Learn R Programming
LSAmitR (version 1.0-2)

datenKapitel08: Illustrationsdaten zu Kapitel 8, Fehlende Daten und Plausible Values

Description

Hier befindet sich die Dokumentation der in Kapitel 8, Fehlende Daten und Plausible Values, im Herausgeberband Large-Scale Assessment mit R: Methodische Grundlagen der <U+00F6>sterreichischen Bildungsstandard<U+00FC>berpr<U+00FC>fung, verwendeten Daten. Die Komponenten der Datens<U+00E4>tze werden knapp erl<U+00E4>utert und deren Strukturen dargestellt.

Usage

data(datenKapitel08)

Arguments

Format

datenKapitel08 ist eine Liste mit den vier Elementen data08H, data08I, data08J und data08K, die Kontextinformationen mit fehlenden Daten zur Imputation sowie Instrumentendaten im Multiple-Matrix-Design f<U+00FC>r die Plausible-Value-Ziehung enthalten.

  • data08H: Roh-Datensatz mit Leistungssch<U+00E4>tzern und Kontextinformationen f<U+00FC>r 2507 Sch<U+00FC>ler/innen in 74 Schulen.

    idstud Sch<U+00FC>leridentifikator.
    idschool Schulenidentifikator.
    wgtstud Stichprobengewicht der Sch<U+00FC>lerin/des Sch<U+00FC>lers (vgl. Kapitel 2, Stichprobenziehung, im Band).
    wgtstud Stichprobengewicht der Schule (vgl. Kapitel 2 im Band).
    Stratum Stratum der Schule. (1:4 = Stratum 1 bis Stratum 4; f<U+00FC>r eine genauere Beschreibung der Strata, siehe Kapitel 2 im Band).
    female Geschlecht (1 = weiblich, 0 = m<U+00E4>nnlich).
    migrant Migrationsstatus (1 = mit Migrationshintergrund, 0 = ohne Migrationshintergrund).
    HISEI Sozialstatus (vgl. Kapitel 10, Reporting und Analysen, im Band).
    eltausb Ausbildung der Eltern.
    buch Anzahl der B<U+00FC>cher zu Hause.
    SK Fragebogenskala "Selbstkonzept".
    LF Fragebogenskala "Lernfreude".
    NSchueler Anzahl Sch<U+00FC>ler/innen in der 4. Schulstufe (vgl. Kapitel 2 im Band).
    NKlassen Anzahl Klassen in der 4. Schulstufe (vgl. Kapitel 2 im Band).
    SES_Schule Auf Schulebene erfasster Sozialstatus (siehe Buchkapitel).
    E8WWLE WLE der Schreibkompetenz (vgl. Kapitel 7, Statistische Analysen produktiver Kompetenzen, im Band).

    'data.frame': 2507 obs. of 17 variables: $ idstud : int [1:2507] 10010101 10010102 10010103 10010105 10010106 10010107 ... $ idschool : int [1:2507] 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 1001 ... $ wgtstud : num [1:2507] 34.5 34.5 34.5 34.5 34.5 ... $ wgtschool : num [1:2507] 31.2 31.2 31.2 31.2 31.2 ... $ stratum : int [1:2507] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ female : int [1:2507] 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 ... $ migrant : int [1:2507] 0 0 0 0 0 NA 0 0 0 0 ... $ HISEI : int [1:2507] 31 NA 25 27 27 NA NA 57 52 58 ... $ eltausb : int [1:2507] 2 NA 2 2 2 NA 2 1 2 1 ... $ buch : int [1:2507] 1 1 1 1 3 NA 4 2 5 4 ... $ SK : num [1:2507] 2.25 2.25 3 3 2.5 NA 2.5 3.25 3.5 2.5 ... $ LF : num [1:2507] 1.25 1.5 1 1 4 NA 2 3.5 3.75 2.25 ... $ NSchueler : int [1:2507] 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 ... $ NKlassen : int [1:2507] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ SES_Schule: num [1:2507] 0.57 0.57 0.57 0.57 0.57 0.57 0.57 0.57 0.57 0.57 ... $ E8WWLE : num [1:2507] -3.311 -0.75 -3.311 0.769 1.006 ... $ E8LWLE : num [1:2507] -1.175 -1.731 -1.311 0.284 0.336 ...

  • data08I: Datensatz zur Illustration der Bedeutung einer geeigneten Behandlung fehlender Werte und von Messfehlern.

    index Laufindex.
    x Vollst<U+00E4>ndig beobachteter Sozialstatus.
    theta Kompetenzwert.
    WLE WLE-Personensch<U+00E4>tzer (vgl. Kapitel 6 im Band).
    SEWLE Messfehler ("standard error") des WLE-Personensch<U+00E4>tzers.

    'data.frame': 1500 obs. of 6 variables: $ index: int [1:1500] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... $ x : num [1:1500] 0.69 0.15 -0.13 -0.02 0.02 0.02 -0.56 0.14 -0.06 -1.41 ... $ theta: num [1:1500] 2.08 -1.56 -0.65 -0.62 0.76 -1 1.12 0.08 0 -0.6 ... $ WLE : num [1:1500] 1.22 -2.9 -2.02 0.03 0.8 0.93 0.28 -0.77 -0.31 -1.76 ... $ SEWLE: num [1:1500] 0.83 0.82 0.8 0.8 0.8 0.81 0.81 0.8 0.8 0.8 ... $ X : num [1:1500] 0.69 0.15 NA NA 0.02 0.02 -0.56 NA -0.06 -1.41 ...

  • data08J: Datensatz data08H nach Imputation der fehlenden Werte. F<U+00FC>r die Beschreibung der Variablen, siehe data08H.

    'data.frame': 2507 obs. of 14 variables: $ idstud : int [1:2507] 10010101 10010102 10010103 10010105 10010106 10010107 ... $ wgtstud : num [1:2507] 34.5 34.5 34.5 34.5 34.5 ... $ female : int [1:2507] 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 ... $ migrant : num [1:2507] 0 0 0 0 0 ... $ HISEI : num [1:2507] 31 56.8 25 27 27 ... $ eltausb : num [1:2507] 2 1.04 2 2 2 ... $ buch : num [1:2507] 1 1 1 1 3 ... $ SK : num [1:2507] 2.25 2.25 3 3 2.5 ... $ LF : num [1:2507] 1.25 1.5 1 1 4 ... $ E8LWLE : num [1:2507] -1.175 -1.731 -1.311 0.284 0.336 ... $ E8WWLE : num [1:2507] -3.311 -0.75 -3.311 0.769 1.006 ... $ NSchueler : num [1:2507] 69 69 69 69 69 69 69 69 69 69 ... $ NKlassen : int [1:2507] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ SES_Schule: num [1:2507] 0.57 0.57 0.57 0.57 0.57 0.57 0.57 0.57 0.57 0.57 ...

  • data08K: Datensatz mit Itemantworten der Sch<U+00FC>ler/innen zu den Testinstrumenten zu H<U+00F6>rverstehen und Schreiben.

    idstud Sch<U+00FC>leridentifikator.
    wgtstud Stichprobengewicht der Sch<U+00FC>lerin/des Sch<U+00FC>lers (vgl. Kapitel 2 im Band).
    E8LS* Itemantworten f<U+00FC>r H<U+00F6>rverstehen (vgl. Kapitel 6).

    'data.frame': 2507 obs. of 99 variables: $ idstud : int [1:2507] 10010101 10010102 10010103 10010105 10010106 10010107 ... $ wgtstud : num [1:2507] 34.5 34.5 34.5 34.5 34.5 ... $ E8LS0158 : int [1:2507] NA NA NA NA NA NA 0 0 NA NA ... $ E8LS0165 : int [1:2507] 0 1 1 0 1 0 NA NA 1 0 ... $ E8LS0166 : int [1:2507] 0 0 1 1 0 1 NA NA 1 1 ... [...] $ E8W014CC : int [1:2507] 0 0 0 3 5 2 NA NA NA NA ... $ E8W014GR : int [1:2507] 0 0 0 3 5 3 NA NA NA NA ... $ E8W014VOC: int [1:2507] 0 0 0 3 5 2 NA NA NA NA ...

References

Robitzsch, A., Pham, G. & Yanagida, T. (2016). Fehlende Daten und Plausible Values. In S. Breit & C. Schreiner (Hrsg.), Large-Scale Assessment mit R: Methodische Grundlagen der <U+00F6>sterreichischen Bildungsstandard<U+00FC>berpr<U+00FC>fung (pp. 259--293). Wien: facultas.

See Also

F<U+00FC>r die Verwendung der Daten, siehe Kapitel 8.