通过多水平潜在马尔可夫Rasch模型评估学校表现
应用统计
2012-02-21 v1
摘要
本文描述了一种潜在马尔可夫Rasch模型的扩展，用于分析带有协变量的二元纵向数据，其中受试者被收集在聚类中，例如学生按班级聚类。对于每个受试者，潜在过程用于表示感兴趣的特征（例如能力），条件依赖于其所属聚类的效应。后一种效应通过一个与每个聚类相关的离散潜在变量来建模。对于模型参数的最大似然估计，我们概述了一个EM算法。我们展示了所提出的模型如何用于评估认知数学成就的发展。该方法应用于分析在意大利伦巴第大区收集的一个数据集，该数据集基于公立和私立学校初中生三年测试成绩。
引用
@article{arxiv.0909.4961,
title = {Assessment of school performance through a multilevel latent Markov Rasch model},
author = {Francesco Bartolucci and Fulvia Pennoni and Giorgio Vittadini},
journal= {arXiv preprint arXiv:0909.4961},
year = {2012}
}