เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| Multi-group Differential Item Functioning× | ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (IRT)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวัดทางจิตวิทยา | การวัดทางจิตวิทยา |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1980s-1990s | 1952–1968 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Shealy & Stout (SIBTEST framework); Lord (IRT-based DIF) | Frederic M. Lord (and Allan Birnbaum for the 2PL/3PL models) |
| ประเภท≠ | Measurement bias detection | Probabilistic measurement model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Millsap, R. E. (2012). Statistical Approaches to Measurement Invariance. Routledge. ISBN: 978-1848728936 | Lord, F. M. & Novick, M. R. (1968). Statistical Theories of Mental Test Scores. Addison-Wesley. link ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | MG-DIF, multi-group DIF, differential item functioning across groups, multiple-group DIF analysis | IRT, latent trait theory, item characteristic curve theory, modern test theory |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 5 |
| สรุป≠ | Multi-group differential item functioning examines whether test or scale items function equivalently across three or more distinct groups — such as gender, ethnicity, or country — after matching respondents on the underlying trait being measured. Items that behave differently across groups threaten fair measurement and valid score comparisons. | Item response theory models the probability that a respondent answers an item correctly (or endorses it) as a function of the respondent's latent trait level and the item's own statistical properties — difficulty, discrimination, and guessing. Unlike classical test theory, IRT places persons and items on the same scale, yielding measurement that is sample-independent for items and test-independent for persons. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|