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患者报告结果测量信息系统(PROMIS®)测量的差异项目功能分析:方法、挑战、进展和未来方向。 (英语) Zbl 1477.62353号

摘要:介绍了用于检查患者报告结果测量信息系统(PROMIS®)测量中差异项目功能(DIF)的几种方法,包括效果大小估计。本文总结了可能影响DIF检测的因素以及PROMIS DIF分析中遇到的挑战,例如锚定项选择。PROMIS中的一个问题是,多维建模不充分可能导致错误的DIF检测。第一节介绍了大多数PROMIS研究人员用于DIF检测的一维模型及其多维展开。第2节是一个例证,该例证建立在先前对抑郁和焦虑简式的一维分析的基础上,使用多维项目反应理论(MIRT)模型检验DIF检测。项目反应理论-对数-似然比检验(IRT-LRT)方法用于以性别为分组变量的真实数据说明。IRT-LRT DIF检测方法是一种灵活的方法,用于处理特质分布中的群体差异,在DIF文献中称为影响,并通过实际数据和模拟进行了研究,以比较IRT-LRT方法在一维IRT(UIRT)和MIRT上下文中的性能。此外,针对第2节中提供的数据,对不同的效应大小度量进行了比较。实际数据说明中的一个发现是,与在UIRT上下文中使用IRT-LRT方法相比,在MIRT上下文中采用IRT-LRD方法会产生更多标记项。模拟提供了一些证据,表明虽然一维和多维方法在I型错误率方面相似,但多维方法的DIF检测能力更强。第1节中提出并在第2节中应用的效应大小度量在估算方法、密度函数选择、等值方法和锚定项选择方面有所不同。尽管存在这些差异,但结果有相当大的一致性,特别是对于显示最大值的项目。未来的工作需要在多组、多维数据的背景下检查DIF检测。PROMIS标准包括在确定显著DIF时纳入效应大小度量。在基于IRT的DIF检测程序的背景下,检查效应大小度量的综合方法仍处于早期开发阶段。

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第62页,共15页 统计学在心理学中的应用
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