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Autor/inn/enDavison, Mark L.; Davenport, Ernest C., Jr.; Jia, Hao; Seipel, Ben; Carlson, Sarah E.
TitelRegression with Reduced Rank Predictor Matrices: A Model of Trade-Offs
Quelle(2022), (9 Seiten)
PDF als Volltext (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2) Verfügbarkeit 
ZusatzinformationORCID (Davison, Mark L.)
ORCID (Davenport, Ernest C., Jr.)
ORCID (Jia, Hao)
ORCID (Seipel, Ben)
Weitere Informationen
Spracheenglisch
Dokumenttypgedruckt; online; Monographie
DOI10.1037/met0000512
SchlagwörterRegression (Statistics); Prediction; Predictor Variables; Models; Multiple Choice Tests; Item Response Theory; Error Patterns; Test Items; Reading Achievement
AbstractA regression model of predictor trade-offs is described. Each regression parameter equals the expected change in Y obtained by trading 1 point from one predictor to a second predictor. The model applies to predictor variables that sum to a constant T for all observations; for example, proportions summing to T=1.0 or percentages summing to T=100 for each observation. If predictor variables sum to a constant T for all observations and if a least squares solution exists, the predicted values for the criterion variable Y will be uniquely determined, but there will be an infinite set of linear regression weights and the familiar interpretation of regression weights does not apply. However, the regression weights are determined up to an additive constant and thus differences in regression weights [beta][subscript v] - [beta][subscript v]* are uniquely determined, readily estimable, and interpretable [beta][subscript v] - [beta][subscript v]* is the expected increase in Y given a transfer of 1 point from variable v* to variable v. The model is applied to multiple-choice test items that have four response categories, one correct and three incorrect. Results indicate that the expected outcome depends, not just on the student's number of correct answers, but also on how the student's incorrect responses are distributed over the three incorrect response types. [This is the online first version of an article that will be published in "Psychological Methods" (ISSN 1082-989X).] (As Provided).
Erfasst vonERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update2024/1/01
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