Ölçeklerin kısaltılmasında kullanılan karınca kolonisi optimizasyonu ve genetik algoritma yöntemlerinin karşılaştırılması

Özellikle eğitim ve psikoloji alanlarında bireyler hakkında önemli kararlar verilmesinde büyük rol oynayan ölçme araçları, çoğunlukla fazla maddeden oluşmaktadır. Birden fazla değişkenin bir arada ölçüldüğü araştırmalarda ise madde sayısı daha da artmakta ve cevaplayıcıların yorulmasına ya da ölçme aracını eksik cevaplandırmasına neden olmaktadır. Bu sorunlar, araştırmacıları ölçme araçlarını kısaltmaya yöneltmiştir. Bu çalışmanın temel amacı madde seçiminde kullanılan Karınca Kolonisi Optimizasyonu ve Genetik Algoritma ölçek kısaltma yöntemlerinin karşılaştırılmasıdır. Araştırma kapsamında iki farklı ölçeğin Karınca Kolonisi Optimizasyonu ve Genetik Algoritma ile elde edilen kısa formları güvenirlik değerleri, açıklanan varyans oranları, faktör yükleri, model-veri uyumu, kısa formdan alınan toplam puanların uzun formdan alınan toplam puanlar ile ilişkisi gibi kriterler açısından ele alınmıştır. Araştırmada elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde kullanılan yöntemlerin ikisi de güvenirlik değerleri yüksek ve uyum indeksleri iyi kısa formlar üretmektedir. Aynı zamanda elde edilen bu kısa formlar ile uzun formlar arasında yüksek düzeyde istatistiksel açıdan anlamlı bir ilişki bulunmaktadır. Açıklanan varyans oranına bakıldığında ise Genetik Algoritma ile oluşturulan kısa formların açıkladığı varyans oranı uzun form ile neredeyse aynıyken; Karınca Kolonisi Optimizasyonu ile oluşturulan kısa formların açıkladığı varyans oranı uzun formda açıklanan varyanstan yüksektir.