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 利用TIMSS和PIRLS组合数据：学生成绩的多元多层次建模。 （英语） Zbl 1454.62468号 附录申请。斯达。 10，第4期，2405-2426（2016）. 小结：我们说明了如何在大规模评估调查的复杂背景下进行多元多层次分析，处理合理值并解释调查设计。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，并估计课堂内和课堂间成对结果之间的剩余相关性。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。模型残差指出具有高性能或低性能的类。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。 引用于5文件 MSC公司： 第62页第15页 统计学在心理学中的应用 62D05型 抽样理论、抽样调查 关键词：分层线性模型;大规模评估数据;多重插补;可能值;学校效能;二次数据分析 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Grilli}等人，Ann.Appl。Stat.10，No.4，2405--2426（2016；Zbl 1454.62468） 全文： 内政部 arXiv公司