Use of item parceling in structural equation modeling with missing data
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 401156
- Danışmanlar: DR. YANYUN YANG
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Florida State University
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 120
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Parceling is referred to as a procedure for computing sums or average scores across multiple items. Parcels instead of individual items are then used as indicators of latent factors in the structural equation modeling analysis (Bandalos 2002, 2008; Little et al., 2002; Yang, Nay, & Hoyle, 2010). Item parceling may be applied to alleviate some problems in analysis with missing data (e.g., MCAR, MAR, and MNAR) and/or nonnormal data. No simulation study has been conducted to examine whether using parceling leads to better (at least not worse) results than individual items when there are missing values and nonnormality issues in the dataset. The purpose of this study is to investigate how item parceling behaves under various simulated conditions in structural equation modeling with missing and nonnormal distributed data. The design factors of the simulation study included sample size, missingness mechanism, percentage of missingness, degree of nonnormality for individual items, and magnitude of factor loadings. For each condition, 2000 datasets were generated. Each generated dataset was analyzed at both parcel and item levels using full information maximum likelihood estimation method. All analysis models were considered correctly specified. The results of the simulation showed that models based on parcels were less likely to be rejected than those based on individual items. Specifically, parcel analysis tended to result in smaller empirical alpha based on the chi-square test, greater CFI, and smaller RMSEA and SRMR. In addition, Parameter estimates from parcel level analysis performed equally well or slightly better than those from item level analysis in all conditions. In general, parcel level analysis yielded results as good as or better than those from item level analysis under any type of missing mechanisms, different degrees of nonnormality of data, and percentage of missingness.
Benzer Tezler
- The Use of item response theory (IRT) models to scale an English proficiency test
Madde Tepki Kuramı (MTK) modellerini kullanarak bir İngilizce yeterlilik sınavının ölçeklendirilmesi
AYŞE GÖKÇE KARATAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL GİRAY BERBEROĞLU
- Bilişsel tanı ve çok boyutlu madde tepki kuramı modellerinin karşılıklı uyumlarının incelenmesi
Retrofitting of cognitive diagnosis and multidimensional item response theory models
LEVENT YAKAR
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURİ DOĞAN
- Bireyselleştirilmiş bilgisayarlı test uygulamalarında madde kullanım sıklığı kontrol yöntemlerinin incelenmesi
Investigation of item exposure control methods in computerized adaptive testing
NAGİHAN BOZTUNÇ ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2014
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİ DOĞAN
- Karar ağacı algoritmasının bilişsel tanı modellerine dayalı bilgisayarda bireyselleştirilmiş testlerde kullanımı
The use of decision tree algorithm in computerized adaptive tests based on cognitive diagnostic models
HÜSEYİN YILDIZ
Doktora
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA KELECİOĞLU
- Çok boyutlu madde tepki kuramı modelleri ve paket programları için karşılaştırmalı analizler
Comparative analyses of multidimensional item response theory models and software
GÜLER YAVUZ
Doktora
Türkçe
2014
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURİ DOĞAN