Örtük sınıf analizlerinde ölçme eşdeğerliğinin incelenmesi
Investigating measurement equivalence with latent class analysis
Yazar: DUYGU GÜNGÖR CULHA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MEDİHA KORKMAZ
Ege Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Psikoloji Ana Bilim Dalı / Psikometri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Psikoloji = Psychology
Dizin: Anlam eşdeğerlikler = Semantic equivalence ; Psikometrik analiz = Psychometric analysis ; Psikometrik ölçümler = Psychometric measurements ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation ; Örtük gelişme modelleri = Latent growth models ; Örtük sınıf analizi = Latent class analysis

Özet:
Bu çalışmanın amacı örtük sınıf analiziyle ölçme eşdeğerliğinin farklı koşullarda incelenmesidir. Örtük sınıf analizi gözlenen ve örtük değişkenlerin süreksiz yapıda olduğu ya da sürekli ölçekleme düzeyinde olup normal dağılım, homojenlik, tekboyutluluk gibi varsayımların ihlal edildiği koşullarda kullanmaya uygun güçlü bir alternatiftir. Çalışma kapsamında örneklem büyüklüğü (100 ve 500), madde sayısı(5 ve 10), yanlılığın olduğu parametre (eğim ve sabit, sadece sabit), eşdeğer olmayan madde sayıları değişimlenerek (0,1,3, 5 ya da 10) 28 farklı koşul oluşturulmuştur. BIC, CAIC, AIC ve AIC3 kullanılarak yapılan model seçimlerinde hem koşulların hem de kullanılan bilgi kriterinin etkileri araştırılmıştır. Ölçek ve madde düzeyinde yapılan analizler sonucunda doğru, yanlış pozitif ve yanlış negatif kararlar incelenmiştir. Örneklem büyüklüğünün etkisi incelendiğinde genel olarak tüm bilgi kriterlerinin büyüklük arttığında doğru karar oranlarının arttığı gözlemlenmiştir. Bu oran BIC ve CAIC kullanıldığında oldukça yüksektir ve söz konusu bilgi kriterlerinin küçük örneklemlerde kullanılmasının uygun olmadığı düşünülmektedir. Madde sayısı doğru karar oranında bir değişikliğe neden olmamıştır. Eşdeğer olmayan madde sayısı arttığında ise ölçek düzeyindeki analizlerde doğru karar oranının da arttığı söylenebilir. Yanlılığın olduğu parametrelerin hem eğim hem sabit olduğu koşullarda, sadece sabit olduğu koşullara oranla daha çok doğru karar alınmıştır. Genel olarak değerlendirildiğinde BIC ve CAIC'nin yanlış negatif, AIC'nin yanlış pozitif karar eğilimi olduğu, AIC3'ün ise daha tutarlı sonuçlar verdiği söylenebilir.

Abstract:
Purpose of this study is to investigate measurement equivalence with latent class analysis in different conditions. Latent class analysis is an alternative method when both observed and latent variables are discrete, or continuous but assumptions like normal distribution, homogeneity, unidimentionality are violated. Within the study 28 different conditions were simulated; sample size (100 and 500), number of items ( 5 and 10), inequivalence type (both in slope and intercept and only in intercept), number of inequivalent items (0,1,3 5 or 10). BIC, CAIC, AIC and AIC3 were used for model selection. The effects of information criteria used and conditions were investigated. Analyses were done both in scale and item levels and true, false positive and false negative selections were examined. Generally for all information criteria increasing in sample size induced increasing in true decision rate. While using BIC, CAIC it is recommended not to use small sample sizes. Number of items did not cause any alteration in true decision rates. In scale level analysis true decision rates increase parallel with the number of inequivalent items. Also inequivalence both in slope and intercept parameters had affirmative effect on choosing true models relatively inequivalence in only intercept parameter. In conclusion BIC and CAIC tend to select false negative, AIC tends to select false positive models hence AIC3 seems to be more consistent.