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Journal of Classification
Erschienen in:

11.07.2019

Adjusting Person Fit Index for Skewness in Cognitive Diagnosis Modeling

verfasst von: Kevin Carl P. Santos, Jimmy de la Torre, Matthias von Davier

Erschienen in: Journal of Classification | Ausgabe 2/2020

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Abstract

Because the validity of diagnostic information generated by cognitive diagnosis models (CDMs) depends on the appropriateness of the estimated attribute profiles, it is imperative to ensure the accurate measurement of students’ test performance by conducting person fit (PF) evaluation to avoid flawed remediation measures. The standardized log-likelihood statistic lZ has been extended to the CDM framework. However, its null distribution is found to be negatively skewed. To address this issue, this study applies different methods of adjusting the skewness of lZ that have been proposed in the item response theory context, namely, χ2-approximation, Cornish-Fisher expansion, and Edgeworth expansion to bring its null distribution closer to the standard normal distribution. The skewness-corrected PF statistics are investigated by calculating their type I error and detection rates using a simulation study. Fraction-subtraction data are also used to illustrate the application of these PF statistics.
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Literatur
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Metadaten
Titel
Adjusting Person Fit Index for Skewness in Cognitive Diagnosis Modeling
verfasst von
Kevin Carl P. Santos
Jimmy de la Torre
Matthias von Davier
Publikationsdatum
11.07.2019
Verlag
Springer US
Erschienen in
Journal of Classification / Ausgabe 2/2020
Print ISSN: 0176-4268
Elektronische ISSN: 1432-1343
DOI
https://doi.org/10.1007/s00357-019-09325-5

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