Ortak değişkenlerin özelliklerine göre Kernel eşitleme sonuçlarının karşılaştırılması
Comparison of Kernel equating results according to properties of covariates
Yazar: MERVE YILDIRIM SEHERYELİ
Danışman: PROF. DR. SELAHATTİN GELBAL
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu araştırmada, "DOG-OD deseninde nasıl bir ortak değişken kullanmalıyız?" sorusuna yanıt aranmıştır. Bu amaçla, Kernel eşitleme ile eşitlenmiş puan ortalamaları ve eşitleme hatalarının birer içsel, ortak değişkenlerin özelliklerinin dışsal, eşitlemedeki regresyon modelinde açıklanan varyans oranının hem içsel hem dışsal değişken olduğu yol modeli incelenmiştir. Araştırmada TIMSS 2019 matematik 8. sınıf Türkiye, Fransa, İsviçre ve Amerika veri setlerinde 3 ve 4. kitapçıklar (Aşama 1); 4. sınıf Kanada veri setinde 2, 3, 4, 5 ve 6. kitapçıklar (Aşama 2) kullanılmıştır. Veriler IEA IDB Analiz Programı (v.4.0) ile düzenlenmiş analizlerin tamamı için RStudio (version 1.3.959) ara yüzü kullanılmıştır. Kayıp veri ile başa çıkma yöntemi olarak hot-deck atama yapılmıştır. DOG-OM deseni için KTK ve MTK'ye dayalı Kernel eşitleme, DOG-OD deseni için öncelikle ortak maddelerden alınan toplam puan kategorik hale getirilerek oluşturulan ortak değişkenler sonra Aşama 1'de 23, Aşama 2'de 36 kategorik ortak değişken kullanılmıştır. Aşama 1'de 114, Aşama 2'de 126 eşitleme yapılmış ve sonuçlar uç değerler çıkarıldıktan sonra yol analizinde kullanılmıştır. Araştırmanın sonucunda DOG-OM deseninde KTK'deki sonuçlarda standart hatalar daha düşük, MTK'de eşitlenmiş puan ortalamaları daha yüksektir. Ortak maddelerin ortak değişken olarak kullanıldığı DOG-OD desenindeki sonuçlar, özellikle ankor madde her iki aşamada da üç ya da beş kategorili olduğunda DOG-OM deseni ile benzerdir. Aşamalar birlikte düşünüldüğünde frekans dağılımları arasındaki farkın, test puanları ile ortak değişken arasındaki ilişkinin mutlak değerinin; ortak değişkenin çarpıklığının ve basıklığının mutlak değerinin, P ve Q evrenlerinde ortak değişken ile kurulan regresyon modelinin açıklanan varyans oranının anlamlı olarak eşitleme sonuçlarını etkilediği; maddelerin ortak değişkene göre DMF içerip içermemesinin ise etkilemediği görülmüştür.

Abstract:
In this research, "What kind of covariate should we use in NEC design?" search for an answer to the question. For this purpose, the path model in which the mean score and equating errors equating with Kernel are internal, the covariates' properties are external, and the rate of variance explained in the regression model in equating is both internal and external variable. In the research, TIMSS 2019 mathematics 8th-grade in Turkey, France, Switzerland and America datasets (Phase-1); 4th-grade in Canadian dataset (Phase-2). The RStudio interface was used for all analyzes whose data were arranged with the IEA IDB Analysis Program. Hot-deck imputation has been made for coping with missing data. 114 equalizations were made in Phase 1 and 126 in Phase 2, and the results were used in the path analysis after removing the outliers. As a result of the research, standard errors were lower in the results of NEAT design in CTT, and the equating mean scores in IRT were higher. The results in NEC design, in which the common items are used as a covariate, are similar to NEAT design, especially when the anchor item has three or five categories. When phases are considered together, the difference between the frequency distributions is the absolute value of the relationship between the test scores and the covariate; The absolute value of the skewness and kurtosis of the covariate and the explained variance proportion of the regression model established with the covariate in the P and Q populations significantly affect the equating results.