Boylamsal Madde Analizi
Longitudinal Item Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: LIA, repeated-measures item analysis, longitudinal item calibration, item parameter stability analysis
Boylamsal madde analizi, bireysel ölçek maddelerinin istatistiksel özelliklerinin — zorluk, ayırt edicilik, faktör yükleri ve uyum — tekrarlanan ölçüm vesilelerinde ne kadar kararlı kaldığını veya sistematik olarak nasıl değiştiğini inceler. Bu, boylamsal ölçüm geçerliliğinin madde düzeyindeki temelini oluşturur.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Bir ölçek iki veya daha fazla zaman noktasında uygulandığında ve zaman içindeki gizil ortalamalar veya gizil ilişkilerdeki değişimi yorumlamak istediğinizde boylamsal madde analizi kullanın. Gelişim, müdahale etkileri veya yörüngeler hakkındaki sonuçları çıkarmadan önce zorunludur, çünkü değişmez maddeler yanlı karşılaştırmalara neden olur. Ölçek bakımı için de uygundur: bir izleme çalışmasının yıllık kohortları boyunca maddelerin tutarlı işlev görüp görmediğini kontrol etmek. Yalnızca bir veri dalgası olduğunda (kesitsel tasarımlar gruba göre DIF analizi gerektirir, zamana göre değil); her dalgadaki örneklem parametre tahminlerini desteklemek için çok küçük olduğunda (ordinal veriler için dalga başına yaklaşık 200'den az); veya yapının teorik olarak zaman içinde tanımının değişmesi beklendiğinde uygulamayın — bu durumda değişmezlik başarısızlığı bir ölçüm hatası yerine yapısal olarak anlamlı olabilir.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Fırsatlara göre puan değişimlerinin madde kaymasından ziyade gerçek gizil değişimi yansıttığına dair doğrudan kanıt sağlar.
- Hem CTT (madde-toplam korelasyonları, alfa) hem de IRT çerçeveleri içinde çalışır, bu da onu ölçüm gelenekleri arasında uygulanabilir kılar.
- Kısmi değişmezlik çözümleri, bazı maddeler kayarken bile boylamsal karşılaştırmaların kurtarılmasına olanak tanır, analizi terk etmek yerine.
- Toptan araç değişimi yerine hedeflenmiş ölçek revizyonunu sağlayan belirli sorunlu maddeleri tanımlar.
- Ölçüm ön koşullarını oluşturarak güvenilir nedensel ve büyüme eğrisi modellemesini destekler.
- Her dalgada aynı aracı ve ideal olarak aynı örneği gerektirir; panel atrisi, örneklem seçimi yanlılığını madde parametre tahminlerine sokabilir.
- IRT çerçevelerinde, dalgalar arasında parametre bağlama karmaşıklık ekler ve özel yazılım ve uzmanlık gerektirir.
- Gerçek madde kayması ile yapı evrimini ayırt etmek kavramsal bir zorluktur: değişmezlik, bir ölçüm sorununu veya yapının kendisindeki yapısal olarak önemli bir değişikliği işaret edebilir.
SSS
Boylamsal madde analizi ölçüm değişmezliği testi ile aynı mıdır?
Yakından ilişkilidirler ancak aynı değillerdir. Ölçüm değişmezliği testi, onaylayıcı analitik stratejidir — kısıtlanmış modeller dizisi. Boylamsal madde analizi, betimsel madde istatistiklerini, IRT parametre kalibrasyonunu ve bağlantıyı, değişmezlik testini içeren daha geniş çerçevedir. Değişmezlik testini, boylamsal madde analizi sürecindeki önemli bir araç olarak düşünün.
Ne kadar örneklem büyüklüğü gerekiyor?
CTT tabanlı analiz için yaygın bir minimum dalga başına yaklaşık 100-150'dir. Ordinal polikotomik maddelerle IRT tabanlı kalibrasyon için dalga başına 200 veya daha fazlası tavsiye edilir; 3 parametreli lojistik IRT modeli için öneri 500 veya daha fazlasına yükselir. Daha küçük örneklemler, kararsız parametre tahminleri ve yanlış değişmezlik bulguları riskini artırır.
Kısmi değişmezlik bulursam ne olur?
Kısmi ölçekli değişmezlik, en azından bazı madde kesişimlerinin dalgalar arasında serbestçe tahmin edildiği anlamına gelir. Ölçeği sabitlemek için faktör başına en az iki madde tam olarak değişmezse, gizil ortalamaları anlamlı bir şekilde karşılaştırabilirsiniz. Sınırlamayı kabul edin, hangi maddelerin kaydığını belirleyin ve gizil ortalama karşılaştırmalarını uygun dikkatle yorumlayın.
Boylamsal madde analizi için CTT mi yoksa IRT mi kullanmalıyım?
CTT daha basittir ve mütevazı örneklemlerde tarama ve ölçek bakımı için yeterlidir. Madde düzeyinde kesinlik önemli olduğunda, test tasarımı uyarlanabilir uygulamaya izin verdiğinde veya alternatif formlar arasında bağlantı gerektiğinde IRT tercih edilir. Her iki çerçeve de boylamsal olarak uygulanabilir; seçim örneklem büyüklüğüne, yazılım erişimine ve gereken madde düzeyindeki bilgi derinliğine bağlıdır.
Dalgalar arasındaki eksik verileri nasıl ele alırım?
Tam bilgi maksimum olabilirlik (FIML) veya çoklu atama önerilen yaklaşımlardır. Her ikisi de eksik-rastgele verileri liste bazlı silme olmadan ele alır ve büyük SEM yazılımları tarafından desteklenir. Liste bazlı silme örneklem büyüklüğünü azaltır ve bırakma, ölçülen yapıyla ilgiliyse parametre tahminlerini yanlı hale getirebilir.
Kaynaklar
- Meade, A. W., Johnson, E. C. & Braddy, P. W. (2008). Power and sensitivity of alternative fit indices in tests of measurement invariance. Journal of Applied Psychology, 93(3), 568–592. DOI: 10.1037/0021-9010.93.3.568 ↗
- Vandenberg, R. J. & Lance, C. E. (2000). A review and synthesis of the measurement invariance literature: Suggestions, practices, and recommendations for organizational research. Organizational Research Methods, 3(1), 4–70. DOI: 10.1177/109442810031002 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Longitudinal Item Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/longitudinal-item-analysis
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Doğrulayıcı faktör analizi (DFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Ayırt Edici Madde Fonksiyonu (DIF)Psikometri↔ karşılaştır
- Madde Yanıt Teorisi (MYT)Psikometri↔ karşılaştır
- Uzunlamasına Onayıcı Faktör AnaliziPsikometri↔ karşılaştır
- Boylamsal Ölçüm Değişmezliği TestiPsikometri↔ karşılaştır
- Test-Tekrar GüvenilirliğiPsikometri↔ karşılaştır