Análisis de DIF con Grupos y Elementos de Anclaje Desconocidos

Área de la Ciencia:

• Psicometría
• Modelado estadístico
• Medición educativa

Sus antecedentes:

• Garantizar la equidad en encuestas y pruebas es fundamental.
• El análisis de funcionamiento diferencial de ítems (DIF) evalúa la invarianza de la medición a nivel de ítem.
• Los métodos DIF tradicionales requieren grupos de comparación y elementos de anclaje conocidos, que a menudo no están disponibles.

Objetivo del estudio:

• Proponer un marco estadístico general para el análisis DIF cuando se desconocen tanto los grupos de comparación como los elementos de anclaje.
• Desarrollar un método que identifique simultáneamente subgrupos latentes y elementos DIF.
• Proporcionar un algoritmo computacionalmente eficiente para resolver el modelo propuesto.

Principales métodos:

• Un marco estadístico novedoso que modela grupos desconocidos a través de clases latentes.
• Introducción de parámetros DIF específicos del ítem.
• Un estimador regularizado L1 para identificar simultáneamente clases latentes y elementos DIF.
• Un algoritmo de Expectation-Maximization (EM) computacionalmente eficiente para la optimización.

Principales resultados:

• El marco propuesto maneja eficazmente el análisis DIF sin conocimiento previo de grupos o elementos de anclaje.
• Los estudios de simulación demuestran el rendimiento del método.
• El enfoque se aplicó con éxito a datos de pruebas educativas del mundo real.

Conclusiones:

• El marco estadístico desarrollado ofrece una solución robusta para el análisis DIF en escenarios desafiantes.
• Este método mejora la evaluación de la invarianza de la medición y la equidad en instrumentos educativos y de encuestas.
• Los hallazgos contribuyen al avance de los métodos psicométricos para la detección de sesgos en los ítems.