SavedAdd your journal

Journals / Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi / 2017 / Cilt: 8 - Sayı: 1

Madde Tepki Kuramı’na Dayalı Madde-Uyum İndekslerinin I.Tip Hata ve Güç Oranlarının İncelenmesi

Seçil ÖMÜR SÜNBÜL
Semih AŞİRET
Pages
79–97
Publication Date
2017-04-03
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Çalışma sonucunda, tüm faktörlerde S-χ² indeksinin diğer indekslere göre daha düşük hataya sahip olduğu görülmüştür. 2000 ve üzeri örneklem büyüklüğünde ve 20 ve daha fazla maddeden oluşan testlerde S-χ² indeksinin diğer indekslerden daha düşük I. tip hata oranına ve daha yüksek güce sahip olduğu görülmüştür.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Bu çalışmada, Madde Tepki Kuramı’na göre ikili puanlanan ve bir, iki ve üç parametreli lojistik modellere uygun olarak üretilen maddelerde, çeşitli madde-uyum indekslerinin, çeşitli koşullardaki (örneklem büyüklüğü, test uzunluğu ve uyumsuzluk yüzdesi) I. tip hata ve güç oranlarının incelenmesi amaçlanmıştır.
📊
Key Findings & Data:Çalışmada, indekslerin I. tip hata ve güç oranlarının belirlenmesi simülasyon çalışmasıyla yapılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Çalışma sonucunda, tüm faktörlerde S-χ² indeksinin diğer indekslere göre daha düşük hataya sahip olduğu görülmüştür. 2000 ve üzeri örneklem büyüklüğünde ve 20 ve daha fazla maddeden oluşan testlerde S-χ² indeksinin diğer indekslerden daha düşük I. tip hata oranına ve daha yüksek güce sahip olduğu görülmüştür.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2000 Verileri
⚙️Variables:Madde Tepki Kuramı · madde-uyum indeksi I.tip hata · güç

Özet

Bu çalışmada, Madde Tepki Kuramı’na göre ikili puanlanan ve bir, iki ve üç parametreli lojistik modellere uygun olarak üretilen maddelerde, çeşitli madde-uyum indekslerinin, çeşitli koşullardaki (örneklem büyüklüğü, test uzunluğu ve uyumsuzluk yüzdesi) I. tip hata ve güç oranlarının incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada, indekslerin I. tip hata ve güç oranlarının belirlenmesi simülasyon çalışmasıyla yapılmıştır. Çalışmada, madde uyumu için geleneksel indekslerden χ², Q1 ve G2indeksleri ile alternatif indekslerden S-χ² indeksi kullanılmıştır. Çalışmada yer alan dört farklı madde-uyum indeksinin I. tip hata ve güç oranları, örneklem büyüklüğü (1000, 2000, 4000), test uzunluğu (20, 30, 40) ve uyumsuzluk yüzdesi (%0, %10, %30 ve %50) değişimlenerek incelenmiştir. Veriler R 3.3.2 yazılımı kullanılarak üretilmiştir ve “mirt” paketi kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışmada üretilen ve analiz edilen model olmak üzere iki tür model kullanılmıştır. Üretilen modele uygun madde tepkileri ile analiz edilen modele uygun madde tepkileri için madde-uyum indekslerinin p değerleri ve serbestlik dereceleri hesaplanmıştır. Uyum indekslerinin I. tip hata ve güç oranları 0.05 anlamlılık düzeyine göre değerlendirilmiştir. Her uyum indeksinin tüm koşullardaki I. tip hata ve güç oranları hesaplanarak bu indeksler karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda, tüm faktörlerde S-χ² indeksinin diğer indekslere göre daha düşük hataya sahip olduğu görülmüştür. 2000 ve üzeri örneklem büyüklüğünde ve 20 ve daha fazla maddeden oluşan testlerde S-χ² indeksinin diğer indekslerden daha düşük I. tip hata oranına ve daha yüksek güce sahip olduğu görülmüştür.

🔖

Cite This Article

SÜNBÜL, S. Ö., AŞİRET, S. (2017). Madde Tepki Kuramı’na Dayalı Madde-Uyum İndekslerinin I.Tip Hata ve Güç Oranlarının İncelenmesi. Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Cilt: 8 - Sayı: 1, 79–97. https://ajindex.com/articles/137351

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Ames, A. J. (2015). Bayesian model criticism: Prior sensitivity of the posterior predictive checks method (Doctoral dissertation). University of North Carolina. Ames, A. J., & Penfield, D. R. (2015). An NCME instructional module on item-fit statistics for item response theory models. Educational Measurement: Issues and Practice, 34(3), 39–48.
  2. Bock, R. D. (1972). Estimating item parameters and latent ability when responses are scored in two or more nominal categories. Psychometrika, 37, 29–51.
  3. Chon, K. H., Lee, W. C., & Ansley, T. N. (2007). Assessing IRT model-data fit for mixed format tests. Center for Advanced Studies in Measurement and Assessment CASMA Research Report, No: 26. Chon, K. H., Lee, W. C., & Dunbar, S. B. (2010). A comparison of item fit statistics for mixed IRT models. Journal of Educational Measurement, 47(3), 318–338.
  4. DeMars, C. E. (2005). Type I error rates for PARSCALE’s fit index. Educational and Psychological Measurement, 65, 42–50.
  5. Drasgow, F., Levine, M. V., Tsien, S., Williams, B., & Mead, A. D. (1995). Fitting polytomous item response theory models to multiple-choice tests. Applied Psychological Measurement, 19, 143-165.
  6. Embretson, S. E., & Reise, S. P. (2000). Item response theory for psychologists. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Glas, C. A. W., & Su´arez Falc´on, J. C. (2003). A comparison of item-fit statistics for the three parameter logistic model. Applied Psychological Measurement, 27, 87–106.
  7. Hambleton, R. K., & Swaminathan, H. (1985). Item response theory: Principles and applications. New York: Springer Science+Business Media, LLC. Hambleton, R., Swaminathan, H., & Rogers, J. (1991). Fundamentals of item response theory. Newbury Park, CA: Sage Publications. Kang, T., & Chen, T. T. (2008). Performance of the generalized S-χ2 item fit index for polytomous IRT models. Journal of Educational Measurement, 45(4), 391-406.
  8. Kang, T., & Chen, T. T. (2011). Performance of the generalized S-χ2 item fit index for the graded response model. Asia Pacific Educ. Rev., 12, 89–96.
  9. LaHuis, D. M., Clark, P., & O'Brien, E. (2011). An examination of Item Response Theory item fit indices for the graded response model. Organizational Research Methods 14(1), 10-23.
  10. McKinley, R. L., & Mills, C. N. (1985). A comparison of several goodness-of-fit statistics. Applied Psychological Measurement, 9, 49-57.
  11. Mislevy, R. J., & Bock, R. D. (1990). BILOG-W. Item analysis and test scoring with binary logistic models. Moresville, IN: Scientific Softwa