KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Eğitim ve Bilim / 2011 / Cilt: 36 - Sayı: 162

Rasgele Veriler Üzerinde Genellenebilirlik Kuramı ve Klasik Test Kuramı’na Göre Güvenirliğin Karşılaştırılması

The Comparison of Reliability According to Generalizability Theory and Classical Test Theory on Random Data

GÜLER. Neşe
Sayfa
225–234
Yayın Tarihi
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Değişkenlik kaynağının maddeler ve puanlayıcılar olduğu tümüyle çapraz desen ( b x m x p) için GK’ya dayalı G-katsayısı ve Ф-katsayısı sırasıyla .457 ve .456 olarak hesaplanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada Genellenebilirlik Kuramı (GK) ile Klasik Test Kuramının (KTK) benzer ve farklı yönleri açıklanarak verilen farklı bir örnek ile tasvir edilmeye çalışılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Daha önce yapılan çalışmalardan farklı olarak burada yer alan örnek, 125 öğrencinin 18 maddeye verdiği cevapları 4 farklı puanlayıcı puanlamış düşüncesiyle tamamen rasgele oluşturulmuş verilere dayanmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Değişkenlik kaynağının maddeler ve puanlayıcılar olduğu tümüyle çapraz desen ( b x m x p) için GK’ya dayalı G-katsayısı ve Ф-katsayısı sırasıyla .457 ve .456 olarak hesaplanmıştır.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bu çalışmada Genellenebilirlik Kuramı (GK) ile Klasik Test Kuramının (KTK) benzer ve farklı yönleri açıklanarak verilen farklı bir örnek ile tasvir edilmeye çalışılmıştır. Daha önce yapılan çalışmalardan farklı olarak burada yer alan örnek, 125 öğrencinin 18 maddeye verdiği cevapları 4 farklı puanlayıcı puanlamış düşüncesiyle tamamen rasgele oluşturulmuş verilere dayanmaktadır. Oluşturulan bu rasgele verinin GK ve KTK’ya dayalı güvenirlik sonuçları hesaplanarak tartışılmıştır. Değişkenlik kaynağının maddeler olduğu tek değişken kaynaklı çapraz desen ( b x m) için hesaplanan G katsayısı ile Cronbach α değerleri her bir puanlayıcı için ayrı ayrı hesaplanmış ve çok düşük değerler elde edilmiştir. Değişkenlik kaynağının maddeler ve puanlayıcılar olduğu tümüyle çapraz desen ( b x m x p) için GK’ya dayalı G-katsayısı ve Ф-katsayısı sırasıyla .457 ve .456 olarak hesaplanmıştır.

Abstract

In this study, a framework was tried to be presented by focusing on the similarities and differences of generalizability theory (GT) and classical test theory (CTT). Although this example consists of 125 students, 18 items, and 4 raters, all data was obtained completely in a random way. This completely random data which was different than any data previously used in the research available was used to assess and compare the GT and CTT. The results reflects that the Cronbach’s α and G-coefficients are very low and the same for a single facet design (s x i) and G-coefficient and Ф coefficient were obtained as .457 and.456, respectively for two facet design (s x i x r) which was not examined by CTT.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Neşe, G. (2022). Rasgele Veriler Üzerinde Genellenebilirlik Kuramı ve Klasik Test Kuramı’na Göre Güvenirliğin Karşılaştırılması. Eğitim ve Bilim, Cilt: 36 - Sayı: 162, 225–234. https://ajindex.com/articles/497700

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (7)

  1. Allal, L. ve Cardinet, J. (1997). Generalizability Theory. Educational Research Methodology and Measurement an International Handbook. (Second Editon). Editor Keeves, J. P. Cambridge, UK. Atılgan, H. (2008) Using Generalizability Theory to Assess the Score Reliability of the Special Ability Selection Examinations for Music Education Programs in Higher Education. International Journal of Research & Method in Education, 31: 1, 63 - 76. Atılgan, H. (2005). A Sample Application for Generalizability Theory and Interrater Reliability. Eğitim Bilimleri ve Uygulama, 4 (7). Baykul, Y. (2000). Measurement in Education and Psychology: Classical Test Theory and Its Application. Bergeron, R., Floyd, R. G., McCormack, A. C., & Farmer, L. W. (2008). The generalizability of externalizing behavior composites and subscale scores across time, rater, and instrument. Journal of Educational Measurement. 37, 1, 91-108.
  2. Brennan, R. L. (2001).
  3. Generalizability Theory.Iowa City, Iowa: ACT Publications. Brennan, R. L. (1992). Elements of Generalizability Theory. New York: Springer-Verlog. Goodwin, L. D. (2001). Inter-rater Agreement and Reliability. Measurement in Psychical Education and Exercises Science, 5 (1), 13-14.
  4. Güler, N., & Gelbal, S. (2010).Studying Reliability of Open Ended Mathematics Items According to Classical Test Theory and Generalizability Theory. Educational Sciences: Theory & Practice. 989-1019, 10(2), Spring 2010.
  5. Güler, N. (2009). Generalizability Theory and Comparison of the Results of G and D Studies Computed by SPSS and GENOVA Packet Programs. Education and Science, volume 34, no 154. Kane, M. (2002). Inferences About Variance Components and Reliability-Generalizability Coefficients in the Absence of Random Sampling. Journal of Educational Measurement. 39, 2, 165-181.
  6. Kieffer, K. M. (1998). Why Generalizability Theory is Essential and Classical Test Theory is Often Inadequate? Paper presented at the annual meeting of the Southwestern Psychological Association. New Orleans, LA. USA. Lee, G. & Fitzpatrick, A. R. (2003). The Effects of a Student Sampling Plan on Estimates of the Errors for Students Passing Rates. Journal of Educational Measurement. 40, 1, 17-28.
  7. Lei, P., Smith, M. ve Suen, H. K. (2007). The Use of Generalizability Theory to Estimate Data Reliability in Single-Subject Observational Research. Psychology in the Schools. 44, 5. Mushquash, C. & O’Connor, B. P. (2006). SPSS and SAS Programs for Generalizability Theory Analysis. Behavior Research Meth