İki faktör modelde (Bifactor) diklik varsayımının farklı koşullar altında sınanması

Abstract

Bu araştırmada, Çok Boyutlu Madde Tepki Kuramı'nın modellerinden biri olan İki Faktör Kuramı'nın en önemli varsayımı olan diklik varsayımının, farklı koşullar altında incelemesi amaçlanmıştır. Deneysel araştırma modelindeki bu araştırmanın verileri simülasyon yolu ile üretilmiştir. Simülasyon yolu ile üretilen veriler iki faktör (bifactor) model'e uygun üretilmiştir. Üretilen veriler bağımsız ve bağımlı değişkenler olarak iki gruba ayrılmaktadır. Bağımsız değişkenler; iki spesifik faktör arasında ilişki olan `Model 1`, tüm spesifik faktörler arasında ilişki olan `Model 2`, diklik ihlali düzeyleri ve test uzunluklarıdır. Bağımlı değişkenler ise madde ve birey parametrelerinin kestirim yanlılıklarıdır.Verilerin simülasyonunda ve modellerin analizinde `R GUI 3.4.0` yazılımı kullanılmıştır. İki faktör (bifactor) model kestirimleri `R GUI 3.4.0` yazılımında bulunan `mirt` paketi ile, betimsel istatistikler `psych` paketi ile, grafiksel gösterimler ise `ggplot2` ile yapılmıştır. Araştırma kapsamında 200 replikasyon yapılmış, toplam 18 koşul için 3600 (18x200) veri dosyası analiz edilmiştir.Araştırma sonucunda iki spesifik faktörün ilişkili olma durumunun (Model 1) tüm spesifik faktörlerin ilişkili olma durumu ile (Model 2) hem birey hem de madde parametre kestirim doğruluğunda aynı etkiye sahip olduğu görülmüştür. Ayırt edicilik parametrelerinin kestiriminde diklik ihlali arttıkça yanlılığın arttığı görülmüştür. iki spesifik faktörün ilişkili olma durumunda test uzunluğuna bağlı olarak ayırt edicilik parametre kestiriminde iyileşme görülürken, tüm spesifik faktörlerin ilişkili olması durumunda bu iyileşme görülememiştir. Test uzunluğu arttıkça, ayırt edicilik ve güçlük parametrelerinin kestirim kesinliği yani güvenirliği düşmüştür. Güçlük parametreleri, kestirim doğruluğu en düşük parametreler olarak bulunmuştur. Madde sayısını arttırmak, birey parametrelerinin kestirim kesinliğini yani güvenirliğini arttırmıştır. Birey parametrelerinin kestiriminde, güvenirliği en düşük parametre kestirimlerinin her iki model için de (Model 1ve Model 2) en küçük test uzunluğunda olduğu saptanmıştır. Test uzunluğunu arttırmak, birey parametrelerinin kestirim güvenirliğini de arttırmıştır. Buna rağmen tüm test uzunluklarında ve diklik ihlal düzeylerinde kestirim güvenirliği en düşük parametreler birey parametreleridir.

In this research, it is aimed to examine the assumption of orthogonality, which is the most important assumption of Bifactor Item Response Theory, which is one of the models of Multidimensional Item Response Theory, under different conditions. The data of this research, that is experimental model, is generated by simulation method in accordance with Bifactor Model. Generated data are grouped as dependent and independent variables Independent variables of this research are; Model 1 which presents correlation between two specific factors, Model 2 which offers correlation between all specific factors, violation levels of orthogonality and test lengths. Dependent variables are estimate bias for item and person parameters. Data simulation and model analysis was conducted by `R GUI 3.4.0` software. Bifactor model estimates were were handled with `mirt` package while the descriptive statistics with the `psych` package. And the graphical representations with the `ggplot2`. Within the scope of the research, 200 replications were made and 36000 (18x200) model analyzes were performed under 18 conditions.The findings of this research revealed that Model 1 in which two specific factors were correlated and Model 2 in which all specifics factors were correlated had the same effect on accuracy of person and item parameter estimations. It was observed that as orthogonality violation is increased bias is increased in estimation of discrimination parameter. There was recovery in parameter estimation depending on test length when two specific factors were correlated, but this recovery was not observed when all the specific factors were correlated. As the test length increases, estimation accuracy and reliability of discrimination and difficulty parameter is decreased. Difficulty parameters' estimation was found as the least accurate parameters. Increasing the number of items has increased the estimation accuracy that is reliability of person parameters. In estimation of person parameters, for both models (Model 1 and Model 2), least reliable parameter estimation was acquired at minimum test length. Increasing the test length also increased the estimation accuracy of person parameters. However, the parameters with the lowest estimation reliability are the person parameters in all test lengths and orthogonality violation levels.