Exploiting TIMSS and PIRLS combined data: Multivariate multilevel modelling of student achievement

Leonardo Grilli; Fulvia Pennoni; Carla Rampichini; Isabella Romeo

doi:10.1214/16-AOAS988

2016年12月利用TIMSS和PIRLS组合数据：学生成绩的多变量多级建模

莱昂纳多·格里利,富尔维亚·佩诺尼,卡拉·兰皮奇尼,伊莎贝拉·罗密欧

附录申请。斯达。 10(4): 2405-2426 （2016年12月）。 DOI:10.1214/16-AOAS988

摘要

我们说明了如何在大规模评估调查的复杂环境中执行多元多层次分析，处理合理的值并解释调查设计。特别是，我们考虑了意大利的TIMSS&PIRLS 2011年四年级学生综合国际数据库样本。多元方法联合考虑了阅读、数学和科学方面的教育成就，从而使我们能够测试协变量与三种结果的差异关联，并估计班内和班间成对结果之间的残差相关性。多层次建模使我们能够理清影响成绩的学生和背景因素。我们还通过外部数据源的指数来说明财富的地区差异。模型残差指出了性能高或低的类。由于教育成就是用可信的值来衡量的，因此估计值是通过多种插补公式获得的。