傾向スコアを用いた大規模公的試験の等化

使用倾向评分等同于大规模公开试验

基本信息

批准号：
16650220
负责人：
荘島宏二郎
金额：
$ 0.83万
依托单位：
The National Center for University Entrance Examinations
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
2004
资助国家：
日本
起止时间：
2004 至 2006
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-16650220/
关键词：
センター試験項目反応理論傾向スコア等化標準化

项目摘要

本研究では,割り当てが多値の状況で,かつ,共変量に欠測がある状況において傾向スコアによって重み付けた分布の等百分位法の手続きを述べた.傾向スコアを用いるにあたりWeak unconfbundednessを仮定した.また,共変量の欠測にはMARを仮定し,傾向スコアの不偏推定値を得るための完全情報多項ロジスティック回帰分析を用いた.等百分位法,傾向スコア,完全情報最尤法,多項ロジスティック回帰分析など,いずれの技法も従来からあるものであるが,得点調整(等化)という一連の手続きをパッケージとして提案し,また,分析例を示した.等百分位法は,得点調整において最も基本的な手法であり,実際のNCTにおける得点調整で用いられている分位点差縮小法(reduced percentile method;前川,2003)は,等百分位法を改良したものである.本方法は,広い意味ではmatched sampleによる等化を達成したものであり,受験者集団の能力分布の違いを補正してテスト間の難易度についてのみ等化を行うものである.本方法は,「公民」教科の3科目「現代社会」「倫理」「政治経済」についても直ちに応用可能な手法である.ただし,「理科」については,NCTの実施要綱より,「物理・化学・地学・生物」のうち,「物理・地学」をともに受験することができない以外は複数選択可能である.したがって,本研究のように,1科目選択したら他科目を選択できない状況ではないため,傾向スコアの推定について本方法を工夫する必要があり,今後の課題である.

在本研究中，我们描述了在作业是多值且缺少协变量的情况下使用等分位数方法进行倾向得分加权分布的过程。我们还假设缺失协变量为 MAR，并使用全信息多项逻辑回归分析来获得倾向得分的无偏估计，以及最大似然法、多项逻辑回归分析等。虽然这些技术已经存在很长时间了，但我们提出了一系列称为分数调整（均衡）的程序作为一个包，并提供了一个分析示例。等百分位数方法是分数调整的最基本方法是的，有一个。实际NCT中分数调整中使用的减少分位数差异法。百分位数法（Maekawa，2003）是等百分位数法的改进版本。这种方法利用样本实现均等化，并校正应试者的能力分布差异，仅使测试之间的难度水平均等化，这是一种可以立即应用于现代社会、伦理学和政治经济学的方法。、NCT的实用根据项目指南，可以从“物理、化学、地球科学和生物学”中选择多个科目，但不能同时选修“物理和地球科学”。因此，在这项研究中，如果你选择了一个科目，你可以选择其他科目，由于我们不处于无法选择的情况，所以有必要设计一种估计倾向得分的方法，这是一个未来的课题。