Omitted Variable Bias in Differential Item Functioning Assessment
Hsiu‐Yi Chao, Chi‐Chih Chen, Chung‐Ping Cheng, Jyun‐Hong Chen · 中華心理學刊 · 2018
差異試題功能（differential item functioning, DIF）檢核已廣泛於試題分析中進行以確保測驗公平性；然而，少有研究考量遺漏變數偏誤（omitted variable bias, OVB）對DIF檢核的影響。忽略OVB可能會影響參數估計值的不偏性，並導致DIF檢核之型一誤差膨脹與檢定力下降。測驗實務者可能因此錯誤判斷組別變項出現不公平現象，並據此錯誤訊息進行DIF試題修改。為改善此問題，本研究針對兩議題進行探討。第一、評估原始DIF檢核法（DIF檢核時不考慮混淆變項）對於OVB之強韌性，亦即評估忽略OVB對DIF檢核造成的影響。第二、加入向後量尺淨化程序（backward scale purification, BSP）以提升控制法（DIF檢核時納入所有混淆變項）的DIF檢核成效，解決該方法在估計偏誤與檢核無效率上的兩難。據此，本研究進行三個模擬研究。研究一評估DIF檢核時之型一誤差。結果顯示控制法能有效控管型一誤差；但原始法在混淆變項具DIF且分組變項間存在高相關時，會出現型一誤差失控的情形。研究二評估DIF檢核時之型二誤差。結果顯示當混淆變項數量降低且組別變項間相關增加時，控制法之型二誤差會出現膨脹情形。研究三在控制法中加入BSP以降低型二誤差。研究結果顯示，BSP能有效控制型一誤差，並維持良好檢定力。總結而言，BSP應能有效幫助測驗實務者在DIF檢核中處理OVB，確保測驗公平性與效度。