Regresión logística: alternativas de análisis en la detección del funcionamiento diferencial del ítem / Logistic regression: analytic strategies in differential item functioning detection

RESUMEN

El presente estudio compara varias estrategias analíticas para la detección del Funcionamiento Diferencial del Ítem (DIF) mediante regresión logística. Las distintas alternativas de análisis se comparan sometiendo a contrastación distintos tipos de ítems en los que se han simulado diferentes condiciones de DIF. En todos los casos se ha trabajado con tests de 75 ítems dicotómicos. Se simularon tres tipos de DIF (uniforme, no-uniforme simétrico y no-uniforme asimétrico) con diferentes condiciones decantidad de DIF (0.0, 0.3 y 1.0 para el parámetro de dificultad, y 0.0, 0.25 y 1.0 para el parámetro de discriminación). En términos generales, si atendemos tanto al criterio de mayor potencia en la detección del DIF como de menor costo computacional se recomienda el uso del análisis de regresión logística implementando la estrategia que somete a comprobación la presencia conjunta de DIF uniforme y no-uniforme, complementándola con la significación estadística de la interacción para distinguir entre los dos tipos de DIF (AU)

ABSTRACT

The present study compares several analytic strategies, whose relative efficacy has yet to be evaluated, for detecting DifferentialItem Functioning (DIF) by means of logistic regression. The strategies are compared by checking different item types in which various DIF conditions are simulated. In all cases 75-item, dichotomous response tests were used. Three types of DIF (uniform, symmetric non-uniform and asymmetric non-uniform) were simulated with three conditions for the amount of DIF (0.0, 0.3 and 1.0 for the difficulty parameter, and 0.0, 0.25 and 1.0 for the discrimination parameter). In general, and according to the criteria of greatest power in detecting DIF and low computational cost, it is recommended that applied psychologists and educators who analyse, translate and adapt tests, use logistic regression analysis with the strategy that checks for the presence of both uniform and non-uniform DIF; this should be complemented by calculating interaction significance in order to distinguish between the two types of DIF (AU)