• Sonuç bulunamadı

Madde Tepki Kuramı

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Madde Tepki Kuramı"

Copied!
11
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)

Madde Tepki Kuramı

11. Hafta

Test Kalibrasyonu

(2)

Test Kalibrasyonu

• 1968 yılında Alan Birnbaum tarafından geliştirilmiştir.

• Gruba uygulanan teste katılımcıların verdiği yanıtların iki kategorili olarak puanlanması ile gerçekleştirilir.

(3)

Test Kalibrasyonu

• Testte yer alan maddelerin parametre kestirimi en çok olabilirlik yöntemi ile yapılır.

• Maddelerin birbirinden bağımsız olduğu varsayımıyla bu işlem bir seferde tek bir madde için yapılır.

• Sonuçta testin maddelerinin parametre kestirimleri için bir değerler kümesine ulaşılır.

(4)

Test Kalibrasyonu

• Katılımcıların yetenek parametre kestirimi en çok olabilirlik yöntemi ile yapılır.

• Her bir katılımcının yeteneğinin, diğer katılımcıların yetenek düzeylerinden bağımsız olduğu varsayımıyla yetenek kestirimi her seferde yalnızca bir katılımcı için elde edilir.

(5)

Test Kalibrasyonu

• Bu iki aşama sabit parametre kestirimleri elde edilene kadar tekrar edilir.

• Bu aşamalar sayesinde madde parametreleri ile katılımcıların yetenek düzeyleri eş zamanlı olarak kestirilir.

(6)

Rasch Modeline Göre Kalibrasyon

• Bu modelde her bir madde için kestirilecek tek bir parametre vardır.

• Bu metrik sabitleme işlemi az sayıda maddeden oluşan testlerde ve az sayıda katılımcıdan oluşan gruplarda iyi işlemektedir.

(7)

Rasch Modeline Göre Kalibrasyon

• İlk olarak yetenek ölçeği metriği sabitlenir ve madde güçlüğü kestirimleri yapılır.

• Rasch modelde sabitleme işlemi, tüm maddelerin ayırt edicilik parametrelerinin 1’e sabitlenmesiyle uygulanır. Böylece kestirilen yeteneklerin ölçüm birimi 1 olur.

(8)

Rasch Modeline Göre Kalibrasyon

• Ayırt edicilik parametresinin 1’e sabitlenmesinin bir sonucu ham puanları eşit olan katılımcılar için kestirilen yetenek parametreleri eşittir.

Katılımcıların cevap örüntüleri önemli değildir.

(9)

Rasch Modeline Göre Kalibrasyon

• Önceki aşamada elde edilen ölçüm birimi ve orta nokta yetenek kestiriminde kullanılır. Böylece yetenek düzeyi kestirimleri elde edilen ölçeklenmiş madde parametre kestirimleriyle aynı metrik üzerinde olur.

• Ölçeklenen madde güçlük parametreleri kullanılarak her bir ham puana karşılık gelen yetenek kestirimleri elde edilir. Her bir ham puan için bir yetenek kestirimi hesaplanır.

(10)

Rasch Modeline Göre Kalibrasyon

• Elde edilen madde güçlük değerleri ve katılımcıların yetenekleri bu metrik üzerinde yorumlanır. Böylece test kalibre edilmiş olur.

• Test kalibrasyon süreci, her bir katılımcının ve her bir maddenin yetenek ölçeği üzerindeki bir noktaya yerleştirilmesiyle sonlanır.

(11)

Kaynakça

Baker, F. B. (2016). Madde tepki kuramının temelleri (M. İlhan, Çev.).

Ankara: Pegem Akademi. (1991).

de Alaya, R. J. (2009). The theory and practice of item response theory.

New York: Guilford Press.

DeMars, C. (2010). Item response theory, Understanding statistics, Measurement. New York: Oxford Unversity Press, Inc.

Referanslar

Benzer Belgeler

• Ölçme aracı kullanmanın amacı, test edilen özelliğe sahip olan ve olmayanları ayırt edebilmektir.

• Maddeler çok “extrem” olmadıkça ya da gruplar çok farklı olmadıkça KTK’da da gruplar arasında doğrusal ilişki kurabilmek mümkün.... • KTK’da ayırıcılık için

Test uzadıkça madde parametrelerinin kestiriminin doğruluğu artar; θ da madde parametrelerine bağlı olarak kestirildiğinden θnın da doğru kestirimi daha olası

Yerel bağımsızlık test performansını etkileyen yetenek sabit tutulduğunda, bireylerin maddelere vereceği tepkilerin birbirinden ilişkisiz olması anlamına gelir

Oysa 2PL ve 3PL modellerde aynı sayıda doğru cevabı olan fakat doğru cevap örüntüsü farklı olan bireyler farklı θ değerleri alır (Demars, 2016)... • Rasch ve 1PL

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