目双因子模型还可以估计潜在变量的均值和方差时，数据来自一个以上的组。允许在组内或组间使用通用的用户定义参数限制。我们得到一个有效的全信息最大边际似然估计。我们的估计方法通过扩展双因子降维方法实现了大量的计算节省，使得边际对数似然的优化只需要二维积分，而不管潜在变量的维数。我们使用模拟研究来证明所提出的方法的灵活性和准确性。我们应用该模型来研究跨国差异，包括差分项目功能，使用数据从一个大型的国际教育调查数学素养。
Full-information item bifactor analysis is an important statistical method in psychological and educational measurement. Current methods are limited to single group analysis and inflexible in the types of item response models supported. We propose a flexible multiple-group item bifactor analysis framework that supports a variety of multidimensional item response theory models for an arbitrary mixing of dichotomous, ordinal, and nominal items. The extended item bifactor model also enables the estimation of latent variable means and variances when data from more than one group are present. Generalized user-defined parameter restrictions are permitted within or across groups. We derive an efficient full-information maximum marginal likelihood estimator. Our estimation method achieves substantial computational savings by extending bifactor dimension reduction method so that the optimization of the marginal log-likelihood only requires two-dimensional integration regardless of the dimensionality of the latent variables. We use simulation studies to demonstrate the flexibility and accuracy of the proposed methods. We apply the model to study cross-country differences, including differential item functioning, using data from a large international education survey on mathematics literacy.
登录
查看更多内容
影响因子：
3
作者：
BOCK, RD;AITKIN, M
通讯作者：
AITKIN, M
影响因子：
4.5
作者：
HABERMAN, SJ
通讯作者：
HABERMAN, SJ
影响因子：
3
作者：
GIBBONS, RD;HEDEKER, DR
通讯作者：
HEDEKER, DR
影响因子：
3.8
作者：
FRASER, C;MCDONALD, RP
通讯作者：
MCDONALD, RP
影响因子：
1.3
作者：
DeMars, Christine E.
通讯作者：
DeMars, Christine E.