Çoklu Puanlanan Çok Boyutlu Madde Tepki Kuramında Kayıp Veri Yöntemlerinin İncelenmesi. (Turkish)

Investigation of Missing Data Methods in Polytomous Multidimensional Item Response Theory. (English)

In this study, the effects of missing data handling methods on item and ability parameters obtained from the graded response model, which is one of the multidimensional item response theory models with polytomous scoring, are investigated. Firstly, a two-dimensional reference data set was generated. From the generated data set, missings of 5%, 10% and 20% were generated with missing completely at random mechanism. The data sets with missings were completed with series mean imputation (SM), regression imputation (RI) and expectation maximisation (EM) methods. Item and ability parameters were obtained from the completed data sets. The methods were evaluated by comparing the obtained parameters with the parameters obtained from the reference data set. According to the findings, it was observed that RI and EM methods have better results at all rates for item discrimination parameters. For the category boundary intersection parameters, RI and SM methods showed the best performance for d1 and d3. For the d2 parameter, it was observed that EM and RI produced results with very low error at all rates. In general, for all item parameters, it can be said that the RI method has very good results. For the ability parameters, it was observed that EM produced the lowest RMSE values at all rates. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Bu çalışmada, bazı kayıp veri ile baş etme yöntemlerinin çoklu puanlanan çok boyutlu madde tepki kuramı modellerinden olan çok boyutlu aşamalı tepki modelinden elde edilen madde ve yetenek parametrelerine etkisinin araştırılması amaçlanmıştır. İlk olarak belirlenen parametrelere uygun şekilde iki boyutlu bir referans veri seti üretilmiştir. Üretilen veri setinden tamamen rassal olarak kayıp mekanizmasında %5, %10 ve %20 oranında kayıplar oluşturulmuştur. Eksik veri setleri seri ortalaması atama (SO), regresyon atama (RA) ve beklenti maksimizasyonu (BM) yöntemleri ile tamamlanmış ve tamamlanan veri setlerinden madde ile yetenek parametreleri kestirilmiştir. Kestirilen parametreler, referans veri setinden kestirilen parametreler ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgulara göre madde ayırıcılık parametreleri için tüm kayıp oranlarında RA ve BM yöntemlerinin daha düşük RMSE değerleri ürettiği görülmüştür. Kategori sınır kesişim parametrelerinde ise dı ve d3 için RA ve SO yöntemleri, d2 için ise BM ve RA yöntemleri tüm kayıp oranlarında daha düşük hata üretmiştir. Genel olarak tüm madde parametreleri değerlendirildiğinde, RA yönteminin parametre değerlerinin geri kazanımında oldukça iyi sonuçlar ürettiği söylenebilir. Yetenek parametrelerinin geri kazanımı için ise tüm kayıp oranlarında en düşük RMSE değerleri üreten yöntemin BM olduğu görülmüştür. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Gazi University Journal of Gazi Educational Faculty (GUJGEF) is the property of Gazi University Journal of Gazi Educational Faculty (GUJGEF) and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)