Sonuçlar

Bu araştırmada iki ve çok kategorili puanlama modelleri kapsamında, DMF’nin belirlenen koşullar altında farklılaşıp farklılaşmadığı araştırılmıştır. Bu doğrultuda Rasch ve KPM modelleri kullanılarak iki kategorili (1-0) ve çok kategorili (4-3-2-1-0) puanlama yapılması durumunda DMF için I. Tip hata ve istatistiksel güç oranları karşılaştırılmıştır. DMF belirleme tekniklerinden iki kategorili puanlama için MH ve LORDIF, çok kategorili puanlama için ise ANOVA ve LORDIF analizleri yapılmıştır.

Örneklem büyüklüğü (600, 1200, 2400), örneklem büyüklüğü oranı (1:1, 1:2), DMF büyüklüğü (0.25, 0.50, 1.00, 1.50) ve DMF’li madde oranı (%10, %30, %50) olmak üzere toplam 72 koşul ele alınarak simülasyon çalışması gerçekleştirilmiştir.

Elde edilen bulgular doğrultusunda genel olarak örneklem büyüklüğü 600’den 2400’e doğru arttıkça I. Tip hata ve istatistiksel güç oranlarının arttığı belirlenmiştir.

Ancak I. Tip hata oranlarında, örneklem büyüklüğüne göre (her dört DMF belirleme analizi için de) manidar bir farklılık olmadığı ortaya konulmuştur. Sıra ortalamaları dikkate alındığında ise, en yüksek ortalamaların 2400 örneklem büyüklüğünde olduğu ifade edilmiştir. İstatistiksel güç oranlarında, örneklem büyüklüğüne göre, ANOVA DMF belirleme analizi hariç manidar bir farklılık olmadığı belirlenmiştir. ANOVA DMF belirleme analizi kapsamında da sadece 600 ve 2400 örneklem büyüklükleri arasındaki fark manidar bulunmuştur. Sıra ortalamaları dikkate alındığında en yüksek ortalamanın 2400 örneklem büyüklüğünde olduğu görülmektedir. Örneklem büyüklüğü oranlarına göre de I. Tip hata ve istatistiksel güç oranlarında manidar bir farklılık olmadığı belirlenmiştir. Sıra ortalamaları dikkate alındığında, 1:1 örneklem büyüklüğü oranında

hem I. Tip hata hem de istatistiksel güç için daha yüksek ortalamaların olduğu görülmüştür.

DMF’li madde oranı %10’dan %50’ye doğru arttıkça I. Tip hata oranlarının arttığı belirlenmiştir. I. Tip hata oranlarının, DMF’li madde oranlarına göre (her dört DMF belirleme analizi için de) manidar bir farklılık gösterdiği ortaya konulmuştur. Sıra ortalamaları dikkate alındığında, en düşük ortalamanın %10 DMF’li madde oranlarında olduğu ifade edilmiştir. DMF’li madde oranının %50 olması, yani testin yarısının DMF’li maddelerden oluşması durumunda I. Tip hata kontrolünün sağlanamadığı, aslında DMF’li olmayan maddelerin de DMF’li olarak belirlendiği ortaya konulmuştur.

Bu durum test içerisinde DMF’li madde sayısı arttıkça, diğer maddelerin DMF’li maddelerden etkilendiğini ve bu nedenle DMF’li olmayan maddelerin de DMF’li olarak işaretlendiğini göstermektedir. DMF’li madde oranı %10’dan %50’ye doğru arttıkça istatistiksel güç oranlarının azaldığı belirlenmiştir. İstatistiksel güç oranlarının, DMF’li madde oranlarına göre LORDIF1 DMF belirleme analizi hariç, manidar bir farklılık gösterdiği belirlenmiştir. Sıra ortalamaları dikkate alındığında dört DMF belirleme analizi için de, en yüksek ortalamanın %10 DMF’li madde oranlarında olduğu ortaya konulmuştur.

DMF büyüklüğü 0.25’ten 1.50’ye doğru arttıkça I. Tip hata oranlarının arttığı belirlenmiştir. I. Tip hata oranlarının, DMF büyüklüğüne göre (her dört DMF belirleme analizi için de) manidar bir farklılık gösterdiği ortaya konulmuştur. Sıra ortalamaları dikkate alındığında en düşük ortalamanın 0.25 DMF büyüklüğünde olduğu ifade edilmiştir. DMF büyüklüğünün 1.00 ve 1.50 olması durumunda I. Tip hata kontrolünün sağlanamadığı, aslında DMF’li olmayan maddelerin de DMF’li olarak belirlendiği ortaya konulmuştur. İstatistiksel güç oranlarının, DMF büyüklüğüne göre manidar bir farklılık gösterdiği belirlenmiştir. Sıra ortalamaları dikkate alındığında dört DMF belirleme analizi için de, en düşük ortalamanın 0.25 DMF büyüklüğünde olduğu görülmüştür.

I. Tip hata ve istatistiksel güç oranları birlikte incelendiği zaman, 600 örneklem büyüklüğü için iki kategorili puanlama kapsamında MH ve LORDIF analizleri için hem I. Tip hatanın kontrol altına alındığı hem de yeterli istatistiksel güce ulaşıldığı koşulların ortak olmadığı belirlenmiştir. Başka bir anlatımla yüksek istatistiksel gücün elde

edildiği koşullarda yüksek I. Tip hata elde edilmiştir. Yani hem DMF’li hem de DMF’li olmayan maddeler DMF’li olarak belirlenmiştir. Aynı yorum düşük I. Tip hata oranları için de yapılabilir. Hatanın düşük olduğu koşullarda düşük istatistiksel güç elde edilmiştir. Yani hem DMF’li hem de DMF’li olmayan maddeler DMF’li olarak belirlenememiştir. Sadece LORDIF için 1.00 DMF büyüklüğü ve %10 DMF’li madde oranı koşulunda hem yeterli istatistiksel güce ulaşıldığı hem de I. Tip hatanın düşük olduğu ifade edilebilir.

600 örneklem büyüklüğü için çok kategorili puanlama kapsamında ANOVA analizi için 1.00/1.50 DMF büyüklüğü ve %10 DMF’li madde oranı, LORDIF için ise 0.50/1.00/1.50 DMF büyüklüğü ve %10, %30 DMF’li madde oranları için hem yeterli istatistiksel güce ulaşılmış hem de I. Tip hata kontrol altına alınabilmiştir. Sonuçlar puanlama modellerine göre karşılaştırıldığında, çok kategorili puanlama yapıldığında ve LORDIF analizi kullanıldığında hem I. Tip hata kontrolünün sağlandığı hem de yüksek istatistiksel güç oranlarının elde edildiği belirlenmiştir.

600 örneklem büyüklüğü kapsamında iki kategorili ve çok kategorili puanlama modeline göre karşılaştırma yapıldığında çok kategorili puanlama yapılması durumunda I. Tip hata oranlarının daha düşük ve istatistiksel güç oranlarının daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Özellikle çok kategorili puanlama yapılıp, LORDIF analizi kullanıldığında daha düşük I. Tip hata oranları ve daha yüksek istatistiksel güç oranları elde edilmiştir.

1200 örneklem büyüklüğü için iki kategorili puanlama kapsamında MH için hem I. Tip hatanın kontrol altına alındığı hem de yeterli istatistiksel güce ulaşıldığı koşulların ortak olmadığı belirlenmiştir. Ancak 0.50 DMF büyüklüğü ve %10 DMF’li madde oranı için yüksek istatistiksel güç ve düşük hata oranı elde edilmiş olduğu ifade edilebilir.

LORDIF için ise 0.50 DMF büyüklüğü ve %10 DMF’li madde oranında hem yeterli istatistiksel güce ulaşılmış hem de I. Tip hata kontrol altına alınabilmiştir. 1200 örneklem büyüklüğü için çok kategorili puanlama kapsamında ANOVA analizi için 0.50/1.00 DMF büyüklükleri, %10 DMF’li madde oranı, LORDIF için 0.50/1.00/1.50 DMF büyüklüğü %10 DMF’li madde oranı; 0.50/1.00 DMF büyüklüğü ve %30 DMF’li madde oranında hem yeterli istatistiksel güce ulaşılmış hem de I. Tip hata kontrol altına

alınabilmiştir. Sonuçlar puanlama modellerine göre karşılaştırıldığında, çok kategorili puanlama yapıldığında ve LORDIF analizi kullanıldığında hem I. Tip hata kontrolünün sağlandığı hem de yüksek istatistiksel güç oranlarının elde edildiği belirlenmiştir.

1200 örneklem büyüklüğü için iki kategorili ve çok kategorili puanlama modellerine göre karşılaştırma yapıldığında çok kategorili puanlama yapıldığında daha düşük I. Tip hata oranlarının ve daha yüksek istatistiksel güç oranlarının elde edilmiş olduğu belirlenmiştir. Özellikle çok kategorili puanlama yapılıp, LORDIF analizi kullanıldığında daha düşük I. Tip hata ve daha yüksek istatistiksel güç oranları elde edilmiştir.

2400 örneklem büyüklüğü için iki kategorili puanlama kapsamında MH ve LORDIF için hem I. Tip hatanın kontrol altına alındığı hem de yeterli istatistiksel güce ulaşıldığı ortak koşulların olmadığı belirlenmiştir. Ancak her iki analiz için 0.50 DMF büyüklüğü ve %10 DMF’li madde oranı için yeterli istatistiksel güce ulaşıldığı ve düşük I. Tip hata oranının elde edilmiş olduğu ifade edilebilir. 2400 örneklem büyüklüğü için çok kategorili puanlama kapsamında ANOVA analizi için 0.50 DMF büyüklüğü ve

%10 DMF’li madde oranında, LORDIF için 0.25/0.50/1.00/1.50 DMF büyüklükleri ve

%10 DMF’li madde oranı, 0.25/0.50 DMF büyüklükleri ve %30 DMF’li madde oranında hem yeterli istatistiksel güce ulaşılmış hem de I. Tip hata kontrol altına alınabilmiştir. Sonuçlar puanlama modellerine göre karşılaştırıldığında, çok kategorili puanlama yapıldığında ve LORDIF analizi kullanıldığında hem I. Tip hata kontrolünün sağlandığı hem de yüksek istatistiksel güç oranlarının elde edildiği belirlenmiştir.

2400 örneklem büyüklüğü için iki kategorili ve çok kategorili puanlama modellerine göre karşılaştırma yapıldığında özellikle düşük DMF büyüklüğünde iki kategorili puanlama modelinin kullanıldığı MH’de I. Tip hata kontrolü sağlanamamışken, çok kategorili puanlama modelinin kullanıldığı ANOVA’da hata kontrolünün sağlandığı görülmüştür. Her iki puanlama modeli LORDIF kapsamında karşılaştırıldığı zaman ise yine çok kategorili puanlama modelinde I. Tip hata oranının daha düşük olduğu belirlenmiştir. 2400 örneklem büyüklüğü için iki kategorili ve çok kategorili puanlama modellerine göre karşılaştırma yapıldığında çok kategorili puanlama yapıldığında daha yüksek istatistiksel güç oranlarının elde edilmiş olduğu

belirlenmiştir. Özellikle çok kategorili puanlama yapılıp, LORDIF analizi kullanıldığında daha yüksek istatistiksel güç oranlarının elde edilmiş olduğu görülmüştür.

Genel olarak, iki kategorili ve çok kategorili puanlama modelleri karşılaştırıldığında, çok kategorili puanlama yapılması durumunda I. Tip hata oranlarının daha düşük, istatistiksel güç oranlarının ise daha yüksek olduğu belirlenmiştir. Bu doğrultuda çok kategorili puanlamanın, yetenek kestiriminde daha başarılı olduğu ve DMF sonuçlarında puanlama modellerinin etkisi olabileceği ifade edilmiştir.