AI Summary & Key Takeaways
AI InsightBased on the study results, some recommendations were given to researchers and practitioners regarding how to examine the dimensionality of a dataset obtained from a scale including both positively and negatively worded items.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
This study aims to examine the dimensionality of a dataset obtained from the application of a multidimensional scale which is not balanced in terms of the numbers of the positively and negatively worded items based on the item response theory, DETECT, and factor analysis. To this aim, a scale developed to measure parents' perceptions of their children's school was utilized. The study group consisted of 1,388 parents. The dimensionality of the dataset obtained from the scale was examined based on the item response theory, DETECT and factor analyses. The results of the three methods commonly revealed that the negatively worded items formed a separate cluster. Based on this finding, it can be stated that relations among the negatively worded items cannot only be explained by the intended trait with the scale, and the wording of the items also affect the relations among the negatively worded items. No matter what dimension reduction technique was used to analyze the data, the study results evidenced the existence of a strong wording effect in the data set. Based on the study results, some recommendations were given to researchers and practitioners regarding how to examine the dimensionality of a dataset obtained from a scale including both positively and negatively worded items.
Özet
Bu araştırmanın amacı, olumlu ve olumsuz madde sayısının dengeli olmadığı çok boyutlu bir ölçekten elde edilen verinin boyutluluğunun çok boyutlu madde tepki kuramı, DETECT ve faktör analizi yöntemlerine dayalı olarak incelenmesidir. Bu amaçla, araştırma kapsamında velilerin okula yönelik oluşturdukları algılarının ortaya çıkarılması amacıyla geliştirilmiş bir ölçek kullanılmıştır. Çalışma grubunda 1388 veli yer almıştır. Ölçeğin uygulanmasından elde edilen verinin boyutluluğu faktör analizi, çok boyutlu madde tepki kuramı ve DETECT analizine dayalı olarak incelenmiştir. Üç farklı boyutluluk analizine dayalı olarak verinin boyutluluğu incelendiğinde, tüm yöntemlerde ortak biçimde olumsuz maddelerin ayrı bir boyut oluşturduğu görülmüştür. Buna göre, olumsuz maddeler arasındaki ilişkilerin yalnızca ölçekle ölçülen özellikle açıklanamayacağı, olumsuz maddeler arasındaki ilişkiler üzerinde maddelerin ifade ediliş yönünün de etkili olduğu belirtilebilir. Bu araştırmanın bulguları, veri setinde her teknikte ortaya çıkan güçlü bir ifade etkisi olduğunu göstermiştir. Bu bulgulara dayalı olarak, araştırmacı ve uygulayıcılara olumlu ve olumsuz maddelerin birlikte kullanıldığı ölçeklerden elde edilen verinin boyutluluğunun incelenmesine ilişkin önerilerde bulunulmuştur.