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IntroducciónEl problema estadístico en equating
Inferencia estadística en equatingProblemas abiertos en equating
Referencias
Equating : Una Breve Introducción
Jorge González
Facultad de Matemáticas, Pontificia Universidad Católica de Chile
LIES: Laboratorio Interdisciplinario de Estadística Social
Seminario de Estadística Educacional
Septiembre 1, 2017, PUC, Chile
Jorge González Equating : Una Breve Introducció́n
IntroducciónEl problema estadístico en equating
Inferencia estadística en equatingProblemas abiertos en equating
Referencias
Jorge González Equating : Una Breve Introducció́n
IntroducciónEl problema estadístico en equating
Inferencia estadística en equatingProblemas abiertos en equating
Referencias
Outline
1 Introducción
2 El problema estadístico en equating
3 Inferencia estadística en equating
4 Problemas abiertos en equating
Jorge González Equating : Una Breve Introducció́n
IntroducciónEl problema estadístico en equating
Inferencia estadística en equatingProblemas abiertos en equating
Referencias
MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
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IntroducciónEl problema estadístico en equating
Inferencia estadística en equatingProblemas abiertos en equating
Referencias
MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
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Referencias
MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
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Referencias
MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
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Referencias
MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
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Referencias
MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
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MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
Preguntas
¿Cómo podemos asegurar que se avanzó (retrocedió) en lospuntajes de una prueba SIMCE?¿Cómo podemos asegurar que fui admitido (rechazado) demanera justa considerando que mi puntaje PSU resultó de unaprueba con menor (mayor) dificultad?¿Cómo podemos reportar un puntaje único en la prueba PSUde ciencias?¿Cómo podemos utilizar de manera justa los puntajes queprovienen de dos pruebas distintas que miden un mismoatributo?
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MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
Equating
EquatingLos métodos de Equating han sido desarrollados para contestar aestas y otras preguntas.
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MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
Objetivos de esta charla
Introducir los modelos de equating para la comparabilidad depuntajes.Discutir algunos problemas abiertos en equating.
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MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
Elementos involucrados
MedicionesEscalas de mediciónInstrumentos de medición
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Referencias
MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
Transformación de mediciones: temperatura
¿A cuantos grados en la escala Fahrenheit equivalen 0 gradoscelsius?Función de transformación de escalas
F =
✓9
5⇥ C
◆+ 32
Resultado: 32oF significan lo mismo que 0oC
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MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
Transformación de mediciones: temperatura
¿A cuantos grados en la escala Fahrenheit equivalen 0 gradoscelsius?Función de transformación de escalas
F =
✓9
5⇥ C
◆+ 32
Resultado: 32oF significan lo mismo que 0oC
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Referencias
MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
Transformación de mediciones: temperatura
¿A cuantos grados en la escala Fahrenheit equivalen 0 gradoscelsius?Función de transformación de escalas
F =
✓9
5⇥ C
◆+ 32
Resultado: 32oF significan lo mismo que 0oC
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MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
Propósitos del equating
Realizar una transformación estadística de los puntajes dedistintas formas de una prueba que ajusta por diferencias endificultad, de manera que los puntajes puedan ser usadas demanera intercambiable.
Las distintas formas deben estar construidas de acuerdo al
mismo contenido y con iguales especificaciones estadísticas
El equating es necesario pues es imposible desarrollar formas
exactamente iguales en dificultad a lo largo de todo el rango
de puntajes
Debido a que las diferencias entre formas (dificultad) ydiferencias entre grupos (habilidades) están confundidas, esnecesario controlar por las últimas antes de realizar equating.
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MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
Propósitos del equating
Realizar una transformación estadística de los puntajes dedistintas formas de una prueba que ajusta por diferencias endificultad, de manera que los puntajes puedan ser usadas demanera intercambiable.
Las distintas formas deben estar construidas de acuerdo al
mismo contenido y con iguales especificaciones estadísticas
El equating es necesario pues es imposible desarrollar formas
exactamente iguales en dificultad a lo largo de todo el rango
de puntajes
Debido a que las diferencias entre formas (dificultad) ydiferencias entre grupos (habilidades) están confundidas, esnecesario controlar por las últimas antes de realizar equating.
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Referencias
MotivationObjetivosUn ejemplo más de motivaciónEquating
Propósitos del equating
Realizar una transformación estadística de los puntajes dedistintas formas de una prueba que ajusta por diferencias endificultad, de manera que los puntajes puedan ser usadas demanera intercambiable.
Las distintas formas deben estar construidas de acuerdo al
mismo contenido y con iguales especificaciones estadísticas
El equating es necesario pues es imposible desarrollar formas
exactamente iguales en dificultad a lo largo de todo el rango
de puntajes
Debido a que las diferencias entre formas (dificultad) ydiferencias entre grupos (habilidades) están confundidas, esnecesario controlar por las últimas antes de realizar equating.
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Referencias
Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Modelos estadísticos para equating
Al igual que cualquier otro modelo estadístico, variablesaleatorias, distribuciones de probabilidad y parámetros tambiénjuegan un rol en equatingEstablecer una teoría estadística para equating no sólo permitecomprender mejor los métodos que existen hasta ahora, sinoque también abre nuevas oportunidades de investigación en elárea.
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Referencias
Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Modelos estadísticos para equating: notación
X y Y son dos formas que serán equiparadasX
i
, (i = 1, . . . , nx
) y Yj
, (j = 1, . . . , ny
) son variablesaleatorias que denotan los puntajes de n
x
y ny
individuos aquienes se han administrados las formas X e Y,respectivamente.Espacios muestrales: X 2 X , Y 2 YFX
(x) y FY
(y) son las funciones de distribución de X e Y ,respectivamente.
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Referencias
Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Modelos estadísticos para equating
El problema estadístico de interés en equating será modelar larelación entre el puntaje en una forma de la prueba y suequivalente en la otra forma que se quiere equiparar.Matemáticamente, se debe definir una función que tomevalores en X y entregue como resultados un valor en Y.
Definition (Función de equating)
Sean X y Y dos espacios muestrales. Una función ' : X 7! Y sedenomina función de equating.
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Referencias
Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Modelos estadísticos para equating
El problema estadístico de interés en equating será modelar larelación entre el puntaje en una forma de la prueba y suequivalente en la otra forma que se quiere equiparar.Matemáticamente, se debe definir una función que tomevalores en X y entregue como resultados un valor en Y.
Definition (Función de equating)
Sean X y Y dos espacios muestrales. Una función ' : X 7! Y sedenomina función de equating.
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Referencias
Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Definición: Braun and Holland (1982)
Definition (Braun and Holland’s (1982) definition of equating)
Sean X y Y dos formas de una prueba, cada una generando lospuntajes X y Y , respectivamente. Las formas X y Y se dicenequiparadas en la población T por '(x) si F
Y
(y) = F'(x)(y)
Con esta definición, se puede obtener una forma explícita parala función de equating que equipara X a Y en T . En efecto:
TheoremEl requerimiento F
Y
(y) = F'(x)(y) implica que
'(x) = F�1Y
(FX
(x))
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Referencias
Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Definición: Braun and Holland (1982)
Definition (Braun and Holland’s (1982) definition of equating)
Sean X y Y dos formas de una prueba, cada una generando lospuntajes X y Y , respectivamente. Las formas X y Y se dicenequiparadas en la población T por '(x) si F
Y
(y) = F'(x)(y)
Con esta definición, se puede obtener una forma explícita parala función de equating que equipara X a Y en T . En efecto:
TheoremEl requerimiento F
Y
(y) = F'(x)(y) implica que
'(x) = F�1Y
(FX
(x))
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Referencias
Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Scores
Cum
ulat
ive D
istri
butio
n Fu
nctio
n
01
p
xy
F(y)F(x)
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Referencias
Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Equating lineal
Si se asume una familia paramétrica de localización y escalapara la distribución de puntajes de X y Y tal que
FX
(x) =H
✓x� µ
X
�X
◆
FY
(y) =H
✓y � µ
Y
�Y
◆,
entonces
'(x;✓) = F�1Y
(FX
(x;µX
,�X
);µY
,�Y
) = µY
+�Y
�X
(x� µX
),
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Referencias
Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Equating equipercentil
Determinar los percentiles para las distribuciones de puntajesde ambas pruebas a ser equiparadasParear percentiles equivalentes para un cierto puntaje
Percentiles
Puntaje Forma X Forma Y
10 99 99
9 95 93
8 90 807 80 62
6 65 42
5 45 254 25 15
3 13 10
2 5 5
1 1 1
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Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Equating equipercentil
Determinar los percentiles para las distribuciones de puntajesde ambas pruebas a ser equiparadasParear percentiles equivalentes para un cierto puntaje
Percentiles
Puntaje Forma X Forma Y
10 99 99
9 95 93
8 90 807 80 62
6 65 42
5 45 254 25 15
3 13 10
2 5 5
1 1 1
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Referencias
Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Equating equipercentil
¿cuál es el puntaje equivalente en Y para 6 puntos en la formaX?Problema: puntajes discretos!
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Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Equating equipercentil
¿cuál es el puntaje equivalente en Y para 6 puntos en la formaX?Problema: puntajes discretos!
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Formulación generalFunción de equatingForma explícita de 'Algunos métodos de equating
Función de equating equipercentil: observaciones
Todos los modelos que serán descritos están basados en lafunción '(x) = F�1
Y
(FX
(x)).Esto implica que todos los métodos de equating se venafectados por la naturaleza discreta de los puntajes (ydistribuciones), lo que impide el cálculo de la inversa.En la práctica, se utilizan aproximaciones continuas de lasdistribuciones de puntajes originalmente discretas(continuización)Métodos de continuización típicamente utilizados en equatingincluyen interpolación lineal, técnicas de kernel smoothing ymodelos log-lineales polinomiales.
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Referencias
Estimadores para Funciones de EquatingEjemplosEstimaciónSoftware
Modelos paramétricos, semiparamétricos y no-paramétricos
Los modelos estadísticos en equating admiten estimadoresparamétricos, semiparamétricos y no-paramétricos de '(González and von Davier, 2013).
Paramétrico: ' = '(·, ✓x
, ✓y
)
Semiparamétrico: ' = '(·, FX
, FY
, ✓x
, ✓y
)
No-paramétrico: ' = '(·, FX
, FY
)
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Referencias
Estimadores para Funciones de EquatingEjemplosEstimaciónSoftware
Ejemplos de estimadores paramétricos, semiparamétricos yno-paramétricos
Paramétrico: Equating lineal, Tucker, Levine, IRT True-scoreequating (Kolen and Brennan, 2004)
Ejemplo: equating lineal
'(x;✓) = µY
+�Y
�X
(x� µX
),
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Referencias
Estimadores para Funciones de EquatingEjemplosEstimaciónSoftware
Ejemplos de estimadores paramétricos, semiparamétricos yno-paramétricos
Semiparamétrico: Kernel equating (von Davier et al., 2004;González and von Davier, 2016); Local equating (van derLinden, 2011), y combinaciones (Wiberg et al., 2014)Ejemplo: Kernel equating
'(x;✓) = F�1Y
(FX
(x; r), s),
FX
(x) =X
j
K(Rj
(x))rj
, rj
= P (X = xj
),
Rj
(x) =x� a
X
xj
� (1� ax
)µX
aX
hX
, a2X
=�2X
�2X
+ �2V
h2X
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Referencias
Estimadores para Funciones de EquatingEjemplosEstimaciónSoftware
Ejemplos de estimadores paramétricos, semiparamétricos yno-paramétricos
Semiparamétrico: Kernel equating (von Davier et al., 2004;González and von Davier, 2016); Local equating (van derLinden, 2011), y combinaciones (Wiberg et al., 2014)Ejemplo: Kernel equating
'(x;✓) = F�1Y
(FX
(x; r), s),
FX
(x) =X
j
K(Rj
(x))rj
, rj
= P (X = xj
),
Rj
(x) =x� a
X
xj
� (1� ax
)µX
aX
hX
, a2X
=�2X
�2X
+ �2V
h2X
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Estimadores para Funciones de EquatingEjemplosEstimaciónSoftware
Ejemplos de estimadores paramétricos, semiparamétricos yno-paramétricos
No-paramétrico: equipercentile equating
'(x) = F�1Y
(FX
(x))
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Referencias
Estimadores para Funciones de EquatingEjemplosEstimaciónSoftware
Inferencia estadística: métodos de estimación
Dependiendo del tipo de modelo;
Método de momentos entrega medias y varianzas muestrales✓ = (µ
X
, µY
,�X
,�Y
) en equating lineal.
Máxima verosimilitud para estimar ✓1 = (r, s) en kernelequating utilizando ya sea modelos log-lineales o modelos IRT.
Kernel density estimation para estimar ✓2 = (FX
, FY
) enkernel equating.
Maximum likelihood, Empirical Bayes, Maximum a
posteriori, expected a posteriori para estimar ✓ en localequating
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Estimadores para Funciones de EquatingEjemplosEstimaciónSoftware
Inferencia estadística: métodos de estimación
Dependiendo del tipo de modelo;
Método de momentos entrega medias y varianzas muestrales✓ = (µ
X
, µY
,�X
,�Y
) en equating lineal.
Máxima verosimilitud para estimar ✓1 = (r, s) en kernelequating utilizando ya sea modelos log-lineales o modelos IRT.
Kernel density estimation para estimar ✓2 = (FX
, FY
) enkernel equating.
Maximum likelihood, Empirical Bayes, Maximum a
posteriori, expected a posteriori para estimar ✓ en localequating
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Referencias
Estimadores para Funciones de EquatingEjemplosEstimaciónSoftware
Inferencia estadística: métodos de estimación
Fórmula recursiva para estimar FX|✓ y F
Y |✓ en localequating (Lord and Wingersky, 1984; González et al., 2016)
Bayesian nonparametrics para estimar FX
and GY
(Karabatsos and Walker, 2009).
Dependent Bayesian nonparametrics para estimar FX
yFY
cuando se incorporan covariables en el análisis (Gonzálezet al., 2015)
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Referencias
Estimadores para Funciones de EquatingEjemplosEstimaciónSoftware
Ejemplos
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Referencias
Estimadores para Funciones de EquatingEjemplosEstimaciónSoftware
Examples
0 20 40 60 80
−2−1
01
23
45
Total Score
Bias
IdentityLinear: TuckerLinear: LevineLinear: ChainEquip: FEEquip: Chain
0 20 40 60 800
12
34
5
Total Score
Stan
dard
Erro
r
IdentityLinear: TuckerLinear: LevineLinear: ChainEquip: FEEquip: Chain
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Referencias
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Ejemplos
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Referencias
Estimadores para Funciones de EquatingEjemplosEstimaciónSoftware
Software para equating
R packagesMétodos tradicionales de equating: equate (Albano, 2014)
Kernel equating: kequate (Andersson et al., 2013)
Métodos tradicionales y otros para equating: SNSequate(González, 2014)
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Referencias
Estimadores para Funciones de EquatingEjemplosEstimaciónSoftware
Libro
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Referencias
Otros puntajes y escalas
Modelos IRT, puntajes IRT, escala IRT.No sólo datos binarios (correcto/incorrecto)No sólo instrumentos que miden atributos cognitivos¿Métodos de equating para puntuaciones politómicas?Proyecto Doctoral: Francisca Calderón.
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Referencias
Otros puntajes y escalas
Modelos IRT, puntajes IRT, escala IRT.No sólo datos binarios (correcto/incorrecto)No sólo instrumentos que miden atributos cognitivos¿Métodos de equating para puntuaciones politómicas?Proyecto Doctoral: Francisca Calderón.
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Inferencia estadística en equatingProblemas abiertos en equating
Referencias
Coherencia de métodos existentes y fundamentaciónestadística
¿Es correcto hablar de kernel equating?Equating basado en convolucionesEquating que intenta preservar al máximo la naturalezadiscreta de los puntajesProyecto Doctoral: Inés Varas.
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Coherencia de métodos existentes y fundamentaciónestadística
¿Es correcto hablar de kernel equating?Equating basado en convolucionesEquating que intenta preservar al máximo la naturalezadiscreta de los puntajesProyecto Doctoral: Inés Varas.
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Referencias
Problemas de indentificabilidad
Identificación parcial de funciones de distribución de puntajes(González, San Martín, in progress).Linking de parámetros en modelos IRT (Proyecto Doctoral:Gabriel Muñoz)
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Referencias
Uso de covariables
Equating con covariables
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Referencias
Gracias por su atención!
Jorge González B.
Departament of Statistics, Faculty of Mathematics,Pontificia Universidad Católica de Chile
Av. Vicuña Mackenna 4860, Macul, Santiago, ChileE-mail: [email protected]
web: www.mat.uc.cl/~jorge.gonzalez
This research is supported by grant Fondecyt 1150233
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Inferencia estadística en equatingProblemas abiertos en equating
Referencias
Andersson, B., K. Bränberg, and M. Wiberg (2013). Performing the kernel method of test equating withthe package kequate. Journal of Statistical Software@(6), 1–25.
González, J. (2014). SNSequate: Standard and nonstandard statistical models and methods for testequating. Journal of Statistical Software@(7), 1–30.
González, J., A. F. Barrientos, and F. A. Quintana (2015). A Dependent Bayesian Nonparametric Modelfor Test Equating. In R. Millsap, D. Bolt, L. van der Ark, and W.-C. Wang (Eds.), Quantitative
Psychology Research, pp. 213–226. Springer International Publishing.
González, J. and A. A. von Davier (2016). Comparisons of the Epanechnikov, adaptive, and Gaussiankernels in test equating. In preparation.
González, J. and M. von Davier (2013). Statistical models and inference for the true equatingtransformation in the context of local equating. Journal of Educational Measurement@(3), 315–320.
González, J., M. Wiberg, and A. A. von Davier (2016). A note on the Poisson’s binomial distribution initem response theory. Applied Psychological Measurement@(4), 302–310.
Karabatsos, G. and S. Walker (2009). A Bayesian nonparametric approach to test equating.Psychometrika@(2), 211–232.
Kolen, M. and R. Brennan (2004). Test equating, scaling, and linking: Methods and practices (2nd ed.).New York: Springer.
Lord, F. and M. Wingersky (1984). Comparison of IRT true-score and equipercentile observed-score.equatings. Applied Psychological Measurement@(4), 453–461.
van der Linden, W. J. (2011). Local observed-score equating. In A. von Davier (Ed.), Statistical models
for test equating, scaling, and linking, pp. 201–223. New York: Springer.
von Davier, A. A., P. Holland, and D. Thayer (2004). The kernel method of test equating. New York:Springer.
Wiberg, M., W. J. van der Linden, and A. A. von Davier (2014). Local observed-score kernel equating.Journal of Educational Measurement 51, 57–74.
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