KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / İlköğretim Online / 2007 / Cilt: 6 Sayı: 1

Çoktan Seçmeli Test Sonuçlarından Elde Edilen Farklı Korelâsyon Türlerinin Birinci ve İkinci Sıralı Faktör Analizlerindeki Uyum İndekslerine Etkisi

The Effects of Different Correlation Types on Goodness-of-Fit Indices in First Order and Second Order Factor Analysis for Multiple Choice Test Data

Halil Yurdugül
Sayfa
154–179
Yayın Tarihi
2007-06-26
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)

İkinci sıralı faktör yükleri (birinci sıralı korelasyonlar) eşit olmadığında ise tetrakorik koreslayona dayalı çözümler en büyük uyum değerlerini vermiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, ikili derecelendirilmiş çoktan seçmeli ölçme sonuçlarından elde edilen kovaryans ve korelasyon matrislerinin birinci ve ikinci sıralı doğrulayıcı faktör analizlerindeki sonuçların model uyumlarına etkisi araştırılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu nedenle; 553108 öğrencinin katıldığı Ortaöğretim Kurumları Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Sınavı (2001)’nda yer alan matematik ve fen bilimleri alt testi ele alınmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:İkinci sıralı faktör yükleri (birinci sıralı korelasyonlar) eşit olmadığında ise tetrakorik koreslayona dayalı çözümler en büyük uyum değerlerini vermiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:2001 Verileri
⚙️Değişkenler:Doğrulayıcı faktör analizi · hiyerarşik faktör analizi · korelasyon

Özet

Bu çalışmada, ikili derecelendirilmiş çoktan seçmeli ölçme sonuçlarından elde edilen kovaryans ve korelasyon matrislerinin birinci ve ikinci sıralı doğrulayıcı faktör analizlerindeki sonuçların model uyumlarına etkisi araştırılmıştır. Bu nedenle; 553108 öğrencinin katıldığı Ortaöğretim Kurumları Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Sınavı (2001)’nda yer alan matematik ve fen bilimleri alt testi ele alınmıştır. Madde puanlarından elde edilen veriler Pearson, Goodman ve tetrakorik korelasyon katsayıları ve maddeler arası kovaryans terimleri ile birinci sıralı ve ikinci sıralı modellerin doğrulayıcı faktör çözümlemesi yapılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre ikinci sıralı faktör yükleri (birinci sıralı korelasyonlar) eşit olduğunda Pearson korelasyon katsayısına dayalı çözümler en iyi uyumu vermiştir. İkinci sıralı faktör yükleri (birinci sıralı korelasyonlar) eşit olmadığında ise tetrakorik koreslayona dayalı çözümler en büyük uyum değerlerini vermiştir.

Abstract

This study explores the effects of different correlation types (covariance and correlation matrix, obtained from Pearson, Goodman, and Tetrachoric) on goodness-of-fit indices in first order and second order factor analysis. The data included Math and Science subsets in Student Selection and Placement Examination for Secondary Education test administered in 2001 with the participation of 553108 students. A first-order and second-order confirmatory factor analyses were performed on the matrix from item scores obtained from several correlation coefficients. The findings indicate that when second order factor loadings (first order correlations) were equal, solutions with Pearson correlation coefficients yielded the most satisfactory goodnessof-fit. When second order factor loadings (first order correlations) were not equal, solutions with tetrachoric correlations yielded the most satisfactory goodness-of-fit

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Yurdugül, H. (2007). Çoktan Seçmeli Test Sonuçlarından Elde Edilen Farklı Korelâsyon Türlerinin Birinci ve İkinci Sıralı Faktör Analizlerindeki Uyum İndekslerine Etkisi. İlköğretim Online, Cilt: 6 Sayı: 1, 154–179. https://ajindex.com/articles/999495

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Agresti A. (1984). Analysis of Ordinal Categorical Data. New York: Wiley. Béland, F. & Maheux, B. (1989). Construct validity and second-order factorial model: The secondorder factor model. Quality and Quantity, 23(2). 143-159.
  2. Berberoğlu, G., Kaptan, F. ve Kutlu, O. (2005). “Türkiye genelinde sekizinci sınıf öğrencilerinin fen bilgisi dersindeki üst düzey zihinsel becerilerinin incelenmesi”, 6–18 Eylül V. Ulusal Fen ve Matematik Eğitim Kongresi, ODTÜ, Ankara.
  3. Berstein, I. H. & Teng, G. (1989). Factoring items and factoring scales are different: Spurious evidencefor multidimensionality due to item categorization. Psychological Bulletin, 105(3), 467-477.
  4. Bonett, D. G. & Price, R. M. (2005). Inferential methods fort he tetrachoric correlation coefficient. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 30(2), 213-225.
  5. Byrne, B.M. (1998) Structural Equation Modelling with LISREL, PRELIS, and SÍMPLIS: basic concepts, applications, and programming. Mahwah, NJ: L. Erlbaum. Cudeck, R. (1989). Anaylsis of correlation matrices using covariance structure models. Psychological Bulletin, 105(2), 317-327.
  6. Comrey, A. L. & Lee, H. B. (1992), A First course in factor analysis (2nd ed.), Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Cortina, J.M. (1993) What is coefficient alpha? An examination of theory and applications. Journal of Applied Psychology, 78(1), 98-104
  7. Cudeck, R. (1989). Analysis of correlation structures with covariance structure models. Psychological Bulletin, 105, 316-329.
  8. DeVellis, R. F. (1991). Scale development: Theory and applications. Newbury Park, CA: Sage Greer, T., Dunlap, W.P., & Beatty, G.O. (2003). A Monte Carlo evaluation of the tetrachoric correlation coefficient. Educational and Psychological Measurement 63(6), 931-950.
  9. Haddock, C. K., Rindskopf, D. & Shadish, W. R. (1998). Using odds ratios as effect sizes for metaanalysis of dichotomous data: A primer on methods and issues. Psychological Methods, 3(3), 339-353.
  10. Hair, J. F., Anderson R. E., Tatham, R. L. & Black, W. C. (1998). Multivariate data analysis (5th ed.). Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall. Hayduk, L. A. (1996). LISREL issues, debates, and strategies. Baltimore, MD: The Johns HopkinsUniversity Press.
  11. Hoelter, J. W. (1983). The analysis of covariance structures: Goodness of fit indices. Sociological Methods and Research, 11, 325-344.
  12. Jaccard, J. & Wan, C. K. W. (1996). LISREL approaches to interaction effects in multiple regression. Thousand Oaks, CA: Sage Publications. Jöreskog, K.G