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Redefining Student Success: Applying Different Multinomial Regression Techniques for the Study of Student Graduation Across Institutions of Higher Education

机译：重新定义学生的成功：应用不同的多项式回归技术研究整个大学的学生毕业情况

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Current definitions of retention and graduation rates distort the picture of student success by limiting it to completion of a degree at the institution of entry. By incorporating data from the National Student Clearinghouse (NSC), a clearer picture emerges. The NSC data captures retention and graduation at both entry and transfer institutions. To accommodate this polychotomous definition of success, more sophisticated methods of modeling limited dependent variables are needed. Though multinomial logit is often considered the most accessible method, the strict assumptions it imposes may be inappropriate. We therefore compare multinomial regression techniques to assess their utility in modeling multi-institutional student success.
机译：当前对保留率和毕业率的定义通过将其限制在入学机构完成学位的程度而扭曲了学生的成功情况。通过合并来自国家学生信息交换所（NSC）的数据，可以得出更清晰的图景。 NSC数据捕获入境和转移机构的保留和毕业情况。为了适应这种成功的多变量定义，需要使用更复杂的方法对有限因变量进行建模。尽管多项式logit通常被认为是最易于访问的方法，但它所施加的严格假设可能是不合适的。因此，我们比较多项式回归技术，以评估其在多机构学生成功案例建模中的效用。

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