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Fonctionnement Différentiel des Items Bayésien (DIF Bayésien)

L'analyse bayésienne du fonctionnement différentiel des items (DIF) détecte si un item de test se comporte différemment selon les groupes démographiques ou culturels — tels que les hommes par rapport aux femmes — après avoir pris en compte la capacité ou le trait sous-jacent mesuré. Elle applique l'estimation IRT bayésienne pour obtenir des distributions a posteriori des paramètres d'item séparément pour chaque groupe, puis évalue les différences entre les groupes à l'aide d'intervalles de crédibilité a posteriori ou de facteurs de Bayes plutôt que de valeurs p classiques.

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Sources

  1. 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
  2. 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

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Differential Item Functioning Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/psychometrics/bayesian-differential-item-functioning

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ScholarGateBayesian Differential Item Functioning (Bayesian Differential Item Functioning Analysis). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/psychometrics/bayesian-differential-item-functioning · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026