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Economics of education review v.61, 2017년, pp.79 - 84   SSCI
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A self-reference problem in test score normalization

Penney, Jeffrey
  • 초록  

    Abstract It is considered standard practice to transform IRT-scaled test scores into standard normal variables for regression analysis in order to enable comparison with other research whose test scores are similarly transformed. This paper calls this practice into question. I show that these transformations can potentially result in radically different estimates of regression parameters due to differences in sample composition. Regression coefficient comparisons between different samples that use z-standardized test scores is only possible if the samples are considered to be random draws from the same population. I outline several different methods to deal with this problem and the caveats attached to each. Highlights Z-standardizing test scores has consequences for regression inference. Coefficients cannot necessarily be compared across different samples in this case. I call this lack of comparability the self-reference problem. The problem stems from differences in sample composition. I outline several ways to compare regression results that use different samples.


  • 주제어

    Black-White test score gap .   Item response theory .   Normalization .   Standardization .   Test scores.  

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