Karma MTK modellerinin farklı koşullarda parametre kestirimine ve sınıflama doğruluğuna etkisinin simülatif ve gerçek veri ile incelenmesi

Araştırmanın amacı Karma MTK modellerinin farklı koşullarında madde parametre kestirimine ve sınıflama doğruluğuna etkisinin simülatif ve gerçek veri ile incelenmesidir. Simülasyon çalışmasında Karma MTK modelleri (Rasch, 2PL, 3PL), örneklem büyüklüğü (600, 1000), madde sayısı (10, 30), örtük sınıf sayısı (2 ,3) kayıp veri türü (tam, rastgele kayıp veri ve rastgele olmayan kayıp veri) ve kayıp veri yüzdesi (%10, %20) değişkenleri manipüle edilen değişkenlerdir. Verilerin üretilmesinde R programı kullanılmıştır. Verilerin analizinde R programı ile Mplus programının otomasyonuna imkan sağlayan "Mplus Automation" paketi kullanılmıştır. Araştırma sonucunda madde güçlük, madde ayırt edicilik ve şans parametre kestirimleri için ortalama RMSE ve yanlılık değerleri elde edilmiştir. Madde parametrelerinin kestiriminde seçilen faktörlerin etkileşim etkilerini incelemek için çok yönlü varyans analizi gerçekleştirilmiştir. Seçilen faktörlerin etkileşim etkileri incelendiğinde örneklem büyüklüğü, madde sayısı, örtük sınıf sayısı, kayıp veri türü ve kayıp veri yüzdesi faktörlerinin Karma MTK modelleri için madde parametrelerinin kestiriminde önemli birer faktör oldukları söylenebilir. Karma Rasch model için elde edilen ortalama RMSE değerlerinin Karma 2PL ve Karma 3PL modelden daha düşük olduğu gözlenmiştir. Ayrıca ele alınan faktörlerin kombinasyonundan elde edilen veriler için sınıflama doğruluğu yüzdeleri hesaplanmıştır. En yüksek sınıflama doğruluğu yüzdesine Karma Rasch modelin 30 madde, 2 sınıf, 1000 örneklem büyüklüğü ve tam veri koşullarında ulaşıldığı görülmüştür. Son olarak çalışmada TIMSS 2015 Türkiye 8.sınıf fen alt testinin verisi kullanılarak simülasyon veri gerçek veri ile desteklenmiştir. Gerçek veriden elde edilen sonuçlar ile simülasyon veriden elde edilen sonuçların birbiriyle tutarlı olduğu tespit edilmiştir.