Detection of differential item functioning in Rasch models by boosting techniques.
Detection of differential item functioning in Rasch models by boosting techniques.
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通过提升技术检测 Rasch 模型中的差异项功能
DOI：
10.1111/bmsp.12060
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Schauberger G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Schauberger G
在Rasch模型中识别差异项目功能（DIF）的方法通常仅限于两个亚组的情况。提出了一种增强算法，该算法能够处理更一般的设置，其中DIF可以同时由多个协变量引起。协变量可以是连续的和（多）分类的，也可以考虑协变量之间的相互作用。该方法适用于Rasch模型中DIF的一般参数模型。由于boosting算法自动选择变量，因此能够检测引起DIF的项目。它表明，助推竞争以及与传统的方法在子群的情况下。该方法说明了一个广泛的模拟研究和应用程序的真实的数据。
Methods for the identification of differential item functioning (DIF) in Rasch models are typically restricted to the case of two subgroups. A boosting algorithm is proposed that is able to handle the more general setting where DIF can be induced by several covariates at the same time. The covariates can be both continuous and (multi‐)categorical, and interactions between covariates can also be considered. The method works for a general parametric model for DIF in Rasch models. Since the boosting algorithm selects variables automatically, it is able to detect the items which induce DIF. It is demonstrated that boosting competes well with traditional methods in the case of subgroups. The method is illustrated by an extensive simulation study and an application to real data.
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