Çok Gruplu Madde Tepki Kuramı (ÇG-MTK)
Multi-Group Item Response Theory · Ayrıca şöyle bilinir: MG-IRT, multiple-group IRT, multi-group latent trait model, IRT across groups
Çok gruplu madde tepki kuramı, madde parametrelerinin gruplar arasında değişmez olup olmadığını belirlemek için iki veya daha fazla tanımlanmış grup (erkekler ve kadınlar veya farklı kültürel örneklemler gibi) arasında MTK modellerini eş zamanlı olarak uyarlar. Ölçme değişmezliğini test etmek ve model düzeyinde farklı madde işleyişini (DMİ) tespit etmek için birincil MTK tabanlı çerçevedir.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
MTK varsayımları altında zaten kalibre edilmiş bir test veya ölçeğiniz olduğunda ve farklı gruplar arasında aynı yapıya aynı madde özellikleriyle ölçüp ölçmediğini değerlendirmeniz gerektiğinde çok gruplu MTK kullanın; örneğin, kültürlerarası geçerlilik, test adilliği denetimi veya klinik-normatif karşılaştırmalarda. Her grup için yeterli örneklem büyüklüğüne (genellikle kararlı 2PL tahmini için grup başına n >= 200) sahip en az iki açıkça tanımlanmış grup ve çapa kümelerini tanımlamak için yeterli madde gereklidir. Gruplar çok küçük örneklemlere (< 100) sahip olduğunda, genel tek boyutluluk varsayımı gruplar arasında ihlal edildiğinde veya sadece birkaç madde mevcut olduğunda ve saflaştırma pratik olmadığında ÇG-MTK kullanmayın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- DMİ hakkında madde düzeyinde tanısal bilgi sağlar, hangi maddelerin ve hangi parametrelerin (güçlük ve ayırt edicilik) değişmez olmadığını kesin olarak belirler.
- Uygun model seçimi (2PL, GRM, PCM) aracılığıyla hem dikotom hem de politom madde formatlarını ele alır.
- Grup özellik dağılımlarındaki farklılıkları madde özelliklerinden ayrı olarak hesaba katar, çapa tabanlı bağlamadan sonra adil örtük ortalama karşılaştırmalarına olanak tanır.
- Olabilirlik oranı testleri, ICC'ler arasındaki işaretli/işaretsiz alan gibi etki büyüklüğü ölçümleriyle desteklenen, bilinen dağılımsal özelliklere sahip resmi istatistiksel çıkarım sağlar.
- Yazılımlarda (Mplus, R mirt paketi, flexMIRT, IRTPRO) yaygın olarak uygulanır, bu da onu pratik olarak erişilebilir kılar.
- Kararlı parametre tahmini için (özellikle 2PL veya 3PL için) grup başına büyük örneklemler (genellikle >= 200) gerektirir; daha küçük örneklemler kesin olmayan madde parametre tahminleri üretir.
- Doğru MTK modelinin seçilmesine dayanır; temel modelin uyumsuzluğu (örn. çok boyutluluk) DMİ tespit oranlarını yanıltıcı bir şekilde artırabilir.
- Çapa maddelerini seçmek için saflaştırma süreci yinelemelidir ve başlangıç varsayımlarına duyarlıdır; kirlenmiş bir çapa kümesi yanlış bağlamaya ve yanlı DMİ sonuçlarına yol açabilir.
- Tekdüze olmayan DMİ'yi (değişmez olmayan ayırt edicilik) yorumlamak, uygulamalı pratikte tekdüze DMİ'den daha karmaşık ve daha az yaygındır.
- Mantel-Haenszel gibi klasik DMİ yöntemlerine kıyasla, özellikle çok maddeli politom modeller için hesaplama açısından daha zahmetlidir.
SSS
ÇG-MTK, DMİ'yi tespit etmek için Mantel-Haenszel yönteminden nasıl farklıdır?
Mantel-Haenszel, örtük özelliğin bir vekili olarak toplam puana koşullanan ve yalnızca tekdüze DMİ'yi tespit eden klasik, parametrik olmayan bir çizelge yaklaşımıdır. ÇG-MTK, örtük özelliği madde parametreleriyle doğrudan modeller, hem tekdüze hem de tekdüze olmayan DMİ'yi tespit eder ve özellik aralığı boyunca madde işleyişinin daha eksiksiz bir karakterizasyonunu sağlar; ancak daha büyük örneklemler ve doğru model spesifikasyonu gerektirir.
ÇG-MTK'da bağlama için kaç çapa maddesi gereklidir?
Yaygın bir kılavuz, maddelerin en az %20'sini - veya minimum dört ila altı maddeyi - DMİ'den arınmış olduğuna inanıldığı için çapa olarak kullanmaktır. Saflaştırma daha sonra, ilk kalibrasyonda DMİ gösteren maddeleri çıkararak bu çapa kümesini yinelemeli olarak iyileştirir.
ÇG-MTK, Likert maddeleri gibi politom ölçeklere uygulanabilir mi?
Evet. Sıralı politom yanıtlar için, dereceli tepki modeli (GRM) veya kısmi kredi modeli (PCM) dikotom 2PL'nin yerini alır. Olabilirlik oranı DMİ testi daha sonra kategori eşik parametrelerini ve GRM için ayırt edicilik parametrelerini gruplar arasında karşılaştırır.
Grup başına ne kadar örneklem büyüklüğü gereklidir?
2PL modeli için yaygın bir öneri, kararlı ayırt edicilik ve güçlük tahminleri için grup başına n >= 200'dür. 1PL (Rasch) daha küçük örneklemler gerektirir, bazen n >= 100, oysa 3PL tipik olarak grup başına n >= 500'e ihtiyaç duyar. Politom modeller genellikle daha büyük örneklemler gerektirir çünkü madde başına daha fazla parametre tahmin edilmelidir.
Ölçme değişmezliğini test etmek için ÇG-MTK ile çok gruplu DFA arasındaki fark nedir?
Her ikisi de madde parametrelerinin gruplar arasında eşdeğer olup olmadığını test eder, ancak çerçeveleri farklıdır. Çok gruplu DFA, (yaklaşık olarak) sürekli göstergeler varsayarak kovaryans yapısı geleneğinde çalışır ve yüklemeler ve kesişimler açısından konfigürasyonel, metrik ve skaler değişmezliği test eder. ÇG-MTK, örtük özelliğin bir fonksiyonu olarak madde tepki olasılığıyla doğrudan çalışır, ikili ve politom yanıtları doğal olarak barındırır ve tanısal araçlar olarak madde karakteristik eğrileri sağlar. İkili maddeler için, iki çerçeve parametrizasyonlarında yakından ilişkili ancak aynı değildir.
Kaynaklar
- Embretson, S. E. & Reise, S. P. (2000). Item Response Theory for Psychologists. Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805828191
- Kim, S.-H. & Cohen, A. S. (1998). Detection of differential item functioning under the graded response model with the likelihood ratio test. Applied Psychological Measurement, 22(4), 345–355. DOI: 10.1177/014662169802200403 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-Group Item Response Theory. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/multi-group-item-response-theory
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
- Çok Gruplu Rasch ModeliPsikometri↔ karşılaştır