Using Interpretable Machine Learning for Differential Item Functioning Detection in Psychometric Tests

URN zum Zitieren dieses Dokuments:: urn:nbn:de:bvb:355-epub-582858
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:: 10.5283/epub.58285

Kraus, Elisabeth Barbara ; Wild, Johannes

; Hilbert, Sven

Lizenz: Creative Commons Namensnennung-NichtKommerziell 4.0 International
PDF - Veröffentlichte Version
(1MB)

Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 17 Mai 2024 11:55

Alternative Links zum Volltext:DOI Verlag

Details

Vorschau

Bibliographische Daten exportieren

Zusammenfassung

This study presents a novel method to investigate test fairness and differential item functioning combining psychometrics and machine learning. Test unfairness manifests itself in systematic and demographically imbalanced influences of confounding constructs on residual variances in psychometric modeling. Our method aims to account for resulting complex relationships between response patterns and ...

Nur für Besitzer und Autoren: Kontrollseite des Eintrags

Downloadstatistik

Altmetric

Alternative Statistik (altmetrics)

Weitere Literatur (mittels CORE)

Details

Vorschau

Bibliographische Daten exportieren

Zusammenfassung

Zusammenfassung

Downloadstatistik

Downloads

Alternative Statistik (altmetrics)

Weitere Literatur (mittels CORE)

Universitätsbibliothek