ScholarGate
Ассистент
Latent structureScale / measurement

Байесовский дифференциальный функционал элемента (Bayesian DIF)

Байесовский анализ дифференциального функционала элемента (Bayesian DIF) определяет, ведет ли тестовый элемент по-разному в различных демографических или культурных группах — например, мужчины против женщин — после учета измеряемой латентной способности или признака. Он применяет байесовскую оценку IRT для получения апостериорных распределений параметров элемента отдельно для каждой группы, а затем оценивает групповые различия с помощью апостериорных интервалов достоверности или байесовских факторов, а не классических p-значений.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороСкачать слайды

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом
ScholarGateBayesian Differential Item Functioning (Bayesian Differential Item Functioning Analysis). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/psychometrics/bayesian-differential-item-functioning · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026