创造更公平的测试和调查

数学研究员刘常春藤使用分类数据分析,以提高测试和调查,所以他们更公平,更准确。

Associate Professor Ivy Liu, 数学与统计学院

副教授常春藤(我明)刘 研究数学和统计学的区域跨越到几乎所有领域的生活:做测试和调查,更公平,更准确,更不可能含有偏见,并确定人有类似的图案组。

92彩票平台副组长惠灵顿 数学与统计学院,副教授刘专业分类数据分析。经常在数学和科学数据的收集使用,分类数据分析是有关分析已被组织成组的信息。

副教授刘最初选择的主题,因为她希望这将让她与她的丈夫,谁是打算研究社会学专业协作。

“之后,我选择了我的话题,我的丈夫决定不再继续与社会学。我们从来没有能一起工作,但它仍然是正确的选择,”她说。

“当我获得博士学位,还有的人谁在分类数据分析工作,这让我很容易找到工作的高需求。”

副教授刘在台湾长大,在美国佛罗里达州的美国大学获得博士学位。她来到新西兰随意访问,并决定这将是一个生活的好地方和工作。

她的多学科研究分为三个主要领域:

  • 微分项功能(DIF)
  • 降维为混合型多变量数据
  • 多个响应数据。

DIF分析就是要确保教育测试是公平的每个人都参加考试,不分性别,种族或任何其他因素。如果测试是将要采取的国内和国际学生,例如,有必要看一下每个学生的确定测试是否是公平的能力。如果80%的国内顶尖的学生和80%的国际顶级学生获得问题的权利,它表明有在测试中没有偏差。

DIF分析原本是用来发现问题是否正确或没有回答,但统计方法副教授刘研发与同事使研究人员能够找到它是怎么好回答:完全不是这么好或非常糟糕。该方法不仅用于检测在测试中有用的偏压;它也可以在临床试验用来寻找药物作用。

副教授刘刚刚完成的一个项目分类数据,它提供了关于如何将数据聚类成组,以减少在测试或调查问题数量的信息研究者的“集群”元素。

在2016年,副教授刘被授予由新西兰皇家学会管理,以进一步三年的研究进行到集群,以减少数据的尺寸政府经费$ 550,000马斯登基金资助。她说,研究可能会被应用到很多领域,从医生的手术要根据自己的购买模式购物者进行分类归类自我伤害的患者群体中的风险。

副教授刘的多个响应数据,她的第三个研究领域的工作,涉及到查找分析从询问受访者,因为他们要到勾出回应调查得出的数据的最佳方式。例如,人们可能会被给予电影类型的列表,从戏剧浪漫,问勾选所有他们喜欢的音乐类型。

“所有我的研究方向是联系在一起的,我们利用我们现有的工作,解决新问题,”副教授刘说。

“多响应数据链接,我们在DIF分析所做的工作。为DIF分析,而不是集中在一个问题上在测试中,您有兴趣同时几个问题。多个响应数据还着眼于在同一时间几个问题“。

她说,她经常谈论她的研究项目的学生。她教她DIF研究她的第二年应用统计学的学生,其中许多人都在研究心理学或生物学,可以看到工作可能是他们的学科是多么有用。

“我真的很喜欢教学和科研的结合。当你能够跟学生有关该地区你研究你感到兴奋,”她说。

副教授刘说,她是高兴,她决定加入数学与统计学院,并感到幸运,在学术环境,让员工这么轻敲多的支持到研究经费的来源。

“我们也鼓励参加国际会议,并邀请国际学者在我们的领域来看望我们,”她说。

“我发现,国际学者总是乐于点击这里查看我们,因为我们集团未来的研究是如此强烈。”