Charles Explorer logo
🇨🇿

difNLR: Detekce odlišného fungování položek pomocí zobecněné logistické regrese

Publikace na Matematicko-fyzikální fakulta |
2017

Abstrakt

difNLR - balíček volně šiřitelného statistického prostředí R - byl vytvořen pro detekci potenciálně neférových položek v didaktických a psychologických testech (pro tzv. analýzu odlišného fungování položek, DIF z angl. Dierential Item Functioning).

Pro dichotomická data balíček přináší novou metodu založenou na zobecněné logistické regresi, která počítá s možností, že položka může být správně zodpovězena pouhým uhodnutím nebo naopak špatně zodpovězena z důvodu nepozornosti. Pro neskórovaná data balíček nabízí metodu pro analýzu tzv. odlišného fungování distraktorů (DDF z angl.

Differential Distractor Functioning). Tato metoda je založena na multinomické regresi a nabízí bližší pohled na jednotlivé volby položek.

Funkčnost balíčku a jeho použití je demonstrována na třech cvičných datových souborech pocházejících z přijímacích řízení na vysoké školy. Balíček je navíc využíván online aplikací ShinyItemAnalysis, která nabízí grafické rozhraní a zpřístupňuje tak detailní analýzu edukačních a psychologických testů širšímu obecenstvu.