Ücretsiz · Tarayıcınızda çalışır · Verileriniz cihazınızdan çıkmaz

Elle tutulur psikometri

Öğrenciler, araştırmacılar ve test geliştiriciler için dört küçük araç. Kaydırıcıları oynatın, kendi verilerinizi girin ve modellerin nasıl davrandığını görün. Her aracın altında kullandığı formüller yer alıyor; sonuçları kendiniz de kontrol edebilirsiniz.

Derecelendirme ölçeği kategorileri BBT simülatörü Mantel–Haenszel DMF Alfa ve omega

Yanıt kategorileriniz işliyor mu?

Rasch derecelendirme ölçeği modeli

İyi işleyen bir derecelendirme ölçeğinde her yanıt seçeneği, özellik sürekliliğinin bir bölümünde en olası yanıt olur. Eşikleri hareket ettirin; hiçbir zaman en olası yanıt olmayan kategorilere ve sırası bozulan eşiklere dikkat edin.

Kategori sayısı

Kategoriler işliyor

Nasıl hesaplanıyor? Madde konumu δ = 0 olan Andrich (1978) derecelendirme ölçeği modeli: P(X = x | θ) ∝ exp Σ_k=1..x (θ − δ − τ_k). Komşu eğriler θ = δ + τ_k noktasında kesişir. Aralık kontrolü Linacre'ın (2002) ölçütlerine dayanır: eşikler 3 kategorili bir ölçekte en az 1.4 logit (5 kategoride yaklaşık 1.0 logit) artmalı ve artış 5 logitten küçük olmalıdır. Bunlar ölçeği değerlendirmek için yol gösterici ölçütlerdir, kesin testler değildir.

Bireyselleştirilmiş test düzeyinizi nasıl buluyor?

BBT · 2PL · EAP

Bireyselleştirilmiş bilgisayarlı test (BBT), bir sonraki maddeyi o anki yetenek kestirimi için en çok bilgi verecek şekilde seçer. Gerçek yeteneği belirleyip testi çalıştırın ya da maddeleri kendiniz yanıtlayın; kestirimin ne kadar hızlı oturduğunu görün.

kestirim θ̂ ± 1 SHgerçek θ● doğru · ○ yanlış

Kim yanıtlıyor?

Gerçek yetenek θ 1.00

Standart hata şu değerin altına inince dur Ya da 30 maddeden sonra; hangisi önce gelirse. Madde bankasında 80 simüle madde var.

Hazır

Uygulanan madde0

Yetenek kestirimi θ̂0.00

Standart hata1.00

#	a	b	yanıt	θ̂

Nasıl hesaplanıyor? Maddeler iki parametreli lojistik modele (Birnbaum, 1968) uyar: P = 1 / (1 + exp(−a(θ − b))). Bankada a parametresi 0.7 ile 2.0, b parametresi −3 ile +3 arasında olan 80 madde var. Bir sonraki madde, henüz kullanılmamış maddeler arasından o anki kestirimde en yüksek Fisher bilgisini a²·P·(1 − P) veren maddedir (Lord, 1980). θ̂, standart normal önsel dağılımla elde edilen beklenen sonsal (EAP) kestirimdir (Bock ve Mislevy, 1982); standart hata sonsal dağılımın standart sapmasıdır. Gerçek uygulamalarda maddenin kullanılma sıklığı kontrolü ve içerik dengeleme de yapılır; bu gösterimde bunlar yer almıyor.

Mantel–Haenszel DMF hesaplayıcı

ETS A / B / C sınıflaması

Tek bir madde için, her toplam puan grubunda her iki gruptan kaç kişinin maddeyi doğru ve yanlış yanıtladığını girin. Hesaplayıcı ortak olasılık oranını, ETS delta değerini (MH D-DIF), ki-kare testini ve ETS kategorisini verir. Tablo örnek verilerle açılır; bunları kendi verilerinizle değiştirebilirsiniz.

Örnek veri

Puan grubu	Referans grup		Odak grup		sil
Puan grubu	doğru	yanlış	doğru	yanlış	sil

—

Ortak olasılık oranı α_MH—

MH D-DIF (Δ_MH)—

Δ_MH standart hatası—

MH χ² (süreklilik düzeltmeli)—

p değeri—

Kullanılan puan grubu—

Nasıl hesaplanıyor? k puan grubunda referans grup doğru sayısı A, referans grup yanlış sayısı B, odak grup doğru sayısı C, odak grup yanlış sayısı D ve toplam N olmak üzere: α_MH = Σ(A·D/N) / Σ(B·C/N) ve Δ_MH = −2.35 · ln α_MH. Negatif Δ, maddenin referans grup lehine çalıştığını gösterir. Standart hata, ln α_MH için Robins–Breslow–Greenland (1986) varyans kestiricisiyle hesaplanır. ETS kategorileri: |Δ| < 1 ise ya da χ² .05 düzeyinde anlamlı değilse A; |Δ| ≥ 1.5 ve |Δ| 1'den anlamlı olarak büyükse (tek yönlü, .05) C; diğer durumlarda B. Gruplardan birinin boş olduğu puan grupları hesaba katılmaz. Kaynaklar: Mantel & Haenszel (1959); Holland & Thayer (1988); Zwick (2012).

Alfa güvenirliği ne zaman olduğundan düşük gösterir?

Cronbach · McDonald

Cronbach alfa (α), her maddenin yapıyı eşit güçte ölçtüğünü varsayar. Faktör yükleri farklılaştığında α, tek faktörlü modelin güvenirliği olan McDonald omeganın (ω) altında kalır. Yükleri değiştirin ve karşılaştırın.

Cronbach alfa (α)—

McDonald omega (ω)—

—

Nasıl hesaplanıyor? Standartlaştırılmış altı madde, λ_i yükleriyle tek bir faktöre yüklenir; hatalar ilişkisizdir (hata varyansı 1 − λ_i²). Modelin öngördüğü toplam varyans V = (Σλ)² + Σ(1 − λ²) olur. ω = (Σλ)² / V (McDonald, 1999); Cronbach alfa (Cronbach, 1951) α = k/(k − 1) · (1 − k / V) ise modelin öngördüğü korelasyon matrisinden hesaplanır. Yükler eşitse (tau eşdeğerlik) α = ω; değilse α < ω olur.

Kaynaklar

Andrich, D. (1978). A rating formulation for ordered response categories. Psychometrika, 43(4), 561–573.
Birnbaum, A. (1968). Some latent trait models and their use in inferring an examinee's ability. In F. M. Lord & M. R. Novick, Statistical theories of mental test scores (pp. 397–479). Addison-Wesley.
Bock, R. D., & Mislevy, R. J. (1982). Adaptive EAP estimation of ability in a microcomputer environment. Applied Psychological Measurement, 6(4), 431–444.
Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297–334.
Holland, P. W., & Thayer, D. T. (1988). Differential item performance and the Mantel–Haenszel procedure. In H. Wainer & H. I. Braun (Eds.), Test validity (pp. 129–145). Erlbaum.
Linacre, J. M. (2002). Optimizing rating scale category effectiveness. Journal of Applied Measurement, 3(1), 85–106.
Lord, F. M. (1980). Applications of item response theory to practical testing problems. Erlbaum.
Mantel, N., & Haenszel, W. (1959). Statistical aspects of the analysis of data from retrospective studies of disease. Journal of the National Cancer Institute, 22(4), 719–748.
McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment. Erlbaum.
Robins, J., Breslow, N., & Greenland, S. (1986). Estimators of the Mantel–Haenszel variance consistent in both sparse data and large-strata limiting models. Biometrics, 42(2), 311–323.
Zwick, R. (2012). A review of ETS differential item functioning assessment procedures: Flagging rules, minimum sample size requirements, and criterion refinement (Research Report No. RR-12-08). Educational Testing Service.