Robust Differential Item Functioning Analysis

Việc phát hiện DIF tiêu chuẩn có thể gây hiểu lầm khi tập hợp neo được sử dụng để khớp các nhóm tự nó bị nhiễm bẩn bởi các mục thiên vị, hoặc khi các mẫu phản hồi cực đoan làm tăng các thống kê kiểm tra. Robust DIF phá vỡ vòng luẩn quẩn này bằng cách tinh lọc tập hợp neo một cách lặp đi lặp lại khỏi các mục bị gắn cờ và sử dụng các phương pháp ước lượng làm giảm trọng số hoặc chống lại ảnh hưởng của các quan sát bất thường. Kết quả là một phán quyết đáng tin cậy hơn về những mục nào thực sự có chức năng khác nhau giữa các nhóm thay vì các hiện vật của một phép so sánh thiên vị.