傾向スコアを用いた大規模公的試験の等化

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本研究では,割り当てが多値の状況で,かつ,共変量に欠測がある状況において傾向スコアによって重み付けた分布の等百分位法の手続きを述べた.傾向スコアを用いるにあたりWeak unconfbundednessを仮定した.また,共変量の欠測にはMARを仮定し,傾向スコアの不偏推定値を得るための完全情報多項ロジスティック回帰分析を用いた.等百分位法,傾向スコア,完全情報最尤法,多項ロジスティック回帰分析など,いずれの技法も従来からあるものであるが,得点調整(等化)という一連の手続きをパッケージとして提案し,また,分析例を示した.等百分位法は,得点調整において最も基本的な手法であり,実際のNCTにおける得点調整で用いられている分位点差縮小法(reduced percentile method;前川,2003)は,等百分位法を改良したものである.本方法は,広い意味ではmatched sampleによる等化を達成したものであり,受験者集団の能力分布の違いを補正してテスト間の難易度についてのみ等化を行うものである.本方法は,「公民」教科の3科目「現代社会」「倫理」「政治経済」についても直ちに応用可能な手法である.ただし,「理科」については,NCTの実施要綱より,「物理・化学・地学・生物」のうち,「物理・地学」をともに受験することができない以外は複数選択可能である.したがって,本研究のように,1科目選択したら他科目を選択できない状況ではないため,傾向スコアの推定について本方法を工夫する必要があり,今後の課題である.