Update für NEPSscaling verfügbar
Die neue Version 3.1.2 des R-Pakets NEPSscaling beinhaltet Anpassungen aufgrund von Überarbeitungen der Scientific-Use-Files und von Updates zugrundeliegender R-Pakete. Alle verfügbaren Kombinationen aus Startkohorte, Kompetenzdomäne und Erhebungswelle können über die Funktion „currently_implemented()" in NEPSscaling abgerufen werden. Die Bereitstellung in der RemoteNEPS-Umgebung erfolgt zum 19. September 2023.
Weiterführende Informationen zu Plausible Values
Mit Plausible Values lassen sich Kompetenzen von Personen auf Gruppenebene beschreiben. Auf Basis der individuellen Angaben zu den jeweiligen Kompetenztests sowie zusätzlicher Hintergrundmerkmale werden für jede Person zunächst die Wahrscheinlichkeitsverteilung ihrer Kompetenz bestimmt und daraus mehrere Werte zufällig gezogen. Die Analyse wird dann für jeden Plausible Value einzeln berechnet und zu einem Gesamtergebnis zusammengefasst. Dies erlaubt messfehlerbereinigte Schätzungen von Effekten auf Populationsebene und eignet sich daher besonders für inferenzstatistische Tests bei Zusammenhangs- und Mittelwertsanalysen. Nähere Auskünfte zur Schätzung und Handhabung der Plausible Values im Kontext des Nationalen Bildungspanels (NEPS) sowie eine Anleitung und ein Anwendungsbeispiel für den Gebrauch des R-Pakets NEPSscaling zur Generierung eigener Plausible Values finden sich im entsprechenden NEPS Survey Paper No. 71 von Anna Scharl, Claus H. Carstensen und Timo Gnambs.
Update for NEPSscaling available
The new version 3.1.2 of the R package NEPSscaling includes changes due to adjustments in the Scientific Use Files and updates in underlying R packages. All available combinations of starting cohort, competence domain and survey wave can be retrieved with the package’s function „currently_implemented()" in NEPSscaling. In the RemoteNEPS environment, the R package will be usable from September 19, 2023.
Further informationen on Plausible Values
Plausible Values can be used to describe the competencies of people at a group level. Based on the individual responses to the respective competence tests as well as on additional background characteristics, the probability distribution of each person’s competence is first determined, and several values are randomly drawn from this. The analysis is then calculated individually for each Plausible Value and summarized into an overall result. This allows estimates of effects at the population level to be adjusted for measurement errors and is therefore particularly suitable for inferential statistical tests in correlation and mean value analyses. For further information on the estimation and handling of Plausible Values in the context of the National Educational Panel Study (NEPS) as well as for instructions and an example of the use of the R-package NEPSscaling for generating your own plausible values, please refer to the NEPS Survey Paper No. 71 by Anna Scharl, Claus H. Carstensen and Timo Gnambs.