認知診斷模型DINA模式之差異試題功能分析

Detection of DIF in DINA Model: An Application of Mantel-Haenszel Procedure

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 ratioo）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.