Madde Tepki Modellemesinde Genellenebilirlik İle İki Yüzeyli Desenlerin İncelenmesi
Investigation of Two Facets Design With Generalizability In Item Response Modeling
Yazar: Kaya Uyanık, Gülden; Gelbal, Selahattin
Dergi: Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology, Vol. 9 No. 1, 2017
Anahtar kelimeler: Madde tepki modellemesinde genellenebilirlik,genellenebilirlik kuramı,madde takımı,madde sayısı,güvenirlik ; Generalizability in item response modeling,generalizability theory,testlet,number of item,reliability

Bu çalışmada, Madde Tepki Modellemesinde Genellenebilirlik(MTMG) yaklaşımı iki yüzeyli bx(m:t) deseni ile incelenmiş ve GenellenebilirlikKuramından (GK) elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Çalışmada simülasyonverisi kullanılmıştır. Genellenebilirlik Kuramı doğrusal veri seti bx (m:t)dengelenmiş rastgele deseni için üretilmiştir. Üretilen veriler madde takımıetkisi, madde takımı uzunluğu ve madde takımı sayısı açısından farklılıkgöstermektedir. Veriler toplamda iki evrenden ve her evren dört farklı koşuldanoluşmaktadır. Araştırmanın sonucu tüm evrenlere ait koşulların varyanskestirimlerinin MTMG yaklaşımı ve GK ile elde edilen sonuçlar arasında bir farkolmadığını göstermektedir. Elde edilen bu sonuç MTMG yaklaşımını ortaya atan vetek yüzeyli desen üzerinde inceleyen Briggs ve Wilson’ın yapmış olduklarıçalışma ile desteklenmektedir. MTMG yaklaşımı ve GK ile kestirilen değerlerarasında fark yoktur; ancak MTMG yaklaşımında hata varyansı etkileşim varyansındanayrı olarak gözlenebilir. Çalışmada ayrıca madde takımları güvenirliği farklıkoşullar altında incelenmiştir. Birey-madde takımı etkileşiminin küçük olduğudurumlarda etkileşimin büyük olduğu durumlara göre daha yüksek güvenirlik eldeedilmiştir. Bunun yanında madde takımı etkisi arttıkça güvenirliğin düştüğügözlenmiştir. Ayrıca tüm evrenlere ait koşullar incelendiğinde madde takımlarıiçin madde sayısı artıkça güvenirliğin arttığı gözlenmiştir.

An approach called generalizability in item responsemodeling (GIRM) is investigated with two facets sx(i:t) design and results arecompared with results of generalizability theory in this study. In this studysimulated data is used. In Generalizability Theory linear model random facetsbalanced bx(m:h) design are used for generating data. Generated data arediffered by factors. These factors are testlet effect, testlet length andnumber of testlet. All generated data consist of two different universes andall universes have four different conditions. According to the results of thisstudy the estimates of variance components obtained using GIRM approach aregenerally quite similar to those obtained using GT approach. Briggs andWilson‘s study is supported this result. There is no difference between resultsof GIRM and GT but error variance could be separated from residual variancewith GIRM.  This study also examines thereliability of testlets under different conditions. Testlets are more reliablewhen person-item variance is smaller. Furthermore, when testlet effect isincreased,reliability is decreased. When conditions of all universes areinvestigated it is concluded that it is effective to have more items toincrease reliability.