Ölçme değişmezliği modellerinin farklı koşullar altında istatistiksel güç, yanlılık ve hata açısından karşılaştırılması
Comparison of measurement invariance models in terms of statistical power, bias, and error under different conditions
- Tez No: 901596
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMAY ÇOKLUK BÖKEOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 127
Özet
Bu çalışmada, ölçeklerin çoklu puanlanan maddelerinin alt gruplar için karşılaştırılabilirliğini belirlemek amacıyla alanyazında sıklıkla kullanılan Ölçme Değişmezliği tekniklerinden Çoklu Grup Doğrulayıcı Faktör Analizi ve Hizalama Yöntemi, test uzunluğu, değişmezlik türü ve büyüklüğü, değişmez olmayan madde oranı, grup sayısı ve grup büyüklüğü gibi farklı koşullar altında istatistiksel güç, Tip I hata ve gizil ortalamalara ilişkin yanlılık değerleri açısından karşılaştırılmıştır. Çalışmada normal dağılımdan üretilmiş ve 5 kategorili olarak puanlanmış maddelerle, sözü edilen koşulların çaprazlanması ile oluşturulan 540 farklı koşul ile çalışılmıştır. Bu çalışma bir simülasyon çalışmasıdır. Yöntemlere ilişkin değerlendirmelerde ÇGDFA kısmi değişmezlik ölçütü olarak ΔCFI=.01 ölçütü kullanılmıştır. Araştırmada faktöriyel ANOVA kullanılarak, ele alınmış faktörler ve ikili etkileşimlere göre manidar fark gösteren koşullar incelenmiştir. Çalışmada elde edilen bulgular, istatistiksel güç ve Tip I hata oranlarının madde sayısı, değişmezlik türü ve büyüklüğü, değişmez olmayan madde oranı, grup sayısından etkilendiğini, gizil ortalama değerlerinin ise değişmezlik türü ve büyüklüğü, grup büyüklüğü ve grup sayısından etkilendiğini göstermiştir. Özellikle, değişmez olmayan madde oranının %50 olduğu koşulda HY'nin istatistiksel gücünün düştüğü ve ÇGDFA'nın Tip I hata oranlarının arttığı belirlenmiştir. Grup büyüklüğünün ise istatistiksel güç ve Tip I hata düzeyleri üzerinde önemli bir etkisinin olmadığı belirlenmiştir. Ayrıca gizil ortalamalarda HY için genel olarak daha düşük yanlılık değerleri elde edildiği belirlenmiştir. İstatistiksel güç, Tip I hata ve yanlılık değerleri birlikte ele alındığında, yapılacak ölçme değişmezliği incelemelerinde farklı koşullar altında HY ya da ÇGDFA'nın kullanılmasına yönelik öneriler sunulmaktadır. Ayrıca, uygulayıcıların, değişmezliğin sağlanmasına ilişkin bir şüphe olmadığı durumda HY'yi tercih etmeleri önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
In this study, a widely used measurement invariance technique, Multiple Group Confirmatory Factor Analysis (MGCFA), and also the Alignment Optimization (AO), were compared in terms of statistical power, Type 1 error, and bias in latent means under various conditions. These conditions included test length, type and magnitude of noninvariance, proportion of noninvariant items, number of groups, and group size, aiming to determine the comparability of scales with multiple scored items across subgroups. The study involved 540 different conditions created by crossing these five factors using items generated from a normal distribution and categorised on a 5-point scale. This study is a simulation study. In the evaluations related to the methods, MGCFA used the criterion of ΔCFI = .01 as the partial invariance criterion. The study examined significant differences across conditions using factorial ANOVA, focusing on the main effects and interaction effects of the factors considered. The findings indicate that statistical power and Type 1 error rates were influenced by the number of items, type and magnitude of invariance, proportion of non-invariant items, and the number of groups, while the latent mean values were affected by the type and magnitude of invariance, group size, and the number of groups. Specifically, it was observed that the statistical power of the Alignment Method decreased, and the Type 1 error rates of MGCFA increased when the proportion of non-invariant items was 50%. Group size did not have a significant impact on statistical power and Type 1 error levels. Additionally, lower bias values in latent means were generally obtained for AO. Considering statistical power, Type 1 error, and bias together, the study provides recommendations on the use of either the AO or MGCFA in measurement invariance analyses under different conditions. Furthermore, practitioners are advised to prefer the AO when there is no background knowledge of noninvariance.
Benzer Tezler
- Parametrik olmayan bilişsel tanılama, yapay sinir ağı ve DINO Modelinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması
Comparison of classification performances of non-parametric cognitive diagnosis, artificial neural network and DINO Model
EMİNE YAVUZ
Doktora
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAKAN YAVUZ ATAR
- A stress testıng framework for the Turkısh bankıng sector: an augmented approach
Türk bankacılık sektörü için bir stres testi çerçevesi: Bir genişletilmiş yaklaşım
BAHADIR ÇAKMAK
Doktora
İngilizce
2014
BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİR ÖCAL
- The spatio-temporal dynamics of aerosols in the Marmara region and impact of land cover/use on atmospheric environment
Marmara bölgesindeki aerosollerin mekansal-zamansal dinamiksel ve arazi örtüsü/kullaniminın atmosferik ortam üzerindeki̇ etkisi
PARIA ETTEHADI OSGOUEI
Doktora
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞİNASİ KAYA
- Yüklenici firmaların proje temin birimleri için başarım tabanlı bir ölçme-değerlendirme modeli
A performance-based assessment model for the project procurement units of contractor firms
MUSTAFA ALTINDAĞ
Doktora
Türkçe
2019
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALAATTİN KANOĞLU
- Assessing added value of wave coupling for the Mediterranean climate and extremes in regional earth system model simulations
Bölgesel yer sı̇stem modelı̇ sı̇mülasyonlarında Akdenı̇z ı̇klı̇mı̇ ve ekstremlerı̇ ı̇çı̇n dalga bı̇rleşı̇mı̇nı̇n katma değerı̇nı̇n belı̇rlenmesı̇
FULDEN BATIBENİZ
Doktora
İngilizce
2020
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ ÖNOL