Show simple item record

dc.contributor.advisorGelbal, Selahattin
dc.contributor.authorDemir, Elif Kübra
dc.date.accessioned2019-10-17T12:13:27Z
dc.date.issued2019
dc.date.submitted2019-09-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11655/9230
dc.description.abstractThe aim of this study is to compare estimated item and ability parameters and the model-data fit indexes of multidimensional and polytomous item data based on unidimensional and multidimensional Graded Response Model (GRM). Simulative and real data sets were utilized. All data sets were simple-structured and three-dimensional, but different sample sizes (250, 500, 1500), number of items (15, 30, 60), and correlation levels between dimensions (0.20, 0.50, 0.80) were designated. The real data set used for the study was collected by using Fear Experiences Questionnaire. Unidimensional modeling was utilized to analyze total items (UGRM-t) and each sub-dimension separately (UGRM-a). Then, the results from UGRM and MGRM were compared. It was concluded that between UGRM-t and MGRM, the correlation between a parameters increased as correlation between subdimensions increased. UGRM-a model produced highly correlated a parameters with MGRM. In terms of c parameters, unidimensional and multidimensional models had high and significant correlations with each other. As the sample size increased, the error values of the item parameters decreased. When the sample size was kept constant, the error values decreased as the correlation between the dimensions increased. Ability parameters had high correlations with MGRM and UGRM-a under all conditions. When the error amounts in ability estimation were examined, it was concluded that the multidimensional model predicted with less error as the number of items and sample size increased. Results from the real data set and simulative data set were similar. In all data conditions, MGRM had better fit with the data.tr_TR
dc.language.isoturtr_TR
dc.publisherEğitim Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectAşamalı tepki modelitr_TR
dc.subjectÇok boyutlu aşamalı tepki modelitr_TR
dc.subjectÇok kategorili madde tepki kuramıtr_TR
dc.subjectÇok boyutlu madde tepki kuramıtr_TR
dc.subjectGraded response modeltr_TR
dc.subjectMultidimensional graded response modeltr_TR
dc.subjectPolytomous item response theorytr_TR
dc.subjectMultidimensional item response theorytr_TR
dc.titleTek Boyutlu ve Çok Boyutlu Aşamalı Tepki Modeline Göre Çok Boyutlu Yapıların İncelenmesitr_TR
dc.title.alternativeExamining Multidimensional Structure In View Of Unidimensional And Multidimensional Graded Response Modeltr_eng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesistr_TR
dc.description.ozetBu araştırmanın amacı, çok boyutlu ve çok kategorili madde yapısına sahip verilerin tek boyutlu ve çok boyutlu Aşamalı Tepki Modeli’ne (ATM) dayalı olarak kestirilen madde ve birey parametreleri ile model veri uyum düzeylerini karşılaştırmaktır. Bu amaç doğrultusunda simülatif ve gerçek veri setleri kullanılmıştır. Tüm veri setleri üç boyutlu basit yapılı olmakla birlikte farklı örneklem büyüklüğü (250, 500, 1500), madde sayısı (15, 30, 60) ve boyutlar arası korelasyon (0.20, 0.50, 0.80) koşulları belirlenmiştir. Araştırmada kullanılan gerçek veri seti Korku Yaşantıları Ölçeği’ne aittir. Veriler analiz edilirken tek boyutlu modelleme hem tüm maddeleri içeren tek boyutlu ATM (TBATM-t) hem de her bir alt boyutun ayrı olarak ele alındığı (TBATM-a) model ile analiz edilmiş ve çok boyutlu ATM (ÇBATM) kullanılarak elde edilen bulgularla karşılaştırılmıştır. TBATM-t ve ÇBATM arasında a parametreleri arasındaki korelasyonun boyutların birbiri ile ilişkisi arttıkça yükseldiği sonucuna ulaşılmıştır. TBATM-a modeli ise her koşulda ÇBATM ile çok yüksek düzeyde ilişkili a parametreleri üretmiştir. c parametreleri bakımından ise tek ve çok boyutlu modellerin birbirleriyle çok yüksek ve manidar düzeyde ilişkili olduğu görülmüştür. Örneklem büyüklüğü arttıkça madde parametrelerine ilişkin hata değerlerinin azaldığı sonucuna ulaşılmıştır. Örneklem büyüklüğü sabit tutulduğunda ise boyutlar arası korelasyon arttıkça hata değerleri azalmıştır. Tüm koşullarda yetenek parametrelerine ait korelasyon bakımından ÇBATM ile TBATM-a modeli arasında çok yüksek ilişki vardır. Yetenek kestirimindeki hata miktarları incelendiğinde madde sayısı örneklem büyüklüğü ile birlikte arttıkça çok boyutlu modelin daha az hata ile kestirim yaptığı sonucuna ulaşılmıştır. Gerçek veri setinden elde edilen bulgular simülatif verilerle benzerdir. Tüm veri yapılarında ÇBATM, veri ile daha iyi uyum göstermiştir.tr_TR
dc.contributor.departmentEğitim Bilimleritr_TR
dc.embargo.termsAcik erisimtr_TR
dc.embargo.lift-
dc.fundingTÜBİTAKtr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record