篇名 | 認知診斷模型DINA模式之差異試題功能分析 |
---|---|
卷期 | 66:2 |
並列篇名 | Detection of DIF in DINA Model: An Application of Mantel-Haenszel Procedure |
作者 | 李信宏 、 林銘嫻 |
頁次 | 189-212 |
關鍵字 | DINA模式 、 Mantel-Haenszel 、 差異試題功能 、 認知診斷模型 、 cognitive diagnostic model 、 DIF 、 DINA model 、 Mantel-Haenszel 、 TSSCI |
出刊日期 | 201906 |
本文以認知診斷模型(cognitive diagnostic model, CDM)DINA 模式為研究對象,應用Mantel-Haenszel 進行DIF 分析和檢測。研究中將計算Mantel-Haenszel 檢定統計量所需的勝算比(odds ratio)分組方式,依據測驗總分(MH-T)、受試者擁有的屬性向量(MH-P),以及答對待檢定試題必有的屬性向量(MH-I)等,區分為三種方法,再搭配屬性分布、樣本數、試題參數和DIF大小等因子進行模擬研究。結果顯示:MH-T和MH-I的型一錯誤率都在顯著水準.05上下,而MH-P則有較高的型一錯誤率;在檢定力方面,不論DIF 量的多寡,MH-I 的拒絕率都比MHT高,而MH-P 的檢定力則易受屬性分布的影響。當受試者的屬性向量過於集中而部分屬性向量人數稀少時,MH-P 所得統計量的誤差變大,導致其檢定結果不佳。
This study applies the Mantel-Haenszel procedure to investigate DIF that generated by a cognitive diagnostic model, DINA. Three matching criteria are used to calculate the Mantel-Haenszel chi-square test statistic: the total scores (MH-T), the attribute profile of examinees (MH-P) and the attribute profile of items intended to be tested (MH-I). Simulation studies include factors such as item parameters, attribute distributions, sample sizes, and the amount of DIF. Results show that the MH-I method has great powers in detection DIF while controlling a reasonable type I error rate.