<html>
<body>
At 18:25 04.07.2008, Anthony James wrote:<br><br>
<br>
Anthony,<br><br>
The person has a score of 25 (out of 30) with no missing response. Let's
assume you have 6 items with six response categories (scored 0 to
5).<br>
If there is one response missing, the score is (in your example) 21 - but
the 21 is not out of 30 but out of 25.<br><br>
Even with the same max score you may not be able to compare raw scores.
If you have two persons with three missings each (one persons misses the
three easiest items, the other person misses the three hardest), they
both have a theoretical score range of 0 to 15 but still the score out of
the three easy items can't be compared to the score on the three hardest
items. You have to convert raw scores to linear measures first to derive
comparable measures. <br>
Raw score suffiency still holds in the sense that given a particular set
of three items answered, the raw score contains all the information
available.<br><br>
It should be noted that it also depends on the type of missing. If it is
missing not at random things will be more complicated.<br><br>
<br>
<blockquote type=cite class=cite cite="">
<font face="Times New Roman, Times">Dear all,&lt;?xml:namespace prefix =
o ns = &quot;urn:schemas-microsoft-com:office:office&quot; /&gt;<br>
</font><br>
<font face="Times New Roman, Times">It is generally argued that RM is
robust to missing data because the total score is the sufficient
statistic for parameter estimation.<br>
</font><br>
<font face="Times New Roman, Times">But, missing data affects total score
too. Suppose that in a complete data set the total score of a person is
25 out of 30. If this dataset is affected by ¡missingness¢ then the total
score of this person would be say, 21 out of 30. If his measure when
there¢s no missing data is say, 2 logits (based on 25/30) his measure
from the ¡missingness&nbsp; struck¢ dataset would be say, 1.5 logits
because some of his correct answers are missing and&nbsp; his raw score
diminishes (21/30). So the measure we get is not equivalent to what we
would have got when all data were present.<br>
</font><br>
<font face="Times New Roman, Times">Cheers<br>
</font><br>
<font face="Times New Roman, Times">Anthony<br>
</font><br>
_______________________________________________<br>
Rasch mailing list<br>
Rasch@acer.edu.au<br>
<a href="http://mailinglist.acer.edu.au/mailman/listinfo/rasch" eudora="autourl">
http://mailinglist.acer.edu.au/mailman/listinfo/rasch</a></blockquote>
<x-sigsep><p></x-sigsep>
Liebe Gruesse<br>
Thomas Salzberger<br>
_______________________________________________________<br>
Dr. Thomas Salzberger <br>
Österreichische Gesellschaft für Absatzwirtschaft<br>
c/o Department of Marketing, Institute for Marketing Management<br>
University of Economics and Business Administration (WU-Wien)<br>
Augasse 2-6 / A-1090 Wien / Austria, Europe<br>
Email: Thomas.Salzberger@wu-wien.ac.at<br>
Tel: (+43-1-) 31336 4406<br>
Personal Fax: (+43-1-) 31336 90 4406<br>
Fax Institute: (+43-1-)&nbsp; 31336 732<br>
WWW Personal:
<a href="http://www2.wu-wien.ac.at/marketing/user/salzberger/" eudora="autourl">
http://www2.wu-wien.ac.at/marketing/user/salzberger/<br>
</a>WWW Institute:
<a href="http://www2.wu-wien.ac.at/marketing/" eudora="autourl">
http://www2.wu-wien.ac.at/marketing/<br>
</a>WWW The Matilda Bay Club:
<a href="http://www.matildabayclub.net/" eudora="autourl">
http://www.matildabayclub.net</a></body>
</html>