Tek boyutlu ve çok boyutlu aşamalı tepki modeline göre çok boyutlu yapıların incelenmesi
Examining multidimensional structure in view of unidimensional and multidimensional graded response model
Yazar: ELİF KÜBRA DEMİR
Danışman: PROF. DR. SELAHATTİN GELBAL
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Çok boyutlu madde tepki kuramı = Multidimensional item response theory

Özet:
Bu araştırmanın amacı, çok boyutlu ve çok kategorili madde yapısına sahip verilerin tek boyutlu ve çok boyutlu Aşamalı Tepki Modeli'ne (ATM) dayalı olarak kestirilen madde ve birey parametreleri ile model veri uyum düzeylerini karşılaştırmaktır.  Bu amaç doğrultusunda simülatif ve gerçek veri setleri kullanılmıştır. Tüm veri setleri üç boyutlu basit yapılı olmakla birlikte farklı örneklem büyüklüğü (250, 500, 1500), madde sayısı (15, 30, 60) ve boyutlar arası korelasyon (0.20, 0.50, 0.80) koşulları belirlenmiştir. Araştırmada kullanılan gerçek veri seti Korku Yaşantıları Ölçeği'ne aittir.  Veriler analiz edilirken tek boyutlu modelleme hem tüm maddeleri içeren tek boyutlu ATM (TBATM-t) hem de her bir alt boyutun ayrı olarak ele alındığı (TBATM-a) model ile analiz edilmiş ve çok boyutlu ATM (ÇBATM) kullanılarak elde edilen bulgularla karşılaştırılmıştır. TBATM-t ve ÇBATM arasında a parametreleri arasındaki korelasyonun boyutların birbiri ile ilişkisi arttıkça yükseldiği sonucuna ulaşılmıştır. TBATM-a modeli ise her koşulda ÇBATM ile çok yüksek düzeyde ilişkili a parametreleri üretmiştir. c parametreleri bakımından ise tek ve çok boyutlu modellerin birbirleriyle çok yüksek ve manidar düzeyde ilişkili olduğu görülmüştür. Örneklem büyüklüğü arttıkça madde parametrelerine ilişkin hata değerlerinin azaldığı sonucuna ulaşılmıştır. Örneklem büyüklüğü sabit tutulduğunda ise boyutlar arası korelasyon arttıkça hata değerleri azalmıştır.  Tüm koşullarda yetenek parametrelerine ait korelasyon bakımından ÇBATM ile TBATM-a modeli arasında çok yüksek ilişki vardır. Yetenek kestirimindeki hata miktarları incelendiğinde madde sayısı örneklem büyüklüğü ile birlikte arttıkça çok boyutlu modelin daha az hata ile kestirim yaptığı sonucuna ulaşılmıştır.  Gerçek veri setinden elde edilen bulgular simülatif verilerle benzerdir. Tüm veri yapılarında ÇBATM, veri ile daha iyi uyum göstermiştir.

Abstract:
The aim of this study is to compare estimated item and ability parameters and the model-data fit indexes of multidimensional and polytomous item data based on unidimensional and multidimensional Graded Response Model (GRM). Simulative and real data sets were utilized. All data sets were simple-structured and three-dimensional, but different sample sizes (250, 500, 1500), number of items (15, 30, 60), and correlation levels between dimensions (0.20, 0.50, 0.80) were designated. The real data set used for the study was collected by using Fear Experiences Questionnaire. Unidimensional modeling was utilized to analyze total items (UGRM-t) and each sub-dimension separately (UGRM-a). Then, the results from UGRM and MGRM were compared. It was concluded that between UGRM-t and MGRM, the correlation between a parameters increased as correlation between subdimensions increased. UGRM-a model produced highly correlated a parameters with MGRM. In terms of c parameters, unidimensional and multidimensional models had high and significant correlations with each other. As the sample size increased, the error values of the item parameters decreased. When the sample size was kept constant, the error values decreased as the correlation between the dimensions increased. Ability parameters had high correlations with MGRM and UGRM-a under all conditions. When the error amounts in ability estimation were examined, it was concluded that the multidimensional model predicted with less error as the number of items and sample size increased. Results from the real data set and simulative data set were similar. In all data conditions, MGRM had better fit with the data.