• Sonuç bulunamadı

Madde Tepki Kuramı

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Madde Tepki Kuramı"

Copied!
9
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)

Madde Tepki Kuramı

2. Hafta

(2)

Güvenirlik ve Ölçmenin Standart Hatası

• KTK’da güvenirlik;

• Gerçek varyansın gözlenen varyansa oranı.

• Gerçek ve gözlenen puanların korelasyonunun karesi.

(Gerçek puanların belirlenmesi sorun. Tekrarlı ölçümlerin ortalaması kullanılabiliyor. Ayrıca parallel testler, test yarılama. Cronbach’ α gibi yöntemlerle de hesaplanabiliyor.)

(DeMars, 2010)

2

(3)

• KTK’da ÖSH;

(4)

• MTK’da güvenirlik ve ÖSH;

• Bilgi fonksiyonları kullanılıyor

• Test bilgisi (test information), yetenek ve test maddeleri arasındaki bir fonksiyon olarak tanımlanıyor.

DeMars, 2010, s.6-7

4

(5)

• Madde düzeyinde tanımlı. Test bilgi fonksiyonu, madde bilgi fonksiyonlarının

(6)

Parametre Değişmezliği (Invariance)

• MTK’nın bir diğer avantajı madde parametrelerinin grup (population) değişmezliğidir. Bu, farklı yanıtlayıcılardan oluşan gruplarda madde parametrelerinin aynı olması gerektiği anlamına gelmektedir.

DeMars, 2010, s.7-9

6

(7)

• KTK’da madde güçlüğü ve ayırıcılığı, gruba bağlı. MTK’da gruplar arasında bir doğrusal dönüşüm yapılarak değişmezlik sağlanabiliyor.

• KTK’da doğrusal dönüşüm çok güç çünkü maddelerin tamamını dikkate alıyor.

MTK’da mümkün çünkü madde bazında kestirim yapılıyor.

• Maddeler çok “extrem” olmadıkça ya da gruplar çok farklı olmadıkça KTK’da

da gruplar arasında doğrusal ilişki kurabilmek mümkün.

(8)

• KTK’da ayırıcılık için nokta-çift seril korelaasyon katsayısnın kullanılması, beraberinde normallik ve şans başarısının ölçmeye fazlaca karışmaması gibi varsayımları getiriyor. MTK’da bu sınırlılıklar yok.

• MTK’da doğrusal dönüşüm, made düzeyinde yapılıyor. KTK’da ise test düzeyinde yapılabilir.

DeMars, 2010, s.7-9

(9)

Kaynakça

• DeMars, C. (2010). Item response theory, Understanding statistics,

Referanslar

Benzer Belgeler

Aksi durum olarak zayıf çeldiriciler kullanılması durumunda da c, şansın üstünde kestirilebiliyor.. • D=1.7 sabiti, model denkelmelerini, normal ogive metriği olarak

• Birey sayısı arttıkça daha iyi sonuçlar verir (Hambleton, Swaminathan ve Rogers, 1991).. • BY’de önsel dağılım gözlenen veriye dayanan olabilirlik fonksiyonuyla

• θ ve gerçek puanlar arasındaki ilişki toplam karakteristik fonksiyonu veya test karakteristik fonksiyonu olarak ifade edilir(De Ayala,2009,96)... TEST KARATERİSTİK EĞRİSİNİN

Bir test tarafından theta düzeyi için sağlanan bilgi maddelerin aynı theta düzeyine ilişkin fonksiyonlarının toplamıdır.. Formülden de görüleceği üzere maddeler test

• Her bir katılımcının yeteneğinin, diğer katılımcıların yetenek düzeylerinden bağımsız olduğu varsayımıyla yetenek kestirimi her seferde yalnızca bir

 bu puan grupları içerisindeki kategori dağılımları kullanılarak bu iki maddenin güçlüğü (konumu) arasındaki farkı kestirmek için birey parametreleri iptal edilir...

 Wright ve Panchapakesan’ın iki kategorili maddeler için geliştirdiği algoritmaya dayanmaktadır..

• Bireye uyarlanmış test en etkili olarak çok sayıda yüksek derecede ayırt ediciliği olan ve güçlük-özellik düzeyinde (b-θ) eşit biçimde temsil edilen