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Latent structureScale / measurement

Multilevel Differential Item Functioning (Multilevel DIF)

Multilevel-DIF-Analysen decken auf, ob einzelne Test- oder Umfrageitems über Gruppen hinweg unterschiedlich funktionieren, wenn die Befragten innerhalb von Einheiten höherer Ebene – wie Schüler in Schulen, Angestellte in Organisationen oder Patienten in Kliniken – geclustert sind. Durch die Berücksichtigung der hierarchischen Datenstruktur trennt sie echten Item-Bias von künstlichen DIF-Signalen, die durch die Ignorierung des Clusterings entstehen.

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Quellen

  1. French, B. F., & Finch, W. H. (2008). Multigroup confirmatory factor analysis: Locating the invariant referent sets. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 15(1), 96–113. DOI: 10.1080/10705510701758349
  2. Kamata, A. (2001). Item analysis by the hierarchical generalized linear model. Journal of Educational Measurement, 38(1), 79–93. DOI: 10.1111/j.1745-3984.2001.tb01117.x

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ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Differential Item Functioning Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/de/psychometrics/multilevel-differential-item-functioning

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ScholarGateMultilevel Differential Item Functioning (Multilevel Differential Item Functioning Analysis). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/psychometrics/multilevel-differential-item-functioning · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026