增值评价中缺失数据对线性回归模型成绩预测的影响

徐路明; 杨亚坤

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增值评价中缺失数据对线性回归模型成绩预测的影响

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在探索适合区域学校效能的增值评价方法时,线性回归模型因其具有较高的预测力与易理解的特点,成为入门的首选方法之一。在实际应用中,由于学生转学、回生源地参加中、高考等因素,建模时并不能获得全区域的完整数据,学校在计算效能时也受到一定的影响。本研究通过数据模拟的方式,使用线性模型,探讨了数据缺失对学校增值评价的影响。研究发现:(1)缺失比例较小(5%、10%)时,对学校增值效能计算的影响较小;(2)样本量对学校增值效能计算的影响较小;(3)当学校水平存在差异(好、中、差)时,缺失数据引起的增值效能计算误差大于学校水平均衡时的误差。

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来源
《考试研究》 |2020年第3期|P.32-37|共6页
作者
徐路明; 杨亚坤;
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作者单位

温州市瓯海区教师发展中心浙江温州325000;

金华教育学院浙江金华321000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类考试;
关键词
增值评价; 缺失数据; 线性回归模型; 成绩预测;

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