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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:文本研究教育测评的抽样设计与潜在能力测量,未涉及所列分位数效应或其他经济计量细分问题。

反馈分类问题

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代码、数据与补充材料

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关注这篇论文的作者
Linda M. Zeger
Neal Thomas

相关潜在特质的高效矩阵抽样测评:美国全国教育进展评估实例

研究问题
当每位学生只能回答有限数量的题目时,如何分配不同题目子集,以高效估计多个相关潜在能力的分布?
方法与思路
作者研究矩阵抽样测评设计,在答题数量受限的条件下比较题目分配,并考虑潜在能力的测量误差方差。
材料陈述的贡献
摘要称,每人覆盖各项能力且使同一能力的测量误差方差较均衡的设计,可优于按学生子样本分别测量能力的设计。
阅读关注点
应核对效率评价指标、潜在能力与测量误差模型,以及均衡误差方差的建议依赖哪些相关性和题目条件。
阅读边界
仅据版本未注明的索引摘要;未说明设计优势的具体条件与幅度,不能将测评分布估计直接视为经济分布效应研究。

原文摘要

We study the efficiency of administering different subsets of a large collection of items in a sample survey to different people to estimate the distribution of several correlated traits. The designs are motivated by examples from the National Assessment of Educational Progress, an ongoing survey of U.S. students in the fourth, eighth, and twelfth grades. In this survey the traits represent proficiency in different subjects. For example, the Mathematics assessment estimates proficiency with Numbers and Operations, Measurement, and several other traits. Time constraints and concerns about student motivation limit the number of items that can be administered to a small subset of the items defining each trait. We find that effective matrix designs assign some items to measure each trait, even if the resulting number of items assigned to each trait must be small. Efficient allocations of items are ones that produce measurement error variances for a given trait that are similar for each sampled student. These allocations can be substantially better than designs that split the sample and measure traits on different subsets of students. Our results are consistent with recent research on efficient survey instrument design, but lead to substantially different recommendations due to the errors in the measurement of the traits.

笔记与分组
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