Bayesian Differential Item Functioning (Bayesian DIF)
Die bayesianische Analyse des Differential Item Functioning (DIF) erkennt, ob ein Testitem über demografische oder kulturelle Gruppen – wie z. B. Männer vs. Frauen – hinweg unterschiedlich verhält, nachdem die zugrunde liegende Fähigkeit oder das gemessene Merkmal berücksichtigt wurde. Sie wendet bayesianische IRT-Schätzungen an, um Posterior-Verteilungen von Itemparametern separat pro Gruppe zu erhalten, und bewertet dann Gruppenunterschiede anhand von Posterior-Glaubwürdigkeitsintervallen oder Bayes-Faktoren anstelle klassischer p-Werte.
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Quellen
- Swaminathan, H., & Rogers, H. J. (1990). Detecting differential item functioning using logistic regression procedures. Journal of Educational Measurement, 27(4), 361–370. DOI: 10.1111/j.1745-3984.1990.tb00754.x ↗
- Bolt, D. M. (2002). A Monte Carlo comparison of parametric and nonparametric polytomous DIF detection methods. Applied Measurement in Education, 15(2), 113–141. DOI: 10.1207/S15324818AME1502_01 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Differential Item Functioning Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/psychometrics/bayesian-differential-item-functioning
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- Bestätigende Faktorenanalyse (CFA)Psychometrie↔ compare
- Differenzielles Item-Funktionieren (DIF)Psychometrie↔ compare
- Item Response Theory (IRT)Psychometrie↔ compare
- Testung der MessinvariantheitPsychometrie↔ compare
- Multi-Group Differential Item Functioning (MG-DIF)Psychometrie↔ compare
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