Generating Multiple Imputations for Matrix Sampling Data Analyzed with Item Response Models.

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Autor/inn/en	Thomas, Neal; Gan, Nianci
Titel	Generating Multiple Imputations for Matrix Sampling Data Analyzed with Item Response Models.
Quelle	In: Journal of Educational and Behavioral Statistics, 22 (1997) 4, S.425-45Infoseite zur Zeitschrift Verfügbarkeit
Sprache	englisch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	1076-9986
Schlagwörter	Data Analysis; Item Response Theory; Matrices; Maximum Likelihood Statistics; Models; Research Design; Sampling; National Assessment of Educational Progress + Suchen Sie Ihr Suchwort? Auswertung; Item-Response-Theorie; Matrizenrechnung; Analogiemodell; Forschungsdesign
Abstract	Describes and assesses missing data methods currently used to analyze data from matrix sampling designs implemented by the National Assessment of Educational Progress. Several improved methods are developed, and these models are evaluated using an EM algorithm to obtain maximum likelihood estimates followed by multiple imputation of complete data sets. (SLD)
Erfasst von	ERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC

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