ラッシュモデルにおける差異項機能の方法論的側面

要約項目は、異なるグループ（例：性別、言語、文化）で常に平等に機能するわけではありません。したがって、患者報告アウトカムが使用され、異なるグループが比較される場合、データは差異項機能（DIF）について確認する必要があります。同じ一定の差の大きさで機能する項目は、均一DIFを持っているといえます。それに対して、非均一DIFは、測定された潜在変数全体における項目の機能の不均等な違いによって特徴付けられます。本論文の目的は、ラッシュ分析を用いたDIFの方法論的側面について報告し、均一DIFのためにスケールの平均スコアをどのように調整できるかを示すことです。DIFの異なる例が報告されており、特定された均一DIFの調整前後の平均スコアの違いの例も含まれています。結論として、サブポピュレーション間の違い、したがって経済的影響などの他のアウトカムは、寸法内の1つまたはそれ以上の項目がDIFを持つ場合、過小または過大評価される可能性があります。