Analisi robusta degli item

L'analisi robusta degli item applica metodi statistici resistenti agli outlier alla valutazione dei singoli item di un test o di una scala. Invece di medie classiche e correlazioni di Pearson — entrambe sensibili ai punteggi estremi — utilizza medie troncate, correlazioni Winsorizzate o M-stimatori per ottenere indici di difficoltà dell'item e di discriminazione item-totale che rimangono stabili quando le distribuzioni dei rispondenti sono asimmetriche o contaminate da outlier.