Latent structureScale / measurement

Bayesowska analiza zróżnicowanego funkcjonowania pozycji testowych (Bayesian DIF)

Bayesowska analiza zróżnicowanego funkcjonowania pozycji testowych (Bayesian DIF) wykrywa, czy pozycja testowa zachowuje się odmiennie w różnych grupach demograficznych lub kulturowych – takich jak mężczyźni vs. kobiety – po uwzględnieniu mierzonej zdolności lub cechy. Stosuje bayesowskie estymacje IRT w celu uzyskania rozkładów a posteriori parametrów pozycji oddzielnie dla każdej grupy, a następnie ocenia różnice międzygrupowe za pomocą przedziałów wiarygodności a posteriori lub czynników Bayesa, zamiast klasycznych wartości p.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Źródła

  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

Jak cytować tę stronę

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateBayesian Differential Item Functioning (Bayesian Differential Item Functioning Analysis). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/psychometrics/bayesian-differential-item-functioning · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026