【摘 要】
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Hou,de la Torre和Nandakumar（2014）提出可以使用Wald统计量检验DIF,但其结果的一类错误率存在过度膨胀的问题。本研究中提出了一个使用观察信息矩阵进行计算的改进后的Wald统
【机 构】
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北京师范大学发展心理研究所,中国基础教育质量监测协同创新中心,泰山学院教师教育学院
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Hou,de la Torre和Nandakumar（2014）提出可以使用Wald统计量检验DIF,但其结果的一类错误率存在过度膨胀的问题。本研究中提出了一个使用观察信息矩阵进行计算的改进后的Wald统计量。结果表明：（1）使用观察信息矩阵计算的这一改进后的Wald统计量在DIF检验中具有良好的一类错误控制率,尤其是在项目具有较高区分能力的时候,解决了以往研究中一类错误率过度膨胀的问题。（2）随着样本量的增加以及DIF量的增大,使用观察信息矩阵计算Wald统计量的统计检验力也在增加。
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