เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| แบบจำลอง Rasch ที่แข็งแกร่ง (Robust Rasch Model)× | Differential Item Functioning (DIF)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การวัดทางจิตวิทยา | การวัดทางจิตวิทยา |
| ตระกูล | Latent structure | Latent structure |
| ปีกำเนิด≠ | 1982 | 1970s–1993 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Mislevy & Bock (robust ability estimation); broader robust IRT formalized through 1980s–2000s | William H. Angoff and colleagues (ETS); systematized by Holland & Wainer |
| ประเภท≠ | Robust item calibration model | Item-level bias detection |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Strobl, C., Wickelmaier, F., & Zeileis, A. (2011). Accounting for individual differences in Bradley-Terry models by means of recursive partitioning. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 36(2), 135–153. DOI ↗ | Holland, P. W. & Wainer, H. (Eds.) (1993). Differential Item Functioning. Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805809589 |
| ชื่อเรียกอื่น | robust IRT Rasch, robust dichotomous Rasch, outlier-resistant Rasch model, robust item calibration | DIF, item bias analysis, measurement non-equivalence, item-level measurement bias |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | The robust Rasch model applies the standard one-parameter logistic Rasch framework with estimation procedures designed to limit the influence of outlying item responses, aberrant respondents, or mild model violations, producing stable item and person parameter estimates that are less sensitive to data contamination than ordinary maximum likelihood or conditional maximum likelihood Rasch estimation. | Differential item functioning identifies test or survey items that behave differently for examinees from different groups — such as gender, ethnicity, or language background — after controlling for the underlying ability or trait being measured. DIF analysis is essential for fairness evaluation in educational testing and psychological scale development. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|