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III Congreso Nacional de Psicología - Oviedo 2017
Universidad de Oviedo

 

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Psicothema

ISSN Paper Edition: 0214-9915

1997 . Vol. 9 , nº 2 , pp. 417-431
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COMPARACIÓN ENTRE LAS MEDIDAS DE ÁREA, EL ESTADÍSTICO DE LORD Y EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN LOGÍSTICA EN LA EVALUACIÓN DEL FUNCIONAMIENTO DE LOS ITEMS

 

Mª Dolores Hidalgo Montesinos y José Antonio López Pina

Universidad de Murcia

El presente estudio pretende identificar las condiciones bajo las cuales la medida de área con signo Z(AES), la medida de área sin signo Z(AEA), el estadístico de Lord y el análisis de regresión logística (RL) detectan la presencia de funcionamiento diferencial del ítem (FDI). Las condiciones manipuladas fueron: tamaño muestral, cantidad y tipo de FDI, presencia o no de impacto, porcentaje de items con FDI en el test y nivel de significación. Los resultados encontrados muestran que el estadístico de Lord y Z(AEA) son bastante eficaces en la detección correcta de FDI uniforme, no uniforme y mixto. Por otro lado, el procedimiento de RL fue eficaz en la detección del FDI no uniforme y mixto, pero no en la del FDI uniforme. El estadístico de Lord, Z(AES) y Z(AEA) obtuvieron tasas de falsos positivos más elevadas que RL, principalmente cuando el tamaño muestral y el porcentaje de items con FDI en el test fueron elevados. Esto también ocurrió cuando la cantidad de FDI fue alta.

An comparison of the Area Methods, Lord’s chi-square test and Logistic Regression Analysis for Assesing Differential Item Functioning. The present study compared the performance under different conditions of the signed area measure Z(AES), the unsigned area measure Z(AEA), Lord’s chi-square test and the logistic regression analysis (LR) on detection of differential item functioning (DIF). Sample size, amount and type DIF, difference in the group trait level averages, percent of DIF items test and significance levels were manipulated. The results show that Lord’s test and Z(AEA) were effective in assessing uniform, non-uniform and mixed DIF. The LR procedure was low power for detecting uniform DIF, however it was able to detect non-uniform and mixed DIF. When the sample size, amount of DIF and percent of DIF items were larger high number of false positives were obtained using the Lord’s statistic, Z(AES) and Z(AEA).

 
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Correspondencia: Mª Dolores Hidalgo Montesinos
Facultad de Psicología
Campus de Espinardo. Apdo. 4.071
Universidad de Murcia
30080 Murcia (Spain)

 

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