Assessing the performance of different methods for detecting Differential Item Functioning (DIF) Eric Frenette Pierre Valois Marie-Hélène Hébert

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1 Assessing the performance of different methods for detecting Differential Item Functioning (DIF) Eric Frenette Pierre Valois Marie-Hélène Hébert Atelier sur la Presented question at des the workshop langues titled: officielles Large-scale dans assessments les enquêtes of achievement à grande and échelle the issue du of rendement official languages scolaire

2 OVERVIEW OF THE PRESENTATION

3 1. International assessment (IAEP) 2. Differential Item Functioning (DIF) 3. DIF identification methods 4. Results 5. Discussion-conclusion

4 International Assessment of Educational Progress (Lapointe, Mead, & Askew, 1992) 42 countries, 76 items, 5 content areas 3 jurisdictions Ontario (1616 anglo, 1428 franco) Québec (1409 anglo, 1563 franco) New Brunswick (1606 anglo, 1655 franco)

5 Translation problems can influence test s psychometric properties and therefore affect the validity of international comparisons (Ercikan, 1999) Item Response Theory (IRT) scaling and Differential Item Functioning (DIF) procedures can be used to evaluate the impact of translation problems

6 1. International assessment (IAEP) 2. Differential Item Functioning (DIF) 3. Methods used for DIF identification 4. Results 5. Discussion-conclusion

7 DIF is said to occur when two students of the same ability level do not have the same probability of correctly answering an item simply because they are from two different groups (Angoff, 1993; Bertrand et al., 2001).

8 1. International assessment (IAEP) 2. Differential Item Functioning (DIF) 3. Methods used for DIF identification 4. Results 5. Discussion-conclusion

9 TESTGRAF Mantel-Haenszel (common odds ratio estimator) Logistic regression

10 TESTGRAF Based on kernel smoothing techniques (Ramsay, 2000) The area between the response curves for each group is used to assess the amount of DIF for an item DIF items are flagged using a box-and-whiskers plot Severe DIF (extreme value : located at more than 3 times the length of the interquartile range from the 3rd quartile) Moderate DIF (outlier : located at more than 1.5 times but less than 3 times the length of the interquartile range from the 3rd quartile) Trivial DIF (value not considered as outlier or as extreme)

11 Mantel-Haenszel common odds ratio estimator Developed by Mantel and Haenszel (1959), and applied to DIF by Holland and Thayer (1988). The α MH statistic is often transformed on the delta scale used by Educational Testing Service (ETS) to measure item difficulty via ΔMH = ln (αmh). If the absolute value of ΔMH is higher than 1.5 and significantly higher than 1 (at.05), the item is classified as S (severe DIF). If the absolute value of ΔMH is lower than 1 and not significantly higher than 0 (at.05), the item is classified as T (trivial DIF). For any other situation, the item is classified as category M (moderate DIF).

12 Logistic regression Gaining in popularity (Clauser & Mazor, 1998).The analysis consists in testing if the insertion of two variables leads to a significant statistical verdict. Twosteps A control variable (classical total score) is included in the regression equation Variables related to the group and the interaction group*score are included in the equation. If the verdict is positive it can be said that DIF is present. Severe DIF (extreme value : located at more than 3 times the length of the interquartile range from the 3rd quartile) Moderate DIF (outlier : located at more than 1.5 times but less than 3 times the length of the interquartile range from the 3rd quartile) Trivial DIF (value not considered as outlier or as extreme)

13 1. International assessment (IAEP) 2. Differential Item Functioning (DIF) 3. Methods used for DIF identification 4. Results 5. Discussion-conclusion

14 Figure 1. TESTGRAF : Box-and-whiskers plot diagram illustrating outlier values (O) and extreme value (*) of the area between ICC for the 76 items of the IAEP mathematics data sets

15 Figure 2. Logistic regression : Box-and-whiskers plot diagram illustrating outlier values (O) and extreme value (*) for the 76 items of the IAEP mathematics data sets

16 Ontario New-Brunswick Quebec LR-MH-TES LR-TES LR-MH MH-TES LR MH TS Total Table 1. Items identified as severe (S) or moderate (M) DIF by one of the three methods: the logistic regression (LR), TESTGRAF (TES) and Mantel-Haenszel (MH).

17 1. International assessment (IAEP) 2. Differential Item Functioning (DIF) 3. Methods used for DIF identification 4. Results 5. Discussion-conclusion

18 The use of box-and-whiskers plots to identify extreme DIF values with TESTGRAF and logistic regression seems promising All items identified by TESTGRAF were also identified by the two other procedures (identification of items with extreme DIF) Limits: non uniform DIF was not evaluated neither was the possibility to use TESTGRAF to assess non uniform DIF

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