Longitudinal Differential Item Functioning

Imaginez administrer une échelle de dépression aux mêmes participants au départ, six mois plus tard et douze mois plus tard. Si un item particulier devient plus facile ou plus difficile à approuver au fil du temps — indépendamment de tout changement réel de la dépression — toute tendance observée peut être un artefact de cet item plutôt qu'un signal clinique. Le FDL longitudinal détecte précisément ce problème : il demande si la relation d'un item avec le construit sous-jacent est stable au fil des points temporels. Lorsqu'un item présente un FDL entre les occasions, il introduit un biais de mesure qui peut fausser les courbes de croissance, les scores de changement et les conclusions d'intervention, faisant du FDL longitudinal un prérequis pour des analyses psychométriques fiables à mesures répétées.