Çok Gruplu Madde Analizi
Multi-Group Item Analysis · Ayrıca şöyle bilinir: MGIA, group-comparative item analysis, subgroup item analysis, cross-group item analysis
Çok gruplu madde analizi, örneklemdeki her alt grup için ayrı ayrı klasik madde istatistikleri — güçlük, ayırt edicilik ve düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları — hesaplar ve ardından bu istatistikleri gruplar arasında karşılaştırır. Ölçek geliştirme ve test adaletinin değerlendirilmesinde standart bir tanısal adımdır; daha resmi Kısmi Madde Farklılığı (DIF) testlerinden önce erkeklere karşı kadınlarda, yaş grupları arasında veya kültürel gruplar arasında farklı davranan maddeleri ortaya çıkarır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
İki veya daha fazla anlamlı alt grup — cinsiyet, yaş, dil, kültür, klinik durum veya başka herhangi bir gruplama değişkeniyle tanımlanan — arasında kullanılmak üzere bir ölçek geliştirirken veya uyarlarken ve nihai madde havuzuna karar vermeden önce maddeleri farklı davranışlar açısından taramak istediğinizde çok gruplu madde analizini kullanın. Özellikle kültürlerarası uyarlama ve test çevirisi projelerinde değerlidir. Resmi DIF analizinin yerine kullanmayın: çok gruplu madde analizi keşifsel ve tanımlayıcıdır, anlamlılık testi yapılmış bir tespit prosedürü değildir. Grup örneklemleri çok küçük olduğunda (grup başına 50-100'den az) bundan kaçının, çünkü madde istatistikleri kararsız hale gelir ve grup farklılıkları güvenilmez olur.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Herhangi bir standart istatistik paketinde hesaplanabilir, basit ve şeffaftır — özel bir yazılım veya ileri düzey modelleme gerektirmez.
- Güvenilirlik veya geçerlilik analizlerine yayılmadan önce sorunlu maddeleri yakalayan erken aşama bir tarama sağlar.
- Hem dikotomik hem de polikotomik (Likert tipi) madde formatlarıyla çalışır.
- Resmi DIF yöntemlerini tamamlar: çok gruplu madde analizi, Mantel-Haenszel veya IRT tabanlı DIF testlerinde hangi maddelerin inceleneceğini yönlendirir.
- Uzman olmayan kitlelere raporlanması kolay, yorumlanabilir çıktılar (grup başına güçlük ve ayırt edicilik tabloları) üretir.
- Gizli özellikteki grup farklılıklarını kontrol etmez: Grup A için daha zor olan bir madde, sadece Grup A'nın daha düşük özellik düzeylerine sahip olmasını yansıtabilir, madde yanlılığını değil.
- Tüm araştırma topluluklarında kabul görmüş resmi hipotez testleri veya etki büyüklüğü standartları yoktur; işaretleme eşikleri kural tabanlı geleneklerdir.
- Grup başına yeterli ve yaklaşık olarak karşılaştırılabilir örneklem boyutları gerektirir; ciddi derecede eşitsiz grup boyutları ayırt edicilik tahminlerini bozabilir.
- Madde yanlılığını, yetenek veya toplam puana göre koşullandırma olmaksızın etki (gerçek grup düzeyindeki özellik farklılıkları) ile ayırt edemez.
SSS
Çok gruplu madde analizi DIF analizinden nasıl farklıdır?
Çok gruplu madde analizi tanımlayıcıdır: madde istatistiklerini grup başına ayrı ayrı hesaplar ve yetenek düzeyine göre koşullandırmadan karşılaştırır. DIF analizi (örneğin, Mantel-Haenszel, IRT tabanlı), madde yanlılığını gerçek grup farklılıklarından ayırt ederek gizli özellik veya toplam puana göre koşullandırır. Çok gruplu madde analizi keşifsel ilk adımdır; DIF analizi ise onaylayıcı, istatistiksel olarak titiz takip analizidir.
Grup örneklemleri ne kadar büyük olmalıdır?
Yaygın olarak belirtilen minimum, kararlı madde istatistikleri için grup başına 50-100 yanıtlayıcıdır. Çok sayıda yanıt kategorisi olan polikotomik maddeler için daha büyük örneklemler (200+) tavsiye edilir. Bir grup çok küçükse, madde güçlüğü ve ayırt edicilik tahminleri geniş örnekleme hatası taşır ve işaretleme kararları güvenilmez hale gelir.
Ayırt ediciliği hesaplamak için tüm gruplarda aynı toplam puanı kullanmalı mıyım?
Grup içi ayırt edicilik, her grubun ayırt ediciliğinin kendi madde-özellik ilişkisini yansıtması için, genel örneklem toplamı yerine grup içi toplam puanı (veya o grupta hesaplanan toplam puanı) kullanmalıdır. Birleştirilmiş toplamı kullanmak grup farklılıklarını maskeleyebilir veya karşılaştırmaya yanlılık katabilir.
Hangi eşikleri maddeleri işaretlemek için kullanmalıyım?
Evrensel olarak kabul edilmiş eşikler yoktur, ancak yaygın sezgisel kurallar şunlardır: güçlük farkları |p_g1 - p_g2| > 0.10 ve ayırt edicilik farkları |r_g1 - r_g2| > 0.15 olan maddeleri işaretleyin. Bunlar istatistiksel testler değil, tarama gelenekleridir, bu nedenle işaretlenen maddeler revize edilme veya kaldırılma kararlarından önce niteliksel olarak incelenmelidir.
Bu yöntem ikiden fazla grubu idare edebilir mi?
Evet. Madde istatistikleri her grup için ayrı ayrı hesaplanır ve her grup için bir sütun içeren bir tabloda sunulur. Üç veya daha fazla grupla, çiftli farklılıklar veya aralık istatistikleri (gruplar arasındaki maksimum eksi minimum) gruplar arası değişimi özetlemek için kullanılabilir, ancak yorumlama daha karmaşık hale gelir.
Kaynaklar
- Crocker, L. & Algina, J. (1986). Introduction to Classical and Modern Test Theory. Holt, Rinehart and Winston. ISBN: 978-0030616341
- Embretson, S. E. & Reise, S. P. (2000). Item Response Theory for Psychologists. Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805828191
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Group Item Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/multi-group-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
- Çoklu Grup Doğrulayıcı Faktör Analizi (MG-CFA)Psikometri↔ karşılaştır
- Çok Gruplu Ölçüm Değişmezliği TestiPsikometri↔ karşılaştır
- Çoklu Grup Güvenilirlik AnaliziPsikometri↔ karşılaştır