Likert tipi ölçeklerin yapı geçerliğinin veri madenciliği, yapay sinir ağları, faktör analizi ve Rasch modelleri ile incelenmesi
Examination of the construct validity of Likert type scales with data mining, artificial neural networks, factor analysis and Rasch models
Yazar: SİNAN MUHAMMET BEKMEZCİ
Danışman: PROF. DR. NURİ DOĞAN
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
Dizin: Faktör analizi = Factor analysis ; Likert modeli = Likert model ; Rasch modeli = Rasch model ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Yapısal geçerlik = Construct validty ; Ölçek geliştirme = Scale development ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation

Özet:
Ölçme değerlendirme faaliyetlerinin yapı taşlarından biri olan veri toplama araçlarına ilişkin psikometrik özelliklerin standartlara uygun olması beklenir. Bu nedenle test geliştirme sürecinde en uygun psikometrik özelliklere sahip ölçme aracı geliştirmek için dikkat edilmesi gereken hususlardan biri testte yer alacak maddelerin seçimidir. Bu çalışmada ölçek geliştirme sürecinde madde seçimi ve ölçeğin yapı geçerliğinin ortaya konulmasında açımlayıcı faktör analizi, yapay sinir ağları, veri madenciliği ile Rasch dereceleme ölçeği modelinden elde edilen formların yapı geçerliği kanıtlarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Araştırma kapsamında, daha önceden yapılan bir çalışmada kullanılan "İstatistik Tutum Ölçeği" deneme formu lisans, lisansüstü ve mezun statüsündeki bireylere uygulanarak veri toplanmıştır. Elde edilen verilere açımlayıcı faktör analizi, sınıflama ve regresyon ağacı, kendini düzenleyen haritalama ve Rasch dereceleme ölçeği modeli kullanılarak analizler yapılmıştır. Analizler yapıldıktan sonra farklı yöntemlerde boyut sayılarının ve maddelerin boyutlara dağılımının değişebildiği görülmüştür. Farklı yöntemlerle seçilen maddelerden oluşturulmuş ölçeklere uygulanan doğrulayıcı faktör analizi sonucu elde edilen uyum indeksleri karşılaştırılmıştır. Araştırma sonucunda kendini düzenleyen haritalama analizinin doğrulayıcı faktör analizinde uyum değerlerini yükseltecek maddeler seçme bakımından kullanışlı olduğu, sınıflandırma ve regresyon ağacı yönteminin ise kullanışsız olduğu görülmüştür. Ek olarak Rasch dereceleme ölçeği modeli ile oluşturulan forma ait doğrulayıcı faktör analizi uyum indekslerinin de yeterli olduğu ve aynı zamanda madde ve birey hakkında detaylı sonuçlar ortaya koyduğu görülmüştür.

Abstract:
Data collection instruments which are important building blocks of measurement and evaluation activities are expected to comply with the standards. Therefore, one of the issues that need close attention in developing measurement instruments with the most possible relevant psychometric properties in the test development process is the selection of items to be included. In this study, it was aimed to compare the construct validity evidence of the forms that were obtained through exploratory factor analysis, artificial neural networks, data mining and Rasch rating scale model in order to reveal the item selection and construct validity in the scale development process. Within the scope of the research, the data were collected by applying the "Statistical Attitude Scale" pilot form, which was used in a previous study, to individuals enrolled in undergraduate and graduate programs, and individuals who already graduated and not currently enrolled in a graduate program. The data were analyzed using exploratory factor analysis, classification and regression trees, self-organizing mapping and Rasch rating scale model. As a result of the analyses, it was seen that the number of dimensions and the distribution of the items to the dimensions could vary in different methods. The fit indices obtained from the scales that consisted of the items determined through different methods were compared using confirmatory factor analysis. The research results showed that self-organizing mapping analysis was useful in terms of selecting items that would increase the fit values in confirmatory factor analysis, while the classification and regression tree methods were impractical. Additionally, it was seen that the confirmatory factor analysis fit indices of the form created using the Rasch rating scale model were also sufficient and revealed detailed results about the items and the individual.