Comparison of Partially Measured Latent Traits across Nominal Subgroups
名义分组间部分测量潜在特质的比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及教育测评中的潜在特质分布，相容性建模不足以认定为经济学结构估计或分布效应研究。
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名义分组间部分测量潜在特质的比较
- 研究问题
- 在大型测评中，如何估计仅被部分测量的潜在能力在不同分组中的分布，并与总体正态分布假设保持一致？
- 方法与思路
- 作者针对基于项目反应理论和边际最大似然的测评情境，提出使用相容总体与组内分布假设的分组估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法消除以往临时设定组内分布与总体正态性假设之间的冲突，使总体与分组估计的分布设定一致。
- 阅读关注点
- 应核对部分测量的含义、总体与分组分布如何相容，以及项目反应模型、分组样本量和估计不确定性的处理。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未给出分组分布形式、识别条件或比较结果，不能推断刊本变化。
原文摘要
This article presents a method for estimating the subgroup distributions of a latent trait measured as a normal variate in the population. This problem occurs in large-scale assessments, such as the National Assessment of Educational Progress, the National Adult Literacy Survey, and other programs where proficiencies are estimated via marginal maximum likelihood through a model based on item-response theory. Heretofore, estimates of subgroup means were often estimated using ad hoc assumptions about within-group distributions, which conflicted with concurrent assumptions about normality of the population distributions. The method presented here removes the conflict, using consistent distributional assumptions for population and subgroup estimates.