Differential Item Functioning pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Osterlind, Steven J./ Everson, Howard T.

出品人:

页数:104

译者:

出版时间:2009-12

价格:$ 20.28

装帧:

isbn号码:9781412954945

丛书系列:

图书标签:

心理测量学
项目反应理论
差异项目功能
统计分析
教育测量
公平性
信度与效度
项目分析
量化研究
评估

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具体描述

"Differential Item Functioning, Second Edition" is a revision of the 1983 title Test Item Bias. In the past 23 years, differential item performance has assumed a level of attention unimagined in the early 1980s. Then, only a few tests and assessment programs attended to 'item bias,' while doing so is now a mandatory step in any responsible assessment program. Also, technical advances, such as the widespread use of item response theory, have pushed the field of differential performance to levels of technical sophistication far beyond what was practiced years ago. This new edition presents an up-to-date description of DIF; describes varying procedures for addressing DIF in practical testing contexts; presents useful examples and studies of DIF that readers may employ as a guide in their own DIF work; and briefly describes relevant features of major statistical packages that can be employed in DIF analysis (e.g., SPSS, SAS, M+, Minitab, and Systat). This text is ideal for the measurement professional or advanced student who deals with educational or psychological assessment. Readers need only have a preliminary background in tests and measurement, including some beginning statistics and elementary algebra, in order to find this volume useful.

本书将深入探讨现代教育评估、心理测量以及社会科学研究中一个至关重要的概念：测量不变性。我们将把焦点放在理解不同群体（例如，不同性别、种族、社会经济背景、文化群体）在回答同一份测验题目时是否存在系统性的差异。这些差异并非源于他们对测试内容本身的真实掌握程度，而是可能受到群体身份或相关因素的影响，从而导致测量结果的偏差，这正是所谓的微分项目功能（Differential Item Functioning, DIF）。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，去理解 DIF 的理论基础、识别方法、解释途径以及实际应用。我们不会停留在概念的表面，而是会深入探究其背后的统计学原理和方法论考量。理论基石：首先，我们将回顾测量不变性（Measurement Invariance）的核心理论。为何我们需要确保测量工具在不同群体间表现一致？我们将讨论测量不变性在保证公平性、促进跨群体比较以及建立有效测量模型中的关键作用。在此基础上，我们将详细阐述 DIF 作为测量不变性受到挑战时的一种表现形式。我们将区分不同程度和类型的测量不变性，并说明 DIF 如何指向其中某个层面的失效。识别 DIF：方法与技术本书将详细介绍用于识别 DIF 的多种统计方法。这不仅仅是罗列技术名称，更重要的是解释每种方法的原理、适用条件、优缺点以及如何在实际数据分析中应用它们。我们将涵盖：传统的统计方法：卡方检验（Chi-square test）：介绍其原理，如何通过比较在不同群体中项目拟合度来识别 DIF。似然比检验（Likelihood Ratio Test）：深入讲解其在项目反应理论（Item Response Theory, IRT）框架下的应用，如何检验在控制能力水平后项目参数的差异。 Mantel-Haenszel (MH) 统计量：详细阐述 MH 方法，包括如何选择参考群体（Reference Group）和焦点群体（Focal Group），如何控制匹配变量（Matching Variable），以及 MH 统计量和 P 值在判断 DIF 存在性上的作用。项目反应理论 (IRT) 方法：重点介绍基于 IRT 的 DIF 检测。我们将深入讲解不同 IRT 模型（如一参数模型、二参数模型、三参数模型）下，如何通过比较项目特征曲线（Item Characteristic Curves, ICCs）以及项目参数（如难度、区分度、猜测度）在不同群体间的差异来识别 DIF。我们将详细介绍 MH-DIF 和 IRT-DIF 的区别与联系。现代统计方法：联合最大似然估计 (Joint Maximum Likelihood Estimation, JMLE)：阐述 JMLE 方法在 DIF 检测中的应用，以及其在大型数据集分析中的优势。贝叶斯方法：探讨贝叶斯统计在 DIF 检测中的潜力，包括其在处理复杂模型和量化不确定性方面的能力。本书将通过实际案例演示这些方法的具体操作步骤，并提供使用流行统计软件（如 R、SAS、SPSS）进行分析的代码示例。读者将学会如何解读统计输出，如何设置检验阈值（如效应量、P 值），以及如何根据不同方法的指示做出判断。解释 DIF：探究差异的根源识别出存在 DIF 的项目仅仅是第一步。更重要的是理解造成 DIF 的原因。本书将引导读者超越纯粹的统计结果，进行深入的内容和背景分析。我们将探讨：内容效度（Content Validity）的挑战：项目的措辞、情境、文化参照是否对特定群体造成了理解上的障碍或引发了不相关的联想？文化偏见（Cultural Bias）：项目是否隐含了特定文化背景下的知识、价值观或假设，而这些在其他文化群体中不普遍？语言障碍（Language Barriers）：即使使用同一语言，词汇的难度、句法的复杂性或习语的使用是否对非母语者或语言能力较弱者造成不利影响？社会经济因素（Socioeconomic Factors）：项目内容是否与某些社会经济背景下的经历或知识储备相关联，从而导致群体间的差异？刻板印象威胁（Stereotype Threat）：特定群体成员在答题时是否会因为担心印证负面刻板印象而影响其表现？群体内部异质性（Intra-group Heterogeneity）：即使被归为同一群体，其内部也可能存在显著差异，如何处理这种异质性对 DIF 分析的影响？我们将鼓励读者结合专家判断、访谈、焦点小组等定性研究方法，来共同解释 DIF 的产生机制。实际应用与案例分析理解 DIF 不仅是学术研究的需要，在教育、心理测量、人力资源、市场研究等领域都具有重要的实践意义。本书将通过一系列详实的案例研究，展示 DIF 分析在以下方面的应用：标准化考试的公平性评估：如何利用 DIF 分析来确保高考、SAT、GRE 等大型标准化考试的公平性，防止任何群体受到不公正对待。诊断性测试的效度保障：在教育诊断测试中，如何识别并修正可能导致误诊的 DIF 项目。心理量表的跨文化比较：如何在不同文化背景下使用量表，并利用 DIF 分析来验证其测量不变性。大规模普查数据的分析：在处理来自不同人口统计学群体的问卷数据时，如何考虑 DIF 的影响。商业和市场调研：如何设计和分析吸引不同消费者群体的产品或广告测试。读者对象本书适用于对教育评估、心理测量、统计学、社会科学研究方法感兴趣的学生、研究人员、评估专家、教育工作者以及数据分析师。具备基本的统计学概念和一定的统计软件使用经验将有助于更好地理解本书内容。本书的目标通过阅读本书，读者将能够： 1. 深刻理解 DIF 的理论内涵和重要性。 2. 掌握识别 DIF 的主流统计方法，并能独立进行数据分析。 3. 学会如何科学地解释 DIF 的原因，并提出改进建议。 4. 了解 DIF 在不同应用领域的实际价值。 5. 提升在设计、开发和评估测量工具时的严谨性和科学性。本书将是一本不可多得的关于 DIF 的权威参考，它将帮助您更深入地理解测量公平性，并在您的研究和实践中做出更明智的决策。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，可以说是独树一帜，充满了老派学术著作的沉稳与力量，但又不失现代思维的灵活性。我花了很长时间才适应其略显冗长但逻辑严密的句子结构，每一个断句都像是在为接下来的论证铺设基石。它很少使用时髦的网络语言或者过于口语化的表达，这使得阅读过程更像是一场与一位资深学者的深度对话，需要全神贯注，细嚼慢咽。书中对历史渊源的追溯尤其精彩，它没有简单地罗列事实，而是深入探讨了某些核心概念是如何在历史的浪潮中被塑造和修正的，这对于理解当前学术争论的根源大有裨益。我特别喜欢它对“局限性”的坦诚讨论，作者并不回避自己理论的适用边界，这种诚实的态度反而增强了整本书的说服力。读完后，我感觉自己对整个学科的宏观图景有了更清晰的把握，仿佛站在高处俯瞰，那些曾经散乱的知识点都串联成了一个有机的整体。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的难度是相当高的，它并非为入门者准备的“快速上手指南”。它的文字密度极高，需要读者具备扎实的理论基础才能跟上作者的思路。有那么几次，我不得不停下来，查阅大量的背景资料，才能完全消化掉其中一两个段落的含义。然而，正是这种挑战性，才使得最终的顿悟时刻显得如此令人振奋。作者在构建论证链条时，展现出了一种近乎偏执的严谨性，每一个过渡句都经过深思熟虑，确保逻辑的无懈可击。我尤其欣赏作者在处理那些存在争议性的学术观点时所采取的平衡立场，他没有简单地站队，而是深入剖析了各方观点的合理性与局限性，引导读者形成自己的独立判断。这本书更像是一次智力上的马拉松，跑下来之后，你会感到筋疲力尽，但收获的是一种脱胎换骨的学术成熟感。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版设计，体现出一种对知识的尊重。厚重的纸张，清晰的字体，以及对公式和图表的精心布局，都使得长时间的阅读成为一种享受而非折磨。更重要的是，作者在叙述中流露出的那种对真理不懈追求的热忱，是极具感染力的。他似乎在用文字告诉读者：科学探索的道路虽然崎岖，但每一步发现的喜悦都是无法替代的。书中后半部分关于模型选择的讨论，简直是我的救星。我过去在这方面总是感到迷茫，不知如何权衡模型的拟合度与简洁性。而这本书提供了一套清晰、可操作的决策框架，这对我未来的研究工作具有直接的指导意义。它不仅仅是一本学术专著，更像是一位德高望重的导师，在你感到困惑时，伸出援手，为你指明前路。我强烈推荐给所有在定量研究领域寻求突破的同仁们。

评分☆☆☆☆☆

这本关于统计模型与社会科学研究方法的书，给我留下了非常深刻的印象。它不仅仅是枯燥的公式堆砌，更像是作者精心设计的一场思维探险。阅读过程中，我仿佛置身于一个巨大的知识迷宫，每走一步，都有新的理论框架和实证案例在眼前展开。作者对复杂概念的阐述极为细腻，即便是那些初看起来令人望而生畏的数学原理，也通过生动的比喻和直观的图示变得易于理解。尤其是关于如何构建稳健的实验设计那一章，简直是教科书级别的范例。它强调了研究的伦理考量和实际操作中的陷阱，让我深刻体会到，严谨的学术研究需要何等的细致入微和对细节的执着。对于任何希望提升自己量化研究技能的学者来说，这本书无疑是一份宝贵的指南，它教会了我如何带着批判性的眼光去看待数据，如何构建一个既有理论深度又具实践价值的研究。我特别欣赏作者在介绍新兴方法时的那种开放态度，既肯定了传统方法的价值，又不惧怕拥抱变革。

评分☆☆☆☆☆

如果要用一个词来形容这本书给我的感受，那就是“触类旁通”。它虽然聚焦于某个特定的领域，但其背后蕴含的方法论思想却具有极强的普适性。例如，书中关于因果推断的章节，其探讨的深度和广度远远超出了我原先的预期，它不仅展示了如何应用特定的统计工具，更重要的是，它深入剖析了“为什么”要使用这些工具，以及在不同情境下它们各自的优劣。这种对底层逻辑的深挖，让我的思维框架得到了极大的拓展。我开始反思自己过去在处理类似问题时可能存在的盲点和惯性思维。此外，书中穿插的案例分析，选材既贴近现实生活中的社会现象，又具有足够的复杂性来挑战读者的分析能力。阅读它需要投入大量的时间和精力，但这种投入绝对是值得的，因为它带来的知识回报是指数级的增长，真正做到了“授人以渔”。

评分☆☆☆☆☆

要是都这么简明易懂就好了虽然内容太少了 = =

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