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Plausible Values: How to Deal with Their Limitations

机译：合理的价值观：如何应对其局限性

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Rasch modeling and plausible values methodology were used to scale and report the results of the Organization for Economic Cooperation and Development's Programme for International Student Achievement (PISA).rnThis article will describe the scaling approach adopted in PISA. In particular it will focus on the use of plausible values, a multiple imputation approach that is now commonly used in large-scale assessment. As with all imputation models the plausible values must be generated using models that are consistent with those used in subsequent data analysis. In the case of PISA the plausible value generation assumes aflat linear regression with all students' background variables collected through the international student questionnaire included as regressors. Further, like most linear models, homoscedasticity and normality of the conditional variance are assumed.rnThis article will explore some of the implications of this approach. First, we will discuss the conditions under which the secondary analyses on variables not included in the model for generating the plausible values might be biased.rnSecondly, as plausible values were not drawn from a multi-level model, the article will explore the adequacy of the PISA procedures for estimating variance components when the data have a hierarchical structure.
机译：Rasch建模和合理值方法用于衡量和报告经济合作与发展组织的国际学生成就计划（PISA）的结果。本文将介绍PISA中采用的衡量方法。特别是它将着重于合理值的使用，这是目前在大规模评估中普遍使用的一种多重估算方法。与所有插补模型一样，必须使用与后续数据分析中使用的模型一致的模型来生成合理值。在PISA的情况下，可能的价值产生假设线性线性回归，所有通过国际学生问卷调查收集的学生背景变量都作为回归变量。此外，像大多数线性模型一样，假定条件方差的均方差性和正态性。本文将探讨这种方法的一些含义。首先，我们将讨论在不合理的条件下对模型中未包含的变量进行二次分析以产生合理值的可能性。第二，由于并非从多层次模型中得出合理值，因此本文将探讨当数据具有层次结构时，用于估计方差分量的PISA程序。

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  • 来源
    《Journal of applied measurement》 |2009年第3期|320-334|共15页
  • 作者

    Christian Monseur; Raymond Adams;

  • 作者单位

    Universite de Liege, FAPSE, Department Education,Bld. du Rectorat, 5 (B32) 4000 Liege, Belgium;

    University of Melbourne Australian Council for Educational Research;

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