Öğe Kalibrasyonu – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri
Öğe Kalibrasyonu
Süreç, çok çeşitli öğrenci yetenekleri ve olası tüm tepki modelleri için uygulanabilir. Şekil 4.5, -6 ile +6 arasındaki tüm öğrencilerin yetenekleri için yanıt örüntüsünü (1,1,0,0) gözlemleme olasılığını göstermektedir. Gösterildiği gibi, en olası değer 0’lık bir öğrenci yeteneğine karşılık gelir.
Bu nedenle, Rasch modeli, yanıt modeli (1,1,0,0) ile 0 olan herhangi bir öğrencinin yeteneğini tahmin edecektir. Şekil 4.6, tek bir doğru madde ile tüm yanıt modelleri için olasılıkların dağılımını göstermektedir. Tablo 4.6’da gösterildiği gibi, yalnızca bir doğru öğeye sahip dört yanıt modeli vardır, yani.
(1,0,0,0), (0,1,0,0), (0,0,1,0), (0,0,0,1).
• Yalnızca 1 maddede başarılı olan herhangi bir öğrenci için en olası yanıt örüntüsü (1,0,0,0) ve en olası yanıt örüntüsü (0,0,0,1)’dir. Bir öğrenci yalnızca bir doğru cevap verdiğinde, doğru cevabın en kolay maddeye, yani 1. maddeye verilmesi beklenir.
• Tepki örüntüsü ne olursa olsun, en olası değer her zaman öğrenci yeteneği için aynı değere karşılık gelir. Örneğin, yanıt örüntüsü (1,0,0,0) için en olası öğrenci yeteneği -1,25 civarındadır. Bu aynı zamanda diğer yanıt kalıpları için en olası öğrencinin yeteneğidir.
Bu nedenle Rasch modeli, hangi maddeye doğru cevap verilmişse, yalnızca bir doğru cevap alan öğrenciler için -1.25 değerini döndürür.
Benzer şekilde gösterildiği gibi:
• İki doğru madde içeren en olası yanıt örüntüsü (1,1,0,0);
• En olası öğrencinin yeteneği, iki doğru yanıt içeren herhangi bir yanıt örüntüsü için her zaman aynıdır (bu durumda 0);
• Üç doğru madde içeren en olası yanıt örüntüsü (1,1,1,0);
• En olası öğrencinin yeteneği, üç doğru yanıt içeren herhangi bir yanıt modeli için her zaman aynıdır (bu durumda +1.25).
Bu tür Rasch yetenek tahmini, genellikle Maksimum Olabilirlik Tahmini olarak gösterilir. Bu şekillerde gösterildiği gibi, ham puan başına, yani 0 doğru cevap, bir doğru cevap, iki doğru cevap vb., Rasch modeli yalnızca bir Maksimum Olabilirlik Tahmini döndürür.
Bu Maksimum Olabilirlik Tahmininin (veya MLE) taraflı olduğu ve her bir maddenin katkısını bu maddenin sağlayabileceği bilgilerle ağırlıklandırması önerildiği gösterilmiştir (Warm, 1989). Örneğin, zor bir madde, düşük yetenekli bir öğrenci için fazla bilgi sağlamaz.
Öte yandan, bu madde yüksek yetenekli bir öğrenci için daha fazla bilgi sağlayabilir. Bu nedenle, düşük yetenekli bir öğrenci için kolay maddeler zor maddelerden daha fazla katkı sağlayacaktır ve benzer şekilde yüksek yetenekli bir öğrenci için zor madde kolay maddelerden daha fazla katkı sağlayacaktır. So Warm tahminleri ve MLE’ler, öğrencilerin bireysel yetenek tahminlerinin benzer türleridir.
Warm tahmini, MLE’deki küçük yanlılığı düzelttiğinden, genellikle bir bireyin yeteneğinin tahmini olarak tercih edilir. Bu nedenle, PISA’da Ağırlıklı Olabilirlik Tahminleri (WLE’ler), Warm’ın önerdiği gibi MLE’nin doğasında bulunan yanlılığı hesaba katmak için MLE’ye ağırlıklar uygulanarak hesaplanır.
Kalibrasyon hatası
Biyomedikal cihazlarda kalibrasyon
Kalibrasyon etiketi nedir
Nivo kalibrasyon kontrolü Nasıl yapılır
Enstrümantasyon ve kalibrasyon nedir
Elektrik kalibrasyon Nedir
Kalibrasyon metodları
Performans kalibrasyonu nedir
Bir öğrencinin eksik tasarımlar için puanının hesaplanması
Daha önce belirtildiği gibi, PISA, sınırlı öğrenci düzeyinde test süresinin ve değerlendirme alanının geniş kapsamının çelişkili taleplerinin üstesinden gelmek için döndürülmüş bir kitapçık tasarımı kullanır. Öğrencilere öğelerin bir alt kümesinin atandığı bir test tasarımı, tamamlanmamış bir tasarım olarak gösterilir. Önceki bölümde açıklanan öğrencinin bireysel yetenek tahminini hesaplama ilkeleri, tamamlanmamış tasarımlar için hala geçerlidir.
-1 ve 1 becerileri olan iki öğrencinin Tablo 4.8’de verilen dört maddeden ikisini cevaplaması gerektiğini varsayalım. i = -1 olan öğrenci ilk iki maddeyi yani en kolay iki maddeyi, i = 1 olan öğrenci ise son iki maddeyi yani en zor iki maddeyi cevaplamalıdır. Her iki öğrenci de birinci maddede başarılı ve ikinci maddede başarısız olur.
Her iki modelin de -1 ve 1 yeteneği için sırasıyla 0.31 olasılığı vardır. Daha önce olduğu gibi, bu olasılıklar çok çeşitli öğrenci yetenekleri için hesaplanabilir. Şekil 4.9, kolay test (noktalı çizgi) ve zor test (düz çizgi) için (1,0) yanıt örüntüsü olasılıklarını göstermektedir.
Şekil 4.9’a dayanarak, kolay testin bir maddesinde başarılı olan herhangi bir öğrenci için, modelin öğrenci yeteneğini -0.75 olarak tahmin edeceğini ve zor testin bir maddesinde başarılı olan herhangi bir öğrenci için modelin tahmin edeceğini söyleyebiliriz. 0.75’te öğrenci yeteneği. Öğrenci yeteneğinin tahminleri olarak ham puanlar kullanılmış olsaydı, her iki durumda da 2 üzerinden 1 veya 0,5 alırdık.
Özetle, ham puanın tahmininde ham puan maddenin zorluğunu dikkate almaz ve bu nedenle ham puanın yorumlanması madde güçlüklerine bağlıdır. Öte yandan, Rasch modeli, belirli bir öğrenciye yetenek tahmini için verilen maddelerin doğru cevaplarının sayısını ve zorluklarını kullanır.
Bu nedenle, bir Rasch puanı madde güçlüklerinden bağımsız olarak yorumlanabilir. Tüm öğeler aynı süreklilik üzerine yerleştirilebildiği sürece, Rasch modeli, öğrenciler farklı öğe alt kümeleriyle değerlendirilmiş olsa bile, tamamen karşılaştırılabilir öğrenci yetenek tahminlerini döndürebilir. Bununla birlikte, öğrencinin Rasch puanının geçerli bir şekilde belirlenmesinin, madde güçlükleri hakkında doğru bir bilgiye sahip olmasına bağlı olduğunu unutmayın.
Öğeleri Bağlamak İçin En Uygun Koşullar
Farklı testler kullanıldığında bazı koşulların sağlanması gerekir. Her şeyden önce, bu testler yoluyla toplanan veriler birbirine bağlanmalıdır. Herhangi bir bağlantı olmadan iki farklı testle toplanan veriler tek bir ölçekte raporlanamaz. Genellikle testler, farklı öğrencilerin ortak öğeler yapmasıyla veya aynı öğrencilerin farklı testlerle değerlendirilmesiyle bağlantılıdır.
Bir araştırmacının 2. sınıf öğrencilerinden oluşan bir popülasyon ile 4. sınıf öğrencilerinin oluşturduğu bir popülasyon arasındaki okuma performansındaki artışı tahmin etmek istediğini varsayalım. İki test geliştirilecek ve her ikisi de her iki popülasyonun beklenen yeterlilik düzeyinde hedeflenecektir. Her iki testin de aynı süreklilik üzerinde ölçeklenebilmesini sağlamak için, 2. sınıf testinden birkaç zor madde 4. sınıf testine dahil edilecektir, diyelim ki 7, 34, 19, 23 ve 12. maddeler.
Şekil 4.10 bu öğe sabitleme sürecini temsil etmektedir. Şekil 4.10’un sol kısmı, sıfır merkezli öğelerle 2. derece testinin ölçeklendirmesinin çıktılarını sunar. 4. derece verilerin ölçeklendirilmesi için referans noktası, bağlantı öğelerinin 2. derece zorluğu olacaktır. Daha sonra diğer 4. sınıf maddelerinin zorluğu, Şekil 4.10’un sağ tarafında gösterildiği gibi bu referans noktasına göre sabitlenecektir. Bu ankraj işlemi ile 2. ve 4. derece madde güçlükleri tek bir süreklilik üzerine yerleştirilecektir. Bu nedenle 2. ve 4. sınıf öğrencilerinin yetenek tahminleri de aynı süreklilikte yer alacaktır.
2. ve 4. sınıflar arasındaki artışı doğru bir şekilde tahmin etmek için araştırmacı, bağlantı öğelerinin konumunun her iki testte de benzer olmasını sağlayacaktır.
Teorik bir bakış açısından, iki farklı testi birbirine bağlamak için yalnızca bir öğeye ihtiyaç vardır. Ancak bu durum optimal olmaktan uzaktır. Dengeli bir tamamlanmamış tasarım, farklı testlerin verilerini tek bir ölçekte raporlamak için en iyi garantiyi sunar. Bu, madde havuzunun 13 madde kümesine bölündüğü PISA 2003 tarafından benimsenmiştir.
Kümelere madde tahsisi, maddelerin beklenen zorluğunu ve maddeleri cevaplamak için gereken beklenen süreyi hesaba katar. Tablo 4.9, PISA 2003 test tasarımını sunmaktadır. On üç öğe kümesi sırasıyla C1 ila C13 olarak belirtildi. On üç kitapçık geliştirildi ve her biri blok 1’den blok 4’e kadar dört bölümden oluşuyor. Her kitapçık dört kümeden oluşuyor. Örneğin kitapçık 1, küme 1, küme 2, küme 4 ve küme 10’dan oluşur.
Böyle bir tasarımla, her küme, her konumda bir kez olmak üzere dört kez görünür. Ayrıca, her küme çifti bir kez ve yalnızca bir kez görünür. Bu tasarım, bağlantı sürecinin farklı kitapçıklardaki bağlantı öğelerinin ilgili konumlarından etkilenmemesini sağlamalıdır.
Biyomedikal cihazlarda kalibrasyon Elektrik kalibrasyon Nedir Enstrümantasyon ve kalibrasyon nedir Kalibrasyon etiketi nedir Kalibrasyon hatası Kalibrasyon metodları Nivo kalibrasyon kontrolü Nasıl yapılır Performans kalibrasyonu nedir