An Investigation of Goodness of Model Data Fit

Yıl 2007, Cilt: 32 Sayı: 32, 210 - 220, 01.06.2007

İsmail Önder

Öz

Madde Tepki Kuramına (MTK) dayanan modellerin avantajı, model veri uyumu sağlandığında görülebilir. Bu nedenle bu çalışma ÖZDEBİR ÖSS 2004 D-II Sınavının Fen Testinden elde edilen verilere MTK’ya dayanan modellerden hangisinin en iyi uyum sağlayacağını araştırmayı amaçlamıştır. Model veri uyumu çalışmalarında öncelikle model sayıltıları ve daha sonra beklendik model özellikleri incelenmiştir. Model sayıltıları kısmında tek boyutluluk, yerel bağımsızlık, eşit ayırtedicilik gücü, minimum şansla doğru cevaplandırma ve hızlandırılmamış test uygulaması sayıltıları incelenmiştir. Model özellikleri kısmında ise yetenek parametresi kestirimlerinin değişmezliği ve madde parametreleri kestirimlerinin değişmezliği incelenmiştir. Ayrıca, madde karakteristik eğrileri ve madde bilgi fonksiyonları incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar, iki parametreli modelle en iyi model veri uyumunun elde edildiğini göstermiştir

Anahtar Kelimeler

madde tepki kuramı, model veri uyumu analizleri, kişi ve madde istatistikleri

Kaynakça

• Bechger, T.M., Maris, G., Verstralen, H.H.F.M., & Beguin, A.A. (2003). Using classical test theory in combination with item response theory. Applied Psychological Measurement, 27 (5), 319-334.
• Camilli, G., & Shepard, L.A. (1994). Methods for identifying biased test items (vol. 4). Thousand Oaks, CA: Sage.
• Demirtaşlı, N.Ç. (2002). A study of raven standard progressive matrices test’s item measures under classical and item response models: An empirical comparison. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 35 (2), 71-79.
• Fan, X. (1998). Item response theory and classical test theory: An empirical comparison of their item/person statistics. Educational and Psychological Measurement, 58 (3), 357-381.
• Hambleton, R.K., Swaminathan, H. (1985). Item response theory: Principles and applications. Boston: Kluwer.
• Hambleton, R.K., Swaminathan, H., & Rogers, H.J. (1991). Fundamentals of item response theory. Newbury Park, CA: Sage.
• Leeson, H., & Fletcher, R. (2003, December). An investigation of fit: Comparison of 1-, 2-, 3- parameter IRT models to project asTTle data. Paper presented at the Joint NZARE/AARE Conference, Auckland.
• Mellenbergh, G.J.(1996). Measurement precision in test score and item response models. Psychological Methods, 1, 293-299.
• Özdemir, D. (2004). Çoktan seçmeli testlerin klasik test teorisi ve örtük özellikler teorisine gore hesaplanan psikometrik özelliklerinin iki kategorili ve ağırlıklandırılmış puanlanması yönünden karşılaştırılması. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 26, 117-123.
• Reckase, M.D. (1979). Unifactor latent trait models applied to multi-factor tests: Results and implications. Journal of Educational Statistics, 4, 207-230.
• Shephard, L.A., Camilli, G., & Williams, D.M. (1984). Accounting for statistical artifacts in item bias research. Journal of Educational Statistics, 9, 93-128.
• Traub, R.E. (1997). Classical test theory in historical perspective. Educational Measurement: Issues and practice, 8-14.
• Wright, B.D. (1968). Sample-free test calibration and person measurement. Proceedings of the 1967 Invitational Conferences on Testing Problems. Princeton, NJ: Educational Testing Service.
• Yalçın, M. (1999). The fit of one-, two-, three–parameter models of item response theory to ERDD’s achievement test, Middle East Technical University, unpublished master thesis.