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格哈德·图茨;冈瑟·舒贝尔

Rasch模型中差异项目功能的惩罚方法。 （英语） Zbl 1314.62278号

心理测量学 80，第1期，21-43（2015）.
小结：提出了一种新的鉴别差异项目功能（DIF）的诊断工具。传统的DIF方法允许在调查项目的解决是否取决于子群体的成员身份时，只考虑少数几个亚群体，如种族群体。我们提出了一个差异项目功能的显式模型，该模型包括一组变量，其中包含度量和分类成分，作为诱导DIF的潜在候选变量。包含一组协变量的能力要求模型包含大量参数。正则化估计量，特别是惩罚最大似然估计量，用于解决估计问题和识别导致DIF的项目。结果表明，该方法能够检测带有DIF的项目。仿真和两个应用证明了该方法的适用性。

引用于12文件

MSC公司：

第62页，共15页 统计学在心理学中的应用
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
62J07型 岭回归；收缩估计量

关键词：

Rasch模型;差异项目功能;惩罚最大似然;DIF拉索

软件：

电子风险管理;格尔姆奈特;R（右）;格拉索;difR（差分）;有线电视数据;DIFlasso公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Tutz}和\textit{G.Schauberger}，《心理测量学》80，第1期，第21-43页（2015；Zbl 1314.62278）
全文： 内政部 链接

参考文献：

[1] Agresti，A.（2002年）。分类数据分析。纽约：Wiley·Zbl 1018.6202号 ·数字标识代码：10.1002/0471249688
[2] Andersen，E.（1973）。Rasch模型的拟合优度检验。《心理测量学》，第38期，第123-140页。doi:10.1007/BF02291180·Zbl 0276.62048号 ·doi:10.1007/BF02291180
[3] Beck，A.和Teboulle，M.（2009年）。线性反问题的快速迭代收缩阈值算法。SIAM成像科学杂志，2（1），183-202·Zbl 1175.94009号 ·doi:10.1137/080716542
[4] Bondell，H.、Krishna，A.和Ghosh，S.（2010年）。线性混合效应模型中固定效应和随机效应的联合变量选择。生物计量学，1069-1077年·Zbl 1233.62134号
[5] Breiman，L.（2001）。随机森林。机器学习，45，5-32·Zbl 1007.68152号 ·doi:10.1023/A:1010933404324
[6] Breiman，L.、Friedman，J.H.、Olshen，R.A.和Stone，J.C.（1984年）。分类和回归树。蒙特雷：华兹华斯·Zbl 0541.62042号
[7] Bühlmann，P.和Hothorn，T.（2007）。推进算法：正则化、预测和模型拟合（附讨论）。统计科学，22477-505·Zbl 1246.62163号 ·doi:10.1214/07-STS242
[8] 艾尔斯，P.H.C.和马克思，B.D.（1996）。具有B样条和惩罚的灵活平滑。《统计科学》，第11期，第89-121页·Zbl 0955.62562号 ·doi:10.1214/s/1038425655
[9] Fan，J.，&Li，R.（2001）。通过非冲突选择变量会惩罚似然及其oracle属性。美国统计协会杂志，96，1348-1360·Zbl 1073.62547号 ·doi:10.1198/016214501753382273
[10] Friedman，J.H.、Hastie，T.和Tibshirani，R.（2010）。广义线性模型的坐标下降正则化路径。统计软件杂志，33（1），1-22。
[11] 傅文杰（1998）。惩罚回归：桥梁与套索。计算与图形统计杂志，7397-416。
[12] Hastie，T.、Tibshirani，R.和Friedman，J.H.（2009年）。统计学习的要素（第二版）。纽约：斯普林格·Zbl 1273.62005年 ·doi:10.1007/978-0-387-84858-7
[13] A.E.霍尔和R.W.肯纳德（1970）。岭回归：非正交问题的偏差估计。技术计量学，12，55-67·兹伯利0202.17205 ·网址：10.1080/00401706.1970.10488634
[14] 荷兰，P.W。；Thayer，D.T.，《差异项目绩效和Mantel-Haenszel程序》，129-145（1988）
[15] Holland，W.和Wainer，H.（1993）。差异项目功能。Mahwah：劳伦斯·埃尔鲍姆联合公司。
[16] Kim，S.-H.，Cohen，A.S.，&Park，T.-H.（1995）。检测多组差异项目功能。《教育测量杂志》，32（3），261-276·doi:10.1111/j.1745-3984.1995.tb00466.x
[17] K.奈特和W.傅（2000）。套索型估计量的渐近性。《统计年鉴》，1356-1378年·Zbl 1105.62357号
[18] LeCessie（1992）。逻辑回归中的岭估计。应用统计学，41（1），191-201·Zbl 0825.62593号 ·doi:10.2307/2347628
[19] Lord，F.M.（1980）。项目反应理论在实际测试问题中的应用。伦敦：劳特利奇。
[20] Magis，D.、Beland，S.和Raiche，G.（2013）。difR：心理测量学中检测二分差异项目功能（DIF）的方法集合。R包版本4.4。
[21] Magis，D.、Bèland，S.、Tuerlinckx，F.和Boeck，P.（2010年）。一个用于检测二分法差异项目功能的通用框架和R包。行为研究方法，42（3），847-862·doi:10.3758/BRM.42.3.847
[22] Magis，D.、Raãche，G.、Béland，S.和Gérard，P.（2011）。检测多组间差异项目功能的广义逻辑回归程序。国际测试杂志，11（4），365-386·doi:10.1080/1530508.2011.602810
[23] Mair，P.和Hatzinger，R.（2007年）。扩展Rasch建模：R.统计软件杂志20（9），1-20中IRT模型应用的erm包。
[24] Mair，P.、Hatzinger，R.和Maier，M.J.（2012年）。eRm：扩展Rasch建模。R包版本0.15-0。
[25] Mantel，N.和Haenszel，W.（1959年）。疾病回顾性研究数据分析的统计学方面。《国家癌症研究所杂志》，22（4），719-748。
[26] Masters，G.（1982年）。部分信用评分的Rasch模型。《心理测量学》，47（2），149-174·Zbl 0493.62094号 ·doi:10.1007/BF02296272
[27] McCullagh，P.和Nelder，J.A.（1989年）。广义线性模型（第二版）。纽约：查普曼和霍尔出版社·Zbl 0588.62104号 ·doi:10.1007/9781-4899-3242-6
[28] Meier，L.（2009）。grplasso：使用Group Lasso惩罚拟合用户指定的模型。R包版本0.4-2。
[29] Meier，L.、van de Geer，S.和Bühlmann，P.（2008）。该组套索用于逻辑回归。英国皇家统计学会杂志。B系列，70，53-71·Zbl 1400.62276号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9868.2007.00627.x
[30] Merkle，E.C.和Zeileis，A.（2013年）。无子群测量不变性的检验：经典方法的推广。《心理测量学》，78，59-82·Zbl 1284.62733号 ·文件编号：10.1007/s11336-012-9302-4
[31] Millsap，R.和Everson，H.（1993）。方法综述：评估测量偏差的统计方法。应用心理测量，17（4），297-334·doi:10.1177/014662169301700401
[32] Ni，X.、Zhang，D.和Zhang、H.H.（2010）。纵向研究中半参数混合模型的变量选择。生物统计学，66，79-88·Zbl 1187.62075号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2009.01240.x
[33] Nyquist，H.（1991）。广义线性模型的限制估计。应用统计学，40，133-141·Zbl 0825.62612号 ·doi:10.2307/2347912
[34] Osborne，M.、Presnell，B.和Turlach，B.（2000）。在套索及其对偶上。计算与图形统计杂志，9（2），319-337。
[35] Osterlin，S.和Everson，H.（2009年）。差异项目功能（第161卷）。千橡：Sage Publications，Inc·doi:10.4135/9781412993913
[36] Park，M.Y.和Hastie，T.（2007）。广义线性模型的l1正则化路径算法。英国皇家统计学会杂志。B系列，69，659-677·Zbl 07555370号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9868.2007.00607.x
[37] 彭菲尔德，R.D.（2001）。评估多组间的差异项目功能：三种Mantel-Haenszel程序的比较。教育中的应用测量，14（3），235-259·doi:10.1207/S15324818AME1403_3
[38] R核心团队（2012年）。R： 用于统计计算的语言和环境。维也纳：R统计计算基金会。国际标准图书编号（ISBN）3-900051-07-0。
[39] 拉朱，N.S.（1988）。两项特性曲线之间的面积。《心理测量学》，53（4），495-502·Zbl 0718.62265号 ·doi:10.1007/BF02294403
[40] Rasch，G.（1960年）。一些智力和成就测试的概率模型。哥本哈根：丹麦教育研究所。
[41] Rogers，H.，差异项目功能（2005）
[42] Samejima，F.，分级响应模型，85-100（1997）·doi:10.1007/978-1-4757-2691-65
[43] Schwarz，G.（1978年）。估算模型的维度。《统计年鉴》，第6461-464页·Zbl 0379.62005年 ·doi:10.1214/aos/1176344136
[44] Segerstedt，B.（1992年）。关于广义线性模型中的普通岭回归。统计学中的传播。理论与方法，212227-2246·Zbl 0775.62185号 ·doi:10.1080/03610929208830909
[45] Soares，T.、Gonçalves，F.和Gamerman，D.（2009年）。用于差异分析的集成贝叶斯模型。《教育与行为统计杂志》，34（3），348-377·doi:10.3102/1076998609332752
[46] 萨默斯，G.W.（1986）。广义Mantel-Haenszel统计。美国统计学家，40（2），106-108·Zbl 0594.62049号
[47] Strobl，C.、Kopf，J.和Zeileis，A.（2013年）。Rasch树：一种检测Rasch模型中差异项功能的新方法。心理测量学。doi:10.1007/s11336-013-9388-3·Zbl 1322.62341号 ·doi:10.1007/s11336-013-9388-3
[48] Strobl，C.、Malley，J.和Tutz，G.（2009年）。递归分割简介：分类树、回归树、套袋林和随机林的原理、应用和特点。心理学方法，14，323-348·doi:10.1037/a0016973
[49] Swaminathan，H.和Rogers，H.J.（1990年）。使用逻辑回归程序检测差异项目功能。《教育测量杂志》，27（4），361-370·doi:10.1111/j.1745-3984.1990.tb00754.x
[50] 蒂森，D。；斯坦伯格，L。；Wainer，H。；Holland，P.（编辑）；Wainer，H.（编辑），《使用项目反应模型的参数检测差异项目功能》，67-113（1993），希尔斯代尔
[51] Tibshirani，R.（1996）。通过套索回归收缩和选择。英国皇家统计学会杂志。B系列，58，267-288·Zbl 0850.62538号
[52] Tutz，G.（2012）。分类数据的回归。剑桥：剑桥大学出版社·Zbl 1304.62021号
[53] Tutz，G.和Binder，H.（2006）。基于似然boosting的隐式变量选择广义加性建模。生物统计学，62961-971·Zbl 1116.62075号 ·doi:10.1111/j.1541-0420.2006.00578.x
[54] Van den Noortgate，W.和De Boeck，P.（2005）。使用logistic混合模型评估和解释差异项目功能。《教育与行为统计杂志》，30（4），443-464·doi:10.3102/10769986030004443
[55] Yuan，M.和Lin，Y.（2006年）。分组变量回归中的模型选择和估计。英国皇家统计学会杂志。B系列，68、49-67·Zbl 1141.62030号 ·doi:10.1111/j.1467-9868.2005302.x
[56] Zeileis，A.、Hothorn，T.和Hornik，K.（2008年）。基于模型的递归分区。计算与图形统计杂志，17（2），492-514·doi:10.1198/106186008X319331
[57] Zou，H.、Hastie，T.和Tibshirani，R.（2007）。关于套索的“自由度”。《统计年鉴》，35（5），2173-2192·Zbl 1126.62061号 ·doi:10.1214/009053600700000127
[58] Zumbo，B.（1999）。差异项目功能（dif）理论和方法手册。渥太华：国防总部。
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