Madde Tepki Kuramı`na dayalı test eşitleme yöntemlerinden kestirilen eşitleme hatalarının örneklem büyüklüğü ve yetenek dağılımı değişkenlerine göre karşılaştırılması

Abstract

Bu araştırmada, Madde Tepki Kuramı'na dayalı ?ortalama-ortalama?, ?ortalama-standart sapma?, ?Haebara? ve ?Stocking-Lord? eşitleme yöntemlerinden kestirilen eşitleme hatalarının, yetenek dağılımı (benzer ve farklı yetenek dağılımı) ve örneklem büyüklüğü (500-1000 kişilik) değişkenlerine dayalı olarak karşılaştırılması amaçlanmıştır. Araştırmada, 1-0 şeklinde puanlanan 3 parametreli modele uyumlu simülatif veriler üzerinde ?ortak maddeli eşitlenmemiş gruplar eşitleme deseni? kullanılmıştır. Araştırmanın verilerini üretmede WinGen2 programından yararlanılmış, bu program ile 600 adet 1-0 verisi oluşturmuştur. Simülasyon verilerine ait yetenek parametreleri BILOG-MG programı yardımıyla ?beklenen a posteriori? (expected a posteriori) yöntemi kullanılarak kestirilmiştir. IRTEQ programı kullanılarak testlerin eşitlemesi için gerekli eşitleme denklemleri oluşturulmuştur.Araştırma sonunda, 3 parametreli modele uygunluk gösteren testler için; 500 ve 1000 kişilik benzer ve farklı yetenek dağılımına sahip grupların kullanıldığı durumlarda, Stocking-Lord yöntemi ile yapılan test eşitleme uygulamasının daha az hatalı eşitlemeler yaptığı saptanmıştır. Bu bulgu literatürle de desteklenmektedir. Araştırmada en yüksek eşitleme hatalarını veren yöntemler ise ortalama-ortalama ve ortalama-standart sapma yöntemleridir. Örneklem büyüklüğüne dayalı olarak test eşitleme hataları incelendiğinde, 1000 kişilik örneklem büyüklüğüne sahip gruplara ait eşitleme çalışmasından elde edilen eşitleme hatalarının 500 kişilik örneklemlerden elde edilen eşitleme hatalarına nazaran daha düşük olduğu saptanmıştır. Yetenek dağılımı değişkenine göre test eşitleme yöntemleri karşılaştırıldığında ise, benzer yetenek dağılımına sahip grupların eşitlenmesinden elde edilen eşitleme hatalarının, farklı yetenek dağılımına sahip grupların eşitlenmesinden elde edilen eşitleme hatalarına nazaran daha düşük olduğu bulunmuştur.

In this study, it was aimed that equating methods of ?mean-mean?, ?mean-sigma?, ?Heabera? and ?Stocking-Lord? were compared according to the ability distribution (similar and different ability distribution) and sample size (500, 1000) variables based on Item Response Theory (IRT). Common item nonequivalent groups equating design on dichotomous simulated data adapted to 3-parameters IRT model was used. For data generation that was used in this study WinGEN2 software was used and with this software 600 dichomomously responsed data matrices were generated. Ability parameters of simulated data have been estimated with the help of BILOG-MG by using expected a posteriori method. By using IRTEQ software, equating equations for test equating have been formed.At the end of the research, in the case of groups having similar and different ability distribution with sample sizes N=1000 and N=500, test equating application with ?Stocking-Lord? method gave less error has been presented. This finding has supported by the literature. In this research, methods having the biggest equating errors were ?mean-mean? and ?mean-sigma?. When examining test equating errors based on sample size, equating errors gotten from groups with 1000 size were less than groups with 500 size was found. When test equating methods compared according to the ability distribution, equating errors on equating groups with similar ability distrbution were less than groups with different ability distribution has been found.