方法論レビュー：測定バイアスを評価するための統計的アプローチ

心理的および教育的テストにおける測定バイアスを検出するために、この10年間で開発された統計的手法をレビューします。測定バイアスを評価するための以前の手法は、一般的にマンテル・ハンゼル手法、標準化アプローチ、ロジスティック回帰モデル、項目応答理論アプローチなどのより洗練された統計的技術に置き換えられています。このレビューは、観測された条件不変モデルまたは観測されていない条件不変モデルに基づいて測定バイアスを検出する方法を区別する概念的枠組みを採用しています。測定バイアスを検出するための統計的方法の開発には進展が見られますが、マッチング変数の選択、測定バイアスの非均一性、新しいおよび新興のパフォーマンス評価方法に対する現在のアプローチの適合性、測定バイアスの原因に関する洞察などの問題は依然として困難です。明らかに、測定バイアスの問題に対する心理測定的解決策は、構成の妥当性のより中心的な問題の理解を深めるでしょう。測定バイアスを検出し、その原因を理解するための統計的方法の継続的な開発は、重要な科学的課題であり続けます。