廖虹宇 王立君

1 引言

考試作為一種相對公平競爭的機制，從古至今都是人才選拔的主要方式?，F(xiàn)代社會不管是升學、就業(yè)升職等都離不開考試，考試的重要性日益凸顯。那么考試項目本身是否足夠公平？考試內容是否有利于某些群體，而對另外的群體不利呢？同時，在考試公平性受到影響時，考試的效度也得不到保證?，F(xiàn)代考試采用項目功能差異（Differential Item Functioning，DIF）來研究該問題。DIF分析作為評估測驗公平性和效度的關鍵，已經成為世界標準化考試質量分析的必要環(huán)節(jié)。由于DIF研究的重要性，曾秀芹和孟慶茂（1998，1999）等較早在國內進行了DIF的相關研究，隨后嚴芳和張增修（2001），任杰（2002），曹亦薇（2003）張穎和趙世明（2004），鹿士義（2004），劉文、邊玉芳和陳玲麗（2010）等將DIF分析運用到了各種測驗的分析當中，可見國內越來越多的研究者開始重視DIF分析在測驗質量評估中的作用。另外，關于DIF方法的比較也涌現(xiàn)出一些文章，如董圣鴻和馬世曄（2001），于媛穎（2004），駱方和張厚粲（2006）。但是這些研究都是基于實際數(shù)據(jù)的研究，由于實際數(shù)據(jù)的特殊性，用其作為研究的基礎，難以對不同方法間的特性差異得出普遍的結論。而Monte Carlo模擬作為一種經濟高效的方法可以為我們提供更為普遍的結論。因此，本研究采用Monte Carlo模擬，對兩種常用的DIF分析方法進行比較。

目前，已經開發(fā)出了許多DIF檢測方法，如MH方法（Mantel-Haenszel Procedure），SIBTEST方法（Simultaneous Item Bias Procedure），LR方法（Logistic Regression Procedure），STND 方法（Standardization），Lord卡方檢驗法等。各種方法都有其優(yōu)缺點，在此本文選取MH和LR方法，兩種方法均使用普遍，且檢出率高。MH方法計算簡單，花費低，易于實際應用，且不要求大樣本（Narayanan&Swaminathan，1996）。LR方法可以看作MH方法的擴展方法，可同時有效地檢測一致性DIF（Uniform DIF）和非一致性DIF（Nonuniform DIF）（Rogers&Swaminathan，1993）。

2 兩種DIF檢測方法的介紹

2.1 MH方法

MH方法由Mantel和Haenszel（1959）首先提出，Holland（1985）以及Holland和Thayer（1988）把這種方法用于檢測項目功能差異[3]?，F(xiàn)在已經成為檢測DIF應用最為廣泛的一種方法。MH法用于偵查兩級記分項目的DIF，以測驗總分作為匹配變量。MH方法統(tǒng)計量的計算建立在一張S×2×2的列聯(lián)表中，其中S是測驗總分的水平數(shù)，對于其中的任一水平K，可構成一個來自兩子群體在項目上得、失分數(shù)的2×2列聯(lián)次數(shù)表（見表1）。

表1 MH法S×2×2列聯(lián)表

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)完成上述的S×2×2列聯(lián)表，即可按表中數(shù)據(jù)計算αMH，公式如下：

其中f1rk、f0rk分別是在第k個能力水平組中，參照組答對項目的人數(shù)和答錯項目的人數(shù)；f1fk、f0fk則是目標組答對的人數(shù)和答錯的人數(shù)。

αMH的取值介于0至正無窮之間。αMH=1.0時，表示該研究項目無DIF；αMH＜1.0時，表示研究項目對目標組有較低難度；αMH＞1.0時，表示所研究項目對參照組有較低難度。但是由于αMH的計算來自樣本數(shù)據(jù)，因此對其值是否等于1.0必須進行統(tǒng)計檢驗（董圣鴻，馬世曄，2001）。

2.2 LR方法

Swaminathan和Rogers于1990年介紹了此方法：令Y為項目分數(shù)變量，取值為1或0；令Z為觀察變量，通常為測驗總分；令V為被試分類變量。在完全的Logistic回歸模型中，在給定Z與V的條件下，被試正確作答該測驗項目的概率為：

對上式兩邊取對數(shù)，整理得：

這樣就將Logistic回歸模型轉化成了線性回歸模型，因變量就是我們通常所說的Logit，Z和V都是觀察變量，ZV項僅是一個記號，表示兩觀察變量的組合水平。雖非直接觀察變量，但也可由Z與V的觀察變量而推定。用極大似然法或最小二乘法等其他方法估出回歸參數(shù)β0、β1、β2和β3。對于這些估計的回歸參數(shù)可以用假設檢驗方法檢驗它們的顯著性。檢驗的不同結果，對DIF的檢測有不同的含義：如果方程中只有β0與β1不為零（與零有顯著差異），則表示該項目無DIF；如果方程中β0、β1與β2均不為零，表示該項目有一致性DIF；如果ZV項參數(shù)β3也不為零，則表示項目存在非一致性DIF]（鹿士義，2004）。

3 實驗設計

3.1 數(shù)據(jù)模擬

本研究所使用的是兩參數(shù)Logistic模型，對于任意一個能力為θ的被試，其在項目i上的正確作答概率Pi（θ）為：

其中，被試能力參數(shù)θ～N（0，1），項目區(qū)分度ln（a）～N（0，1），難度參數(shù)b ～N（0，1），D=1.7。

3.2 DIF項目模擬設計

本研究固定測驗長度為50個項目，均為二級記分項目。50個項目的原始參數(shù)情況（見表2）。無DIF的項目在目標組與參照組中各參數(shù)不變，即不同組中能力相同的被試，其在該類項目上的正確作答概率相同；有一致性DIF的項目在兩組中具有不同的難度，相同的區(qū)分度，因此通過改變其中一組被試的項目難度參數(shù)來設定有一致性DIF的項目；有非一致性DIF的項目在兩組中具有不同的區(qū)分度，相同的難度，因此通過改變其中一組被試的項目區(qū)分度參數(shù)來設定有非一致性DIF的項目。

3.3 研究設計

表2 項目參數(shù)情況

兩被試組的匹配變量為被試在無DIF的題目上的得分和。

本研究的自變量如下：樣本量（300，800，1200，1600，2000），DIF值大?。?.25，0.5，1），DIF項目的比例（8%，16%，24%），DIF方法（MH和LR）。已有研究表明，要想得到合適的檢出率，參照組和目標組的樣本量至少分別要200～250人（Swaminathan&Rogers，1990;Rogers&Swaminathan，1993）。為了獲得更加穩(wěn)定的結果，本文選取了300作為最小樣本量，并以2000作為最大樣本量（見表2）。在8%的項目（4個項目）有DIF時，設定3題，6題，26題，30題有DIF，前兩個項目為含一致性DIF的項目，后兩個為含非一致性DIF的項目；在16%的項目（8個項目）有DIF時，設定3題，6題，9題，12題，26題，30題，34題，40題有DIF，前4個項目為含一致性DIF的項目，后4個題目為含非一致性DIF的項目；24%的項目（12個項目）有DIF時，設定3題，6題，9題，12題，17題，21題，26題，30題，34題，40題，43題，48題有DIF，同樣前6個題目為含一致性DIF的項目，后6個題目為含非一致性DIF的項目。因此本研究的實驗設計為5×3×3×2的混合設計，共計90種實驗條件，每種條件下重復100次，共計9 000次。模擬運算用R-2.15.2進行。

因變量：I型錯誤率和檢出率。統(tǒng)計學中I型錯誤為棄真錯誤，即當原假設為真（統(tǒng)計學意義上不顯著）時，卻錯誤地否定了原假設。在DIF分析中則表示，當原假設（題目沒有DIF）為真時，卻錯誤地否定原假設，認為題目含有DIF。如果一個DIF檢測方法I型錯誤率高，那么就說明該方法不夠好，會錯誤識別不含DIF的題目，而被錯誤識別出有DIF的題目可能會面臨被修改或刪除，從而也就增加了相應的工作量，浪費人力。檢出率為統(tǒng)計學中的正確拒斥率，也被成為統(tǒng)計檢驗力，即原假設（題目沒有DIF）為假時，正確地拒絕了原假設，認為題目有DIF。因此，檢出率高就代表該方法好，能夠很好地檢測出有DIF的項目。

4 結果

4.1 I型錯誤率分析

表3呈現(xiàn)了MH和LR兩種方法在不同條件下的平均I型錯誤率。

表3 MH和LR的平均I型錯誤率情況（α=0.05時）

由表3可以看出，MH和LR兩種方法的I型錯誤率均在0.05左右，說明兩種方法都比較好。MH的I型錯誤率隨樣本量有較小幅度的增加（0.052增至0.0550）；且隨著有DIF的項目比例的增加也有較小幅度的增加（0.0510增至0.0546）；而LR的I型錯誤率在所有情況下都較穩(wěn)定，保持在0.049～0.051。因此，可以看出MH方法的I型錯誤率變動范圍比LR略大（MH:0.0510～0.0550；LR:0.0497～0.0517）。

另外也可以看到，MH的I型錯誤率總是略高于LR的I型錯誤率，在樣本量=2000及DIF項目的比例=24%時，兩種方法的I型錯誤率差異最大。在樣本量=800時，兩種方法的I型錯誤率都最小。

表4呈現(xiàn)了MH和LR兩種方法的檢出率情況。

表4 MH和LR的檢出率情況

從表4可以看到，對于DIF類型來說，MH對非一致性DIF的檢測相當差，對一致性DIF的檢出率大大高于對非一致性DIF的檢出率。對于一致性DIF，MH和LR在樣本量?。∟R=NF=300）時，檢出率能達到0.5，且MH的檢出率在所有樣本量下都是略高于LR的（Swaminathan&Rogers，1990）；對于非一致性DIF，LR的檢出率則遠遠高于MH的，LR對兩種類型的DIF檢測都很好，適用于檢測兩種DIF類型。MH對非一致性DIF的檢測很差，是因為MH是設計來用于檢測一致性DIF的，其對非一致性DIF的檢測不夠敏感（Swaminathan&Rogers，1990;Li，Brooks，&Johanson，2012）。因此，兩種方法的比較在接下來僅限于比較檢測一致性DIF時的表現(xiàn)。

兩種方法的檢出率，不管是一致性DIF還是非一致性DIF，都隨著樣本量及DIF值的增加而增加，在樣本量從300到800及DIF值從0.25增到0.5時，兩種方法檢出率的增長幅度最大?？梢钥吹?，在樣本量大（NR=NF=2000）及DIF值大（DIF=1）時，除去MH檢測非一致性DIF時，此時兩種方法的檢出率都很高，在0.9左右。

DIF項目的比例對兩種方法的檢出率的影響則不同。對一致性DIF來說，兩種方法的檢出率隨DIF項目比例的增加而增加，在DIF項目比列達到24%（12個題目有DIF）時，兩種方法的檢出率都在0.8以上；而對非一致性DIF來說，檢出率有所下降[MH：0.314（8%），0.230（24%）；LR：0.803（8%），0.732（24%）]。

從表4還可以看出，在檢測一致性DIF時，MH方法的檢出率在樣本量為1200時就已在0.8以上，而LR在1600才達到MH的水平。這可能是因為LR是參數(shù)方法，對樣本量的要求較大，因此在樣本量偏大時才能達到一個比較好的檢出率。

5 討論

本研究的結果與前人的研究結果一致，MH適合于檢測一致性DIF，檢測一致性DIF時，檢出率高，且略高于LR。而LR在檢測一致性和非一致性DIF時檢出率都很好，但是其對樣本量的要求較高。DIF項目的比例增加對檢出率影響隨著DIF類型的不同有所不同?？偟膩碚f，MH是檢測一致性DIF非常好的方法，并且它不需要大樣本，方法簡單易用。因此ETS一直采用它對項目DIF作常規(guī)分析（余仁勝，1999）。當要研究其他方法時，通常以這個方法作為標準，將其他方法與之對比（曾秀芹，孟慶茂，1999）。LR是一個可以同時檢測一致性DIF和非一致性DIF的很強大的方法，在樣本量達到1500左右時，能夠很好地發(fā)揮其優(yōu)勢。

項目功能差異是在我國的研究還有待進一步地深入，未來還有許多可以研究的方向，當兩被試組能力水平不同時不同方法的DIF檢測情況，不同匹配變量對DIF檢測的影響，小樣本時如何優(yōu)化DIF檢測等都值得進一步的研究。

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