RASCH MODELİ – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

RASCH MODELİ – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

16 Kasım 2021 Likert tipi test Nedir Rasch analizi nasıl yapılır 0
Yazılım Sisteminin Evrimi

BİLGİLER NASIL ÖZETLENEBİLİR?

Uluslararası anketler, yalnızca genel bir performans düzeyini raporlamayı amaçlamaz. Son birkaç on yılda, politika yapıcılar da eşitlik göstergeleriyle büyük ölçüde ilgilendiler. Ayrıca, sonuçların ülkelerindeki dağılım miktarıyla da ilgilenebilirler. Bazı ülkelerde sonuçlar ortalama etrafında kümelenebilir ve diğer ülkelerde çok yüksek ve çok düşük sonuçlar alan çok sayıda öğrenci olabilir.

Tüm maddelerin doğru cevaplarının yüzdesine dayalı olarak, sadece zorluk indeksleri ile dağılım indekslerini hesaplamak imkansız olacaktır. Bunu yapmak için, test yoluyla toplanan bilgilerin de öğrenci düzeyinde özetlenmesi gerekir.

İki farklı testle değerlendirilen iki öğrencinin sonuçlarını karşılaştırmak için testlerin tam olarak aynı ortalama zorluğa sahip olması gerekir. PISA için, ana çalışmaya dahil edilen tüm maddeler genellikle sahada denendiği için, test geliştiricileri, madde güçlükleri hakkında bir fikre sahiptir ve bu nedenle, maddeleri, her bir testteki maddelerin az ya da çok aynı ortalama zorluk.

Ancak, iki test hiçbir zaman tam olarak aynı zorluğa sahip olmayacak. Madde güçlüklerinin dağılımı, öğrencilerin ham puan olarak ifade edilen performanslarının dağılımını etkileyecektir. Örneğin, yalnızca orta zorlukta maddeler içeren bir test, çok çeşitli madde güçlüklerinden oluşan bir teste göre farklı bir öğrenci puanı dağılımı oluşturacaktır.

Bu aynı zamanda, döngü başına üç veya hatta dört alanı değerlendirdiği için PISA’da bir dereceye kadar karmaşıktır. Bu çoklu değerlendirme, test başına her alan için mevcut olan madde sayısını azaltır ve 60 maddelik iki testin karşılaştırılabilirliğini garanti etmek, örneğin 15 madde ile olduğundan daha kolaydır.

Farklı testler öğrencilere rastgele atanırsa, alt popülasyonların ortalama puan ve öğrencinin performansının varyansı açısından eşitliği varsayılabilir. Diğer bir deyişle,

• Ham puanın ortalaması farklı testler için aynı olmalıdır; ve
• Farklı testler için öğrenci ham puanlarının varyansı aynı olmalıdır.

Durum böyle değilse, farklı testlerin tam olarak aynı psikometrik özelliklere sahip olmadığı anlamına gelir. Öğrenci performansının testler arasındaki bu karşılaştırılabilirlik sorununun üstesinden gelmek için, öğrencinin ham puanları test başına standartlaştırılabilir. Alt popülasyonların eşitliği varsayılabileceğinden, sonuçlardaki farklılıklar test özelliklerindeki farklılıklardan kaynaklanmaktadır. Standardizasyon daha sonra test farklılıklarının öğrencinin performansı üzerindeki etkisini etkisiz hale getirecektir.


Rasch analizi nasıl yapılır
Likert tipi test Nedir


Ancak, genellikle, farklı alt popülasyonlardan sadece bir öğrenci örneği test edilir. Önceki iki bölümde açıklandığı gibi, bu örnekleme süreci, herhangi bir nüfus tahmini etrafında bir belirsizlik yaratır. Bu nedenle, farklı testler tamamen aynı psikometrik özellikleri gösterse ve rastgele atansa bile, öğrencilerin farklı testler arasındaki performansının ortalama ve standart sapması biraz farklı olabilir. Test özellikleri ve örnekleme değişkenliği karıştırıldığı için, farklı testlerle elde edilen öğrenci ham puanlarının tamamen karşılaştırılabilir olduğu varsayımı yapılamaz.

Öğrenci performansını değerlendirmek için doğru cevapların yüzdesine dayalı ham puanların kullanımına karşı başka psikometrik argümanlar da kullanılabilir. Sonuçların yorumlanması doğru cevapların sayısıyla sınırlı olduğu sürece, ham puanlar bir oran ölçeğindedir.

Bu ölçekte 0 alan bir öğrenci herhangi bir doğru cevap vermemiştir, ancak yeterliliği olmadığı düşünülemezken, 10 alan bir öğrenci 5 alan ancak zorunlu olmayan bir öğrenciden iki kat daha fazla doğru cevap sayısına sahiptir. , yetkinliklerin iki katıdır. Benzer şekilde, tam puan alan bir öğrenci tüm yeterliklere sahip olarak değerlendirilemez.

DİKOTOMOZ ÖĞELER İÇİN RASCH MODELİ

Birinin yüksek atlamacının yeterliliğini tahmin etmek istediğini varsayalım. Ölçülebilir veya onun gibi ifade edilebilir:

• Bireysel kayıt;
• Resmi ve uluslararası bir etkinlik sırasında bireysel rekor;
• Belirli bir süre boyunca ortalama performans; veya
• Belirli bir zaman diliminde en sık görülen performans.

İki yüksek atlamacı her zaman 165 santimetrede başarılı oldu. Daha sonra başarı oranı giderek azalır ve her ikisi için de 225 santimetrede 0’a ulaşır. İlk yüksek atlamada 170’te düşmeye başlarken, ikincide 185’te düşmeye başlıyor. Bu veriler bir lojistik regresyon modeli ile gösterilebilir.

Bu istatistiksel analiz, ikili bir değişkeni sürekli bir değişkenle açıklamaktan oluşur. Bu örnekte, sürekli değişken, belirli bir atlayıcının başarısını veya başarısızlığını atlama yüksekliğine göre açıklayacaktır. Bu analizin sonucu, herhangi bir yükseklik verilen başarı olasılığının tahminine izin verecektir. İki yüksek atlamacı için başarı olasılığını göstermektedir.

Bu iki fonksiyon, iki yüksek atlamacı için başarı olasılığını modeller. Noktalı eğri, birinci yüksek atlama teli için başarı olasılığını ve düz eğri, ikinci yüksek atlama teli için başarı olasılığını temsil eder.

Geleneksel olarak,2 performans düzeyi, başarı olasılığının 0,50’ye eşit olduğu yükseklik olarak tanımlanacaktır. Bu, bu seviyenin altında, başarı olasılığı başarısızlık olasılığından daha düşük olduğu ve bu seviyenin ötesinde, bunun tersi olduğu için mantıklıdır.
Bu özel örnekte, iki yüksek atlama telinin performansı sırasıyla 190 ve 202.5’tir.

Şekil 4.1’den, ilk atlama telinin performansının doğrudan gözlemlenebilir olduğunu, oysa atlama teli 2 için olmadığını ve modelden tahmin edilmesi gerektiğini unutmayın. Bu tür bir yaklaşımın önemli bir özelliği, çapraz çubuğun seviyesinin (yani yüksekliğinin) ve yüksek atlama tellerinin performansının aynı metrik veya ölçekte ifade edilmesidir.

Rasch modeline göre bilişsel verilerin ölçeklenmesi aynı prensibi takip eder. Öğelerin zorluğu, üst direğin yüksekliğine bağlı olarak atlamanın zorluğuna benzer. Ayrıca, belirli bir sıçramanın iki olası sonucu olduğu gibi, yani başarı veya başarısızlık, bir öğrencinin belirli bir soruya verdiği yanıt ya doğru ya da yanlıştır. Son olarak, başarı olasılığının 0,5 olduğu noktada her atlamacının performansı tanımlandığı gibi, öğrencinin performansı/yeteneği de aynı şekilde bir öğede başarı olasılığının 0,5 olduğu yerde ölçülür.

Rasch modelinin bir özelliği, hem öğrenci performansının hem de madde zorluğunun üzerinde yer alacağı bir süreklilik oluşturacak ve bu iki bileşeni birbirine bağlayan bir olasılık fonksiyonudur. Düşük yetenekli öğrenciler ve kolay maddeler sürekliliğin veya ölçeğin sol tarafında, yüksek yetenekli öğrenciler ve zor maddeler ise sürekliliğin sağ tarafında yer alacaktır. Şekil 4.3, sıfır zorluktaki bir öğe için başarı olasılığını (noktalı eğri) ve başarısızlık olasılığını (düz eğri) temsil eder.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir