Wielopoziomowe różnicowanie pozycji testowej (Multilevel DIF)

Analiza wielopoziomowego DIF wykrywa, czy poszczególne pozycje testowe lub ankietowe funkcjonują odmiennie w różnych grupach, gdy respondenci są zgrupowani w jednostkach wyższego poziomu — takich jak uczniowie w szkołach, pracownicy w organizacjach lub pacjenci w klinikach. Uwzględniając hierarchiczną strukturę danych, oddziela ona rzeczywiste błędy pozycji od sztucznych sygnałów DIF spowodowanych ignorowaniem grupowania. Standardowe metody DIF zakładają niezależność wszystkich respondentów. Gdy dane są zagnieżdżone — uczniowie dzielą klasy, pacjenci szpitale — założenie to jest naruszone: obserwacje z tego samego klastra mają tendencję być bardziej podobne niż obserwacje z różnych klastrów. Ignorowanie grupowania zawyża wskaźniki błędu typu I w wykrywaniu DIF i może oznaczać pozycje jako obciążone, gdy pozorna różnica jest w rzeczywistości efektem na poziomie grupy lub klastra. Wielopoziomowe DIF adresuje to poprzez osadzenie modelu DIF w ramach hierarchicznych, modelując jednocześnie zdolność na poziomie osoby i wpływy na poziomie klastra, tak aby porównania między grupą focalną a referencyjną były dokonywane po właściwym uwzględnieniu struktury zagnieżdżenia.