检查自我报告的健康调查数据中的差异性项目功能:通过多层次建模
Dandan Chen Kaptur1, Yiqing Liu2, Bradley Kaptur3
1Pearson, Bloomington, MN, USA. danielle.chen@pearson.com.
与传统方法相比,多层次模型为等级健康调查提供了优越的测量等价性分析. 这些先进的模型更好地解释了差异,提高了自我报告健康数据评估的准确性.
科学领域:
- 医疗保健服务研究 医疗服务研究
- 生物统计学 生物统计学
- 心理测量 心理测量 心理测量
背景情况:
- 测量等价性对于健康调查数据至关重要,但传统方法与等级结构相扎.
- 差异性项目功能 (DIF) 分析对于评估健康调查中的测量等价性至关重要.
- 卫生调查中的层次数据结构需要先进的分析方法.
研究的目的:
- 评估多层次建模在健康调查中用于DIF分析的好处.
- 为了比较多层次的DIF分析与传统的单层次方法.
- 展示对二进制和多进制健康调查数据的多层模型的应用.
主要方法:
- 应用多层二进制逻辑回归对二进制响应数据.
- 应用多层多项逻辑回归用于多种类型的响应数据.
- 使用健康调查数据,将多层次模型与单层次对应模型进行比较.
主要成果:
- 与单一层次模型相比,多层次模型显示出更好的匹配.
- 多级模型解释了数据中显著更多的差异.
- 该研究证实了多层次方法在等级健康调查中对DIF分析的优越性.
结论:
- 多层次建模是DIF分析在等级健康调查数据中更有效的方法.
- 医疗保健研究人员和从业人员可以从理解和应用多层次建模中获益,以改善测量等价性.
- 这项研究倡导采用多层次模型来提高健康调查研究的可靠性和有效性.
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