Correcting Sample Selection Bias in PISA Rankings
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以分位数方法构造选择校正后的成绩界限，直接涉及分布信息；未明确提出因果效应或面板数据分析。
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校正 PISA 排名中的样本选择偏差
- 研究问题
- PISA 仅观察十五岁仍在校学生的成绩，如何处理不同国家辍学率造成的样本选择，并界定平均成绩及排名的不确定性？
- 方法与思路
- 作者采用基于分位数的选择校正，为国家平均成绩构造上下界，再据此形成乐观与悲观排名，并应用于 PISA 2018。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法以平均成绩区间替代点估计，使真实排名位于两种排名之间；应用显示选择校正会明显改变成绩和排名。
- 阅读关注点
- 应核对分位数校正依赖的选择假设、成绩界限与排名界限的构造，以及抽样误差如何进入跨国比较和排名推断。
- 阅读边界
- 这是预印本，同行评审与期刊接收均未核实；摘要未说明选择机制假设、界限宽度及具体排名变化，无法判断校正强度。
原文摘要
This paper proposes a method to account for sample selection (survivor bias) in cross-country comparisons. International assessments such as the Programme for International Student Assessment (PISA) observe outcomes only for students enrolled in school at age 15, which can distort comparisons in countries with high dropout rates. I consider a quantile-based selection correction that delivers bounds on countries' average performance rather than point estimates. Using these bounds, I construct optimistic and pessimistic rankings, with each country's true rank lying between the two. An application to PISA 2018 shows that correcting for selection bias leads to substantial changes in countries' average scores and rankings.