A Bayesian Hierarchical Selection Model for Academic Growth With Missing Data.

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/in	Allen, Jeff
Titel	A Bayesian Hierarchical Selection Model for Academic Growth With Missing Data.
Quelle	In: Applied measurement in education, (2017) 2, S.147Infoseite zur Zeitschrift PDF als Volltext (1); PDF als Volltext (2) Verfügbarkeit
Dokumenttyp	gedruckt; online; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0895-7347
DOI	10.1080/08957347.2017.1283318
Abstract	Using a sample of schools testing annually in grades 9-11 with a vertically linked series of assessments, a latent growth curve model is used to model test scores with student intercepts and slopes nested within school. Missed assessments can occur because of student mobility, student dropout, absenteeism, and other reasons. Missing data indicators are modeled using logistic regression, with grade 9 and potentially unobserved growth scores used as covariates. Under a hierarchical selection model, estimates of school effects on academic growth and missingness are obtained. The results from the selection model are compared to a model that ignores the missing data process.
Erfasst von	OLC
Update	2023/3/07

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