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III Congreso Nacional de Psicología - Oviedo 2017
Universidad de Oviedo

 

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Psicothema

ISSN Paper Edition: 0214-9915

2005 . Vol. 17 , nº 3 , pp. 509-515
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REGRESIÓN LOGÍSTICA: ALTERNATIVAS DE ANÁLISIS EN LA DETECCIÓN DEL FUNCIONAMIENTO DIFERENCIAL DEL ÍTEM

 

M.ª Dolores Hidalgo Montesinos, Juana Gómez Benito* y José Luis Padilla García**

Universidad de Murcia, * Universidad de Barcelona y ** Universidad de Granada

El presente estudio compara varias estrategias analíticas para la detección del Funcionamiento Diferencial del Ítem (DIF) mediante regresión logística. Las distintas alternativas de análisis se comparan sometiendo a contrastación distintos tipos de ítems en los que se han simulado diferentes condiciones de DIF. En todos los casos se ha trabajado con tests de 75 ítems dicotómicos. Se simularon tres tipos de DIF (uniforme, no-uniforme simétrico y no-uniforme asimétrico) con diferentes condiciones de cantidad de DIF (0.0, 0.3 y 1.0 para el parámetro de dificultad, y 0.0, 0.25 y 1.0 para el parámetro de discriminación). En términos generales, si atendemos tanto al criterio de mayor potencia en la detección del DIF como de menor costo computacional se recomienda el uso del análisis de regresión logística implementando la estrategia que somete a comprobación la presencia conjunta de DIF uniforme y no-uniforme, complementándola con la significación estadística de la interacción para distinguir entre los dos tipos de DIF.

Logistic regression: analytic strategies in differential item functioning detection. The present study compares several analytic strategies, whose relative efficacy has yet to be evaluated, for detecting Differential Item Functioning (DIF) by means of logistic regression. The strategies are compared by checking different item types in which various DIF conditions are simulated. In all cases 75-item, dichotomous response tests were used. Three types of DIF (uniform, symmetric non-uniform and asymmetric non-uniform) were simulated with three conditions for the amount of DIF (0.0, 0.3 and 1.0 for the difficulty parameter, and 0.0, 0.25 and 1.0 for the discrimination parameter). In general, and according to the criteria of greatest power in detecting DIF and low computational cost, it is recommended that applied psychologists and educators who analyse, translate and adapt tests, use logistic regression analysis with the strategy that checks for the presence of both uniform and non-uniform DIF; this should be complemented by calculating interaction significance in order to distinguish between the two types of DIF.

 
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Fecha recepción: 6-4-04 • Fecha aceptación: 22-12-04
Correspondencia: M.ª Dolores Hidalgo Montesinos
Facultad de Psicología
Universidad de Murcia
30080 Murcia (Spain)
E-mail: mdhidalg@um.es

 

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