• Sonuç bulunamadı

Madde Tepki Kuramı

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Madde Tepki Kuramı"

Copied!
10
0
0

Yükleniyor.... (view fulltext now)

Tam metin

(1)

Madde Tepki Kuramı

Hafta 1

Test Kuramlarına Genel Bakış

(2)

GİRİŞ

2

(3)

• MTK modelleri, ölçme aracı ile ölçülen yetenek (Ɵ) ve bir maddeye verilen tepkilerin ilişkisini gösterir.

• MTK niçin kullanılır?

• MTK’nın kullanım alanları ve amaçları nelerdir?

3

(4)

I-Testlerin puanlanması

• Güvenirliği yükseltecek çözümler sağlar

• Her bir bireye yönelik “ÖSH” kestirimi sağlar.

• CAT, DIF, test eşitleme gibi özel alanlarda özel çözümler ve uygulamalar sağlar.

(DeMars, 2010)

(5)

II-Test ya da ölçek geliştirme

• Güçlük ve ayırıcılık parametreleri kestirimi

• Bu parametreler aracılığıyla ÖSH ve güvenirlik kestirimi

(6)

Madde Güçlüğü (Item Difficulty)

• Bir maddeye doğru yanıt verme olasılığı

• KTK’da;

• Dichotomous maddelerde doğru yanıt oranı

• Polytomous maddelerde madde ortalamasının madde maksimum puanına oranı

• Yüksek indeks değerleri, maddenin kolay olduğunu gösterir.

(DeMars, 2010)

6

(7)

• MTK’da;

• Ɵ ile aynı metrikte. Ɵ, ortalaması 0 ve standart sapması 1 olan bir dağılıma sahip.

• b, bir maddeyi %50 doğru yanıtlama düzeyini gösteren yetenek değeri.

• Yüksek indeks değerleri maddenin zor olduğunu gösterir. (P ile b, negatif korelasyon verir)

(DeMars, 2010)

(8)

Madde Ayırıcılığı (Item Discrimination)

• Bir maddenin, ilgilenilen yapı açısından farklı düzeylerde olan bireyleri ayırt edebilme düzeyi.

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

(DeMars, 2010)

8

(9)

• KTK’da;

• Doğru yanıtlarla toplam test puanı arasındaki korelasyonu veren nokta-çift serili korelasyon katsayısı, tipik ayırıcılık indeksidir.

• MTK’da;

• “a” ile gösterilir. “Eğim (slope)” olarak ifade edilebilir.

• İlgilenilen yeteneğin artışına bağlı olarak doğru yantlama olasılığının aşamalı değişimini gösterir.

(DeMars, 2010)

(10)

Kaynakça

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

Measurement. New York: Oxford Unversity Press, Inc.

Referanslar

Benzer Belgeler

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

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..