Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
Gratis thuislevering in België vanaf € 30
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Door een staking bij bpost kan je online bestelling op dit moment iets langer onderweg zijn dan voorzien. Dringend iets nodig? Onze winkels ontvangen jou met open armen!
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Many educational tests use testlets as a way of providing context. When testlet effect and item idiosyncratic features of individual items are both considered to be the reasons of DIF in many educational tests using testlets, it is interesting to investigate the phenomena of DIF amplification and cancellation resulting from the interactive effects of these two factors. This research presented a study based on a multiple-group testlet item response theory model to examine in detail different situations of DIF amplification and cancellation at the item and testlet level using testlet characteristic curve procedures with signed/ unsigned area indices and logistic regression procedure. The testlet DIF model was estimated using a hierarchical Bayesian framework with the Markov Chain Monte Carlo method. The simulation study investigated all of the possible conditions of DIF amplification and cancellation. Real data analysis indicated the existence of testlet effect and its magnitudes of difference on the means and/or variance of testlet distribution between manifest groups such as gender or ethnicity.