Rubin's rule은 여러 개의 대체적(imputed) 데이터셋에서 추정된 계수를 결합하는 방법입니다.

PISA 데이터에서는 응답자의 능력치를 직접 관측할 수 없기 때문에, 능력모수의 사후분포를 이용해 무작위로 생성된 여러 개의 plausible value(PV1READ, PV2READ 등)를 제공합니다. 각 유의측정값을 개별 데이터셋으로 간주하고 분석한 후, 그 결과를 하나로 결합해야 합니다.

Rubin's rule은 이렇게 여러 대체 데이터셋에서 얻은 계수를 결합하는 규칙입니다. 구체적인 계산법은 다음과 같습니다.

• 최종 계수 추정치 = 각 데이터셋 계수의 평균
• 합성 표준오차 = sqrt((각 데이터셋 표준오차의 평균)^2 + (1+1/m)*B)
  여기서 m은 데이터셋 수, B는 각 데이터셋 계수의 분산

이렇게 하면 여러 측정유의값을 고려하여 최종 계수와 정확한 표준오차를 구할 수 있습니다.