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Autor/inSempé, Lucas
TitelSchool-Level Inequality Measurement Based Categorical Data: A Novel Approach Applied to PISA
QuelleIn: Large-scale Assessments in Education, 9 (2021), Artikel 9 (31 Seiten)Infoseite zur Zeitschrift
PDF als Volltext Verfügbarkeit 
ZusatzinformationORCID (Sempé, Lucas)
Spracheenglisch
Dokumenttypgedruckt; online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN2196-0739
DOI10.1186/s40536-021-00103-7
SchlagwörterEqual Education; Item Response Theory; Measurement; Foreign Countries; Achievement Tests; International Assessment; Secondary School Students; Regression (Statistics); Program for International Student Assessment
AbstractThis paper introduces a new method to measure school-level inequality based on Item Response Theory (IRT) models. Categorical data collected by large-scale assessments poses diverse methodological challenges hinder measuring inequality due to data truncation and asymmetric intervals between categories. I use family possessions data from PISA 2015 to exemplify the process of computing the measurement and develop a set of country-level mixed-effects linear regression models comparing the predictive performance of the novel inequality measure with school-level Gini coefficients. I find school-level inequality is negatively associated with learning outcomes across many non-European countries. (As Provided).
AnmerkungenSpringer. Available from: Springer Nature. One New York Plaza, Suite 4600, New York, NY 10004. Tel: 800-777-4643; Tel: 212-460-1500; Fax: 212-460-1700; e-mail: customerservice@springernature.com; Web site: https://link.springer.com/
Erfasst vonERIC (Education Resources Information Center), Washington, DC
Update2024/1/01
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