Bir, iki, üç ve dört parametreli lojistik madde tepki kuramı modellerinin karşılaştırılması
Comparison of 1PL, 2PL, 3PL and 4PL item response theory models
- Tez No: 419334
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. EMİNE ÖNEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Bu araştırma kapsamında; 1PLM, 2PLM, 3PLM ve 4PLM'nin araştırma verisine uyum düzeyleri incelenmiş, bu modeller altında ayrı ayrı kestirilen madde ve yetenek parametrelerinin doğruluğu karşılaştırılmış, maddelerin ve ilgili alt testin toplam olarak bu modeller altında sağladıkları bilgi miktarları hesaplanmış ve karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmaların yapılmasında MEB'den temin edilen 2012 SBS Türkçe alt testi verileri kullanılmıştır. Bu verilerden seçkisiz olarak seçilen 1500 yanıtlayıcı, çalışma grubunu oluşturmaktadır. Elde edilen veriler üzerinden var olan bir durumu betimlemeye yönelik olan bu araştırma, tarama türündedir. Araştırma sorularına yönelik analize geçilmeden önce MTK varsayımları tek boyutluluk ve yerel bağımsızlık test edilmiş, MTK'ye ait madde ve yetenek parametrelerinin değişmezliği kontrol edilmiştir. Tek boyutluluk varsayımı için tetrakorik korelasyon matrisine dayalı AFA yapılmış testin tek boyutlu olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Yerel bağımsızlık varsayımının karşılanıp karşılanmadığının incelenmesinde Yen'in Q_3 istatistiği kullanılmış, ilgili bütün madde çiftleri için bütün modeller altında yerel bağımsızlık varsayımının karşılandığı görülmüştür. Madde ve yetenek parametreleri değişmezlik özelliği göstermiştir. Model-veri uyumu bağlamında en iyi uyuma sahip modelin 4PLM olduğu bulunmuştur. Madde parametreleri R Studio programında MML kestirim yöntemi kullanılarak kestirilmiştir. Madde parametrelerinin kestirimine ilişkin standart hata değerleri oldukça küçüktür ve bu madde parametrelerinin doğru bir şekilde kestirildiğine işaret etmektedir. Her bir yanıtlayıcı için ilgili bütün modeller altında yetenek kestirimi ML kestirim yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Yetenek kestirimine ilişkin standart hatalar Varyans Analizi tekniğiyle karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucu, 4PLM altında yapılan kestirimin, diğer 3 modelden daha düşük standart hataya sahip olduğunu ve yetenek parametresinin bu model altında daha doğru kestirildiğini göstermektedir. Yine 4PLM'nin ilgili veri seti için sağladığı bilgi miktarının diğerlerinden fazla olduğu ve testin amacına uygun şekilde en fazla bilgiyi orta yetenek düzeyinde verdiği görülmüştür. Bütün modeller en fazla bilgiyi θ = (-1) ile θ = (0) yetenek aralığında sağlamaktadırlar.
Özet (Çeviri)
In this study model-data fit studies were conducted for 1PLM, 2PLM, 3PLM and 4PLM, accuracy of item and ability parameter estimation was compared, and item and test information functions were provided. To be able to compare models on these issue, 2012 SBS (high school entrance exam) Turkish subtest were taken from Ministry of Education. The study group was comprised by 1500 examinee. This study which aimed to describe some aspects of a group was done using survey research model. Before the analysis of research problems, the assumptions of IRT were checked and the property of invariance was examined. First, the data were checked for unidimensionality with EFA based upon tetrachoric correlation matrix, and it appeared essentially unidimentional. Then, all pairs of items were checked for local independence using Yen's Q3. None of the pairwise residual correlations for all 4 models were greater than .20 in absolute value, which showed that local dependence did not appear to be a problem. The item and ability parameters were provided the property of invariance. In terms of model-data fit, it was found that 4PLM was the best fitting model of all. The items were calibrated with all related models using MML in R Studio. The standard errors for most of the item parameters were reasonably small. This showed that the item parameters were estimated with good accuracy. The abilities (θ) were estimated for each individual examinee with all 4 models using maximum likelihood estimation. The standard errors of ability estimate were compared using Analysis of Variance for the degree of estimation accuracy. It was found that the estimation with 4PLM had smaller standard errors than the other 3 models, and the abilities were most precisely estimated with 4PLM. In addition, the most information was provided by 4PLM for the related test. All the models provided more information on the theta interval -1 and 0 than the other θ levels.
Benzer Tezler
- Öğrenci seçme sınavı puanlarının eşitlenmesi üzerine bir çalışma
Başlık çevirisi yok
HÜLYA KELECİOĞLU
Doktora
Türkçe
1994
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
PROF.DR. YAŞAR BAYKAL
- Kendiliğinden yerleşen çelik lifli beton performansını tahmin edecek sistemin modellenmesi
Modeling of the system to predict the performance of steel fiber reinforced self-compacting concrete using machine learning methods
OSMAN ALTAY
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ULAŞ
DOÇ. DR. KÜRŞAT ESAT ALYAMAÇ
- Machine learning-adapted rapid visual screening method for prioritizing seismic risk states of masonry structures
Yığma yapıların sismik risk durumlarının önceliklendirilmesine yönelik makine öğrenmesine adapte edilmiş hızlı görsel tarama yöntemi
ONUR COŞKUN
Doktora
İngilizce
2023
İnşaat MühendisliğiHacettepe Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER ALDEMİR
- Emergency medical system design for disaster response
Afete müdahale için acil tıp sistemi tasarımı
MEHMET KÜRŞAT ÖKSÜZ
Doktora
İngilizce
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ITIR SATOĞLU
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK