Bayesci madde tepki kuramı modellerinde ölçme değişmezliğinin incelenmesi
Examining measurement invariance in Bayesian item response theory models
Yazar: MERVE AYVALLI KARAGÖZ
Danışman: PROF. DR. HÜLYA KELECİOĞLU
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Bayes yaklaşımı = Bayes approach ; Bayes yöntemi = Bayesian method ; Doğrulayıcı faktör analizi = Confirmatory factor analysis ; Madde Tepki Kuramı = Item Response Theory ; Ölçme değişmezliği = Measurement invariance

Özet:
Bu araştırmanın amacı farklı koşullarda üretilen simülasyon veride Bayesci MTK modellerinde ölçme değişmezliğinin Bayes faktör ile incelenmesi ve alt gruplar içeren gerçek veride yapıya ait ölçme değişmezliğinin ÇGDFA ile test edilerek maddelerin değişmezliğinin Bayes faktör ile incelenmesidir. Bu amaç doğrultusunda Bayesci madde tepki kuramı modelleri kapsamında öncelikle simülasyon verilerde farklı örneklem büyüklüklerinde ve madde güçlük parametreleri arasındaki farkın (dk) 0.00, 0.10, 0.30, 0.50 ve 0.70 olduğu durumlarda Bayes faktör ile ölçme değişmezliği incelenmiştir. Gerçek verilerde ikili grup karşılaştırmaları hem ÇGDFA ile hem de Bayes faktör ile gerçekleştirilmiştir. Gerçek veri uygulaması TIMSS 2019 matematik başarı testi ile yapılmıştır. Bayesci analizler R programı ile WinBUGS üzerinden, ÇGDFA Mplus programı kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Simülasyon veriden elde edilen sonuçlarda dk=0.3 ve grup büyüklüğü 1500 ve daha büyük olduğunda Bayes faktörün ölçme değişmezliğinin sağlanmadığı yönünde kanıt ürettiği belirlenmiştir. dk=0.5 olduğunda ise Bayes faktör ile ölçme değişmezliği sonuçlarının grup büyüklüğüne bağlı olarak değiştiği, büyük örneklemlerde Bayes faktörün ölçme değişmezliğinin sağlanmadığına dair kanıt üretmesinin daha olası olduğu belirlenmiştir. dk=0.7 olduğunda ise grup büyüklüğünden bağımsız olarak Bayes faktör sonuçlarının ölçme değişmezliğinin sağlanmadığı yönünde kanıt ürettiği görülmüştür. Gerçek verilerden elde edilen ÇGDFA sonuçlarında Şili-Türkiye ve Türkiye-Singapur örneklemlerinde ölçme değişmezliği metrik değişmezlik düzeyinde sağlanırken Şili-Singapur örneklemlerinde yapısal değişmezlik düzeyinde sağlanmıştır. Gerçek verilerden elde edilen Bayes faktör sonuçlarında ise Şili-Türkiye ve Türkiye-Singapur örneklemlerinde Bayes faktör sonuçlarının genel olarak simülasyon veriye ait sonuçlarla tutarlılık gösterdiği, ancak Şili-Singapur örnekleminden elde edilen sonuçların simülasyon veriden elde edilen sonuçlarla tutarlı olmadığı belirlenmiştir.

Abstract:
The aim of this study is to examine measurement invariance in Bayesian IRT models with Bayes factor in simulated data generated under different conditions and to examine measurement invariance in real data with MGCFA and Bayes factor. For this purpose, within the scope of Bayesian IRT models, measurement invariance was examined with Bayes factor in simulated data at different sample sizes (n) and when the difference between item difficulty parameters (dk) was 0.00, 0.10, 0.30, 0.50 and 0.70. In real data, pairwise group comparisons were performed with both MGCFA and Bayes factor. Real data application was conducted with TIMSS 2019 mathematics achievement test. Bayesian analyses were conducted with the R software, and MGCFA was conducted with Mplus. According to simulation data results, in the case of dk=0.3 and n=1500 or more, the Bayes factor evidenced that measurement invariance was not achieved. In the case of dk=0.5, the Bayes factor results were found to vary based on group size. In large samples, the Bayes factor was found to be more likely to evidence that measurement invariance was not achieved. In the case of dk=0.7, the Bayes factor results evidenced that measurement invariance was not achieved regardless of group size. According to the MGCFA results, measurement invariance was achieved at the metric invariance level in Chile-Turkey and Turkey-Singapore samples, and at the configural invariance level in Chile-Singapore samples. The Bayes factor results of Chile-Turkey and Turkey-Singapore samples were generally consistent with those of the simulated data, but the Chile-Singapore results were not.