Öğe yanıt teorisi

alanı içinde Psikometrik Testler Teorisi Şu anda "Öğe Tepki Teorisi" adını alan farklı mezhepler ortaya çıkmıştır (F.M. Lord, 1980). Bu adlandırma, klasik modele göre bazı farklılıklar göstermektedir: 1.- Beklenen değer arasındaki ilişki. konu ve özellik puanlarının (değerlerden sorumlu karakteristik), genellikle doğrusal. 2.- Normatif grubun özelliklerine atıfta bulunmaya gerek kalmadan bireysel öngörülerde bulunmayı amaçlar.

dizin

1. Test teorisinde maddeye tepki teorisi veya gizli özellik modelleri
2. Madde yanıt teorisi modelleri (tri)
3. parametre tahmini
4. Test yapımı
5. Madde tepki teorisinin uygulamaları
6. Puanların yorumlanması

O halde, bu Madde Tepki Kuramı'nın hem öğeleri hem de bireyleri ayrı ayrı tanımlama olanağı sağladığını görüyoruz; Ayrıca, deneğin verdiği yanıtın, göz önünde bulundurulan aralıkta sahip olduğu yetenek düzeyine bağlı olduğunu da göz önünde bulundurur. Bu modellerin kökeni, "gizli özellik" terimini ortaya atan 1950'li Lazarsfeld'e dayanmaktadır.

Buradan her bireyin, öznenin özelliklerinden sorumlu olan ve "özellik" olarak da adlandırılan bireysel bir parametresi olduğu düşünülmektedir. Bu özellik doğrudan ölçülemez, bu nedenle bireysel parametreye gizli değişken denir. Testler uygulanırken gerçek puan ve yetenek ölçeği olmak üzere iki farklı şey elde edilebilir; Bu, aynı gruba aynı yetenekle ilgili iki testi geçersek elde edilir.

Gizli Özellik Teorisinde veya Madde Tepki Teorisinde gerçek puan, gözlemlenen puanın beklenen değeridir. Lord'a göre, gerçek puan ve uygunluk aynı şeydir, ancak farklı ölçüm ölçeklerinde ifade edilir.

Binom Hata Modelleri: Lord (1965), gözlemlenen puanın testte elde edilen doğru cevapların sayısına karşılık geldiğini varsayan (ki Maddelerin hepsi aynı zorluğa sahiptir ve yerel bağımsızlığa sahiptir, yani bir maddeyi doğru cevaplama olasılığı diğer maddelere verilen cevaplardan etkilenmez. ).

zehir modelleri: bu modeller, çok sayıda madde içeren ve doğru veya yanlış cevap olasılığının küçük olduğu testler için uygundur. Bu grup içinde sırayla farklı modellerimiz var:

1. Rasch'ın Poisson modelihipotezleri şudur: her test, yerel olarak bağımsız çok sayıda ikili öğeye sahiptir. her bir öğede hata olasılığı küçüktür. deneğin hata yapma olasılığı iki şeye bağlıdır, testin zorluğuna ve deneğin yeteneğine. zorlukların toplamı, zorluğu iki başlangıç ​​testinin zorluklarının toplamı olan tek bir testte iki eşdeğer testin karıştırılmasının sonucu olarak anlaşılır.
2. Hızı değerlendirmek için Poisson modeli: Bu model de Rasch tarafından önerilmiştir ve testin gerçekleştirilmesindeki hızın dikkate alınmasıyla karakterize edilir. Model iki şekilde düşünülebilir: Birim zamanda yapılan hataların ve okunan kelimelerin sayısını saymak. yapılan hataların sayısını ve metnin okunmasını tamamlamak için harcanan zamanı sayın. Bir testin (i) belirli sayıdaki kelimesini bir özne (j) tarafından, bir süre boyunca (t) gerçekleştirme olasılığı
3. Normal Savaş Başlığı Modelleri: Lord (1968) tarafından önerilen, ikili maddeli ve ortak tek değişkenli testlerde kullanılan bir modeldir. Grafiği aşağıdaki gibi olacaktır: Bu modeli karakterize eden temel varsayımlar şunlardır:

• gizli değişken uzay tek boyutludur (k = 1).
• intems arasında yerel bağımsızlık.
• gizli değişkenin metriği, her bir öğenin eğrisi normal savaş başlığı olacak şekilde seçilebilir.

Lojistik Modeller; Bir öncekine çok benzeyen bir modeldir, ancak matematiksel işlemine göre daha fazla avantajı vardır. Lojistik fonksiyon aşağıdaki şekli alır: Sahip oldukları parametre sayısına bağlı olarak farklı lojistik modeller vardır:

• 2 parametreli lojistik model, Birnbaum 1968, özellikleri arasında tek boyutlu olması, yerel bağımsızlığının olması, öğelerin ikili olması vb.
• 3 parametreli lojistik modelTanrım, tahmin ederek vurma olasılığının testin performansını etkileyecek bir faktör olması nedeniyle karakterize edilir. 4.3. 4 parametreli lojistik model: McDonald 1967 ve Barton-Lord tarafından 1981'de önerilen model, amacı Yüksek düzeyde yeteneğe sahip deneklerin sorulara doğru yanıt vermediği durumları açıklar. kalem.
• Rasch lojistik modeli: Bu model, gerçek verilere uyarlanmasının daha zor olması gibi bir dezavantaja sahip olmasına rağmen en fazla sayıda işi yaratan modeldir. Ancak bunun aksine, bu kadar yaygın olarak kullanılmasını sağlayan avantajı, ayarlanması için büyük numune boyutları gerektirmemesidir.

En çok kullanılan yöntem Maksimum Olabilirlik olup, bu yöntem ile birlikte Newton-Raphson ve Skorlama (Rao) gibi sayısal yaklaşım prosedürleri kullanılmaktadır. Maksimum Olabilirlik Yöntemi, bu tür örneklerin elde edilme olasılığını maksimize eden bilinmeyen parametrelerin tahmin edicilerinin elde edilmesi ilkesine dayanmaktadır. Maksimum Olabilirliğe ek olarak, Bayes Teoremine dayalı Bayes Tahmini de kullanılır. Çıkarım yapma süreciyle ilgili olan tüm bilinen bilgileri, a priori dahil etmekten oluşur. Uygunluk parametrelerini tahmin etmek için Bayes yönteminin daha derinlemesine bir incelemesi Birnbaum (1996) ve Owen (1975) tarafından yapılmıştır.

BİLGİ FONKSİYONLARI

Oluşturulabilecek en iyi test, gizli özellik hakkında en fazla miktarda bilgi sağlayan testtir. Bu bilgilerin nicelleştirilmesi "bilgi işlevleri" aracılığıyla yapılır. Bilgi fonksiyonu formülü, Birnbaum 1968 aşağıdaki gibidir: Bir testte elde edilen bilgilerin dikkate alınması gerekir. her bir maddenin bilgilerinin toplamıdır, ayrıca her bir maddenin katkısı, maddeyi oluşturan diğer maddelere bağlı değildir. Ölçek. Genel hatlarıyla tüm modellerdeki bilgiler şöyle diyebiliriz:

• fitness seviyelerine göre değişir.
• eğrinin eğimi ne kadar büyükse, o kadar fazla bilgi.
• puanların varyansına bağlıdır, ne kadar yüksek olursa o kadar az bilgi olur.

ilk görev ve bir test oluştururken en önemlilerinden biri, testin ölçmeyi amaçladığı özelliği tanımlaması gereken teorik varsayımların önceden mutabakatı olan maddelerin seçimidir. "Öğe analizi" kavramı, nihai olarak testi oluşturacak öğeleri seçmek için gerçekleştirilen resmi prosedürler kümesini ifade eder. Kalemlerle ilgili olarak en alakalı olduğu düşünülen bilgiler şunlardır:

1. Madde zorluğu, doğru anlayanların yüzdesi.
2. Ayrımcılık, her bir maddenin testteki toplam puanla korelasyonu.
3. Çeldiriciler veya hata analizleri, bunların etkisi ile ilgilidir, maddenin zorluğunu etkiler ve ayırt edicilik değerlerinin hafife alınmasına neden olur.

Farklı endekslerin göstergelerini oluştururken, genellikle bazı istatistikler veya endeksler kullanılır, en çok aşağıdakiler kullanılır:

Zorluk endeksi Endeksi ayrımcılık Güvenilirlik indeksi Geçerlilik indeksi Uygulama için dikkate alınması gereken indeksleri bilmek. Testi oluşturacak öğelerin seçimi, testin inşası için hangi adımların gerekli olduğunu göreceğiz. Bir test:

1. Sorunun özellikleri.
2. Çok sayıda öğeyi listeleyin ve hatalarını ayıklayın.
3. Model seçimi.
4. Önceden seçilmiş öğeleri test edin.
5. İdeal öğeleri seçin.
6. Testin niteliklerini inceleyin
7. Elde edilen son testin yorum kurallarını belirleyin.

Önceki noktalardan, model seçiminin, nokta 3'ün hedeflere bağlı olacağına dikkat edilmelidir. Bu, verilerin ve mevcut kaynakların özelliklerinin ve kalitesinin testini takip eder. Bir model seçildiğinde, uygulanabileceği teorik koşullar zaten verilmiştir, değil. erdemlerine rağmen her durumda ve özel durumlarda analiz edilmelidirler. oluşturan bu modellere atfedilebilir özellikler Madde Tepki Teorisi (TRI), şunlardan etkilenebilir:

• Testin boyutu, örneğin kıtlığı, bilgisayar kaynaklarının eksikliği, Bir dizi tercih vardır. bir veya diğer modelleri kullanırken, onları görelim: normal savaş başlığı modelleri genellikle uygulamalarda kullanılmaz, değerleri teorik.
• Rasch: yatay karşılaştırma için uygun (benzer yetenek dağılımlarına sahip zorluk seviyelerinde karşılaştırılabilir testler). aynı testin farklı formlarına sahip olmak. * 2 ve 3 parametre: çeşitli sorunlara en iyi uyum sağlayanlardır.
• Hatalı yanıt kalıplarını tespit etmek için. sınavların dikey eşleşmesi için (farklı zorluk seviyelerine ve yetenek için farklı dağılımlara sahip testleri karşılaştırır).

1 ve 2 parametre:

• becerilerin farklı düzeylerde karşılaştırılabilmesi için tek bir ölçek oluşturmaya uygundur.

Modelin seçimi, izlenecek sonuca ek olarak, örneğin büyüklüğünden etkilenebilir; Örneklemin büyük ve temsili olması durumunda, ister klasik ister gizli özellik modeli olsun, herhangi bir sorun olmayacaktır. Ama TRI'da ( madde yanıt teorisi ) küçük bir örnek, tek parametreli model bile olsa az sayıda parametreli modellerin seçilmesini gerekli kılar.

Bakalım en yaygın uygulamalar hangileridir: a) Testlerin denkleştirilmesi, bazen Farklı testlerde elde edilen puanları iki olası testle ilişkilendirmek gerekir. amaçlar:

• Yatay Denkleştirme: aynı testin farklı formlarını elde etmeye çalışır.
• Dikey Eşitleme: farklı zorluk seviyelerine sahip tek bir yetenek ölçeği oluşturmaya çalışır. Testlerin eşitlenmesi ile ilgili olarak Lord (1980), "eşitlik" kavramını ortaya koyar; bu, her konu için iki testin yapılmasını ima eder. Birinin veya diğerinin, o dönem için tahmin edilen yetenek seviyesini değiştirmeyecek şekilde uygulandığından, birbirlerinin yerine kullanılabilirler. konu.

Madde yanlılığı çalışması, bir madde, aynı popülasyonun parçası olduğu varsayılan belirli gruplarda ortalama olarak önemli ölçüde farklı puanlar verdiğinde yanlı olur.

Uyarlanmış veya ortalama testlerIRT aracılığıyla, söz konusu özelliğin gerçek değerinin daha kesin bir şekilde çıkarılmasına izin veren bireyselleştirilmiş testler oluşturulabilir. Maddeler sırayla uygulanacaktır, bir maddenin veya diğerinin sunumu daha önce verilen cevaplara bağlı olacaktır. Farklı uyarlanmış testler vardır, aşağıdakilere dikkat çekiyoruz:

• iki aşamalı prosedür, Lord 1971; Bertz ve Weiss 1973 - 1974. İlk önce aynı test geçilir ve sonuçlara bağlı olarak ikinci bir test uygulanır.
• Prosedür birkaç aşamadan oluşur, öncekiyle aynıdır, yalnızca süreç daha fazla aşama içerir.
• Sabit dallı model, Lord 1970, 1971, 1974; Mussio 1973. Tüm denekler aynı maddeyi çözer, cevaba göre bir takım maddeler çözülür.
• Değişken dallı model, maddeler arasındaki bağımsızlığa ve maksimum olabilirlik tahmincilerinin özelliklerine dayanmaktadır.

Ürün bankasıÇok sayıda öğeye sahip olmak, testin kalitesini artıracak bir şeydir, ancak bunun için öğelerin önce bir hata ayıklama sürecinden geçmesi gerekir. Maddeleri sınıflandırmak için bu maddenin parçası olacağı testin ölçmek istediği özelliğin ne olduğunu dikkate almak gerekir.

ölçekler: amacı, değerlendirilen özelliğin göreceli büyüklüğünün ne olduğunu sıralamak, sınıflandırmak veya bilmek için bir süreklilik sunmaktır; Bu, insanlarda bu özelliğe ilişkin farklılıklar ve benzerlikler kurmamızı sağlayacaktır. Psikolojide kullanılan ölçekler şunlardır: nominal, sıra, aralık ve oran; Bu ölçekler, testlerin sonuçlarından oluşturulur, sonuçlara "doğrudan puanlar" denir.

tiplendir: bir testi tipikleştirmek, doğrudan puanları kolayca yorumlanabilen diğerlerine dönüştürmektir. Tiplenen puan, deneğin gruba göre konumunu ortaya çıkaracak ve intra ve özneler arası. Yazmanın iki biçimi vardır:

1. Doğrusal, dağılımın şeklini korurlar ve bağıntıların boyutunu değiştirmezler.
2. Doğrusal olmayan, korelasyonların dağılımını veya boyutunu korumazlar.

UYGUNLUK Ölçeği MTE'de oluşturulan ölçek, yetenek düzeylerine karşılık gelen ölçektir; Bu ölçeğin özelliği, tahminlerin ve referansların doğrudan yetenek ve ölçeğine göre yapılmasıdır. Ayrıca tahmin edilen bu yetenek, sadece maddelerin karakteristik eğrisinin şekline bağlıdır. Olası ölçekler arasında iki tane belirtiyoruz:

1. Woodcock (1978) tarafından önerilen ölçek, aşağıdaki formülle tanımlanır:
2. Wright (1977) tarafından önerilen WITS ölçeği, bu ölçek öncekinin bir modifikasyonudur ve aşağıdaki ilişki ile verilir:

Bu makale sadece bilgilendirme amaçlıdır, Psychology-Online'da teşhis koyma veya tedavi önerme yetkimiz yoktur. Sizi özel durumunuzu tedavi etmek için bir psikoloğa gitmeye davet ediyoruz.

Buna benzer daha fazla makale okumak istiyorsanız Madde yanıt teorisi - Uygulamalar ve Test, kategorimize girmenizi tavsiye ederiz. deneysel psikoloji.