Yazar "Atar, Hakan Yavuz" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • [ X ]
    Öğe
    Çok Kategorili Madde Tepki Kuramı Modellerinin Örneklem Büyüklüğü Açısından İncelenmesi
    (2018) Büyükkidik, Serap; Atar, Hakan Yavuz
    Bu çalışmada Rosenberg Benlik Saygısı ölçeğinin madde tepki kuramındaki farklı çok kategorili modellerinde model veri uyumu kontrol edilip, madde parametreleri kestirimleri arasındaki ilişkilerin seçilen modele göre farklılaşıp farklılaşmadığı incelenmiştir. Araştırmada 47974 bireyin verdiği yanıtlar arasından kayıp veriler temizlendikten sonra rastgele seçilen Amerika Birleşik Devletli 500, 1000 ve 2000 bireyin tek boyutlu dört kategorili 10 maddelik ölçeğe verdiği yanıtlar kullanılmıştır. Genelleştirilmiş kısmi puan, 1 parametreli lojistik model gibi sınırlandırılmış genelleştirilmiş kısmi puan, kısmi puan ve aşamalı tepki modeliyle 500, 1000 ve 2000 kişilik örneklemlerden elde edilen verilerin analizinde -2log-olabilirlik, Akaike bilgi ölçütü ve Bayesian bilgi ölçütü model veri uyum katsayıları incelendiğinde en fazla uyumun her koşulda aşamalı tepki modeli ile gerçekleştiği bulunmuştur. Her modelden elde edilen madde parametreleri arasında manidar yüksek bir ilişkinin olduğu tespit edilmiştir. Farklı modellerden elde edilen bulgulara göre her üç örneklemden en yüksek ayırt ediciliğe sahip olan maddenin 6. madde, en az ayırt ediciliğe sahip olan maddenin ise 500 kişilik örneklem için 4. madde, 1000 ve 2000 kişilik örneklemler için ise genelde 8. madde olduğu görülmüştür.
  • [ X ]
    Öğe
    Investigating Item Parameter Estimation Accuracy in Multidimensional Polytomous Data Under Various Conditions
    (2023) Büyükkıdık, Serap; Atar, Hakan Yavuz
    In this study, the root mean square error values of item parameters’ estimation in a two-dimensional structure condition were examined under different conditions, considering three and five categories with different algorithms (Expe ctati on–Ma ximiz ation , Metropolis–Hastings Robbins–Monro, Quasi-Monte Carlo Expec tatio n–Max imiza tion) . The simulation conditions included two different sample sizes (1500 and 3000) in a two-dimensional structure, three test lengths (12, 24, and 36), three different interdimensional correlations (0.20, 0.50, and 0.80), and two different category numbers (three and five). Analyses were conducted with three algorithms and the graded response model from the multidimensional item response theory in 36 different conditions with 100 replications. When the errors were examined in terms of the root mean square error, an increase in the number of categories resulted in a partial decrease in most item parameters under the condition of 1500 sample size. For researchers conducting analyses in the polytomous multidimensional item response theory, it is recommended to use as large a sample as possible, at least 24 items, five categories, and the Quasi-Monte Carlo Expec tatio n–Max imiza tion algorithm.