Ordinal Rasch Modeli (Derecelendirme Ölçeği ve Kısmi Kredi Modelleri)
Ordinal Rasch Model (Rating Scale and Partial Credit Models) · Ayrıca şöyle bilinir: Rating Scale Model, Partial Credit Model, RSM, PCM
Sıralı Rasch modeli, ikili Rasch çerçevesini, Likert tipi ölçekler gibi sıralı yanıt kategorilerine sahip maddelere genişletir. Hem kişileri hem de maddeleri paylaşılan bir aralık düzeyinde metrik üzerine yerleştirerek, sıralı verilerden ilkeli ölçüm yapmaya olanak tanır ve maddelerin tüm yanıt eşiklerinde tutarlı işlev görüp görmediğini kontrol eder.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Maddeleriniz sıralı yanıt kategorilerine sahip olduğunda ve aralık düzeyinde kişi ölçümlerine ihtiyaç duyduğunuzda (örneğin, parametrik sonraki analizler veya zaman içindeki değişimi karşılaştırmak için) sıralı Rasch modelini kullanın. Özellikle ölçek geliştirme sırasında eşik sıralamasını, madde uyumunu ve tek boyutluluğu kontrol etmek için uygundur. RSM'yi, her madde aynı yanıt formatını paylaştığında ve tekdüze bir eşik yapısı savunulabilir olduğunda seçin; PCM'yi, maddelerin makul bir şekilde kendine özgü eşik aralıklarına sahip olduğu durumlarda seçin. Veriler tamamen ikili ise (ikili Rasch modelini kullanın), örneklem boyutları çok küçükse (kabaca 150–200 yanıtlayıcının altında kararsız kalibrasyon riski vardır) veya yapı açıkça çok boyutluysa ve her boyut için ayrı tek boyutlu ölçekler geliştirmeye istekli değilseniz sıralı Rasch modellerini kullanmayın.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Sıralı derecelendirmeleri aralık düzeyinde logit puanlara dönüştürür, parametrik sonraki analizlere olanak tanır.
- Sorunlu maddeleri veya yanıtlayıcıları işaretleyen açık, test edilebilir kalite göstergeleri — eşik sıralaması, madde uyumu, kişi uyumu — sağlar.
- Wright haritası, madde güçlüklerinin ve kişi yeteneklerinin paylaşılan bir ölçekte sezgisel bir görsel hizalamasını sunar.
- Madde ve kişi parametreleri teorik olarak ayrılabilir (belirli nesnellik), yeterli uyum olduğunda örneklemden bağımsız madde kalibrasyonunu destekler.
- Düzensiz eşikleri erken tespit eder, az kullanılan kategorilerin savunulabilir şekilde daraltılmasını teşvik eder.
- Kesin tek boyutluluk gereklidir; çok boyutlu bir araca tek bir Rasch modeli uydurmak kötü uyuma ve yanıltıcı ölçümlere neden olacaktır.
- Kalibrasyon yeterli örneklem boyutları gerektirir — yaygın olarak belirtilen minimumlar, maddelerin ve kategorilerin sayısına bağlı olarak 100 ila 250 yanıtlayıcı arasında değişir.
- Tüm maddelerin eşit derecede ayırt edici olduğu varsayımı (sabit ayrımcılık = 1), gerçek verilerin bazen ihlal ettiği bir kısıtlamadır; 2PL tabanlı Genelleştirilmiş Kısmi Kredi Modeli bunu gevşetir.
SSS
Derecelendirme Ölçeği Modeli ile Kısmi Kredi Modeli arasında nasıl seçim yapmalıyım?
Öncelikle tüm maddelerin aynı yanıt formatını paylaşıp paylaşmadığını ve kategori aralıklarının maddeler arasında benzer olma olasılığının olup olmadığını sorun. Evet ise, RSM daha tutumludur ve önce denenmelidir. Maddeler içerik veya ifade açısından önemli ölçüde farklılık gösteriyorsa, PCM'nin maddeye özgü eşikleri daha uygundur. Örneklem boyutu izin veriyorsa, iki iç içe geçmiş model arasındaki resmi bir olabilirlik-oran testi kararı yönlendirebilir.
Düzensiz bir eşik ne anlama gelir ve bununla ne yapmalıyım?
Düzensiz bir eşik, örneğin, kategori 3'ün hiçbir özellik düzeyinde en olası yanıt olmaması durumunda ortaya çıkar — yanıtlayıcılar bunu etkili bir şekilde atlayarak kategori 2'den kategori 4'e atlarlar. Bu genellikle kategorinin gereksiz veya belirsiz ifade edildiği anlamına gelir. Standart çözüm, bitişik kategorileri daraltmak (örneğin, 3 ve 4'ü birleştirmek) ve modeli yeniden uydurmak, ardından eşik sıralamasını yeniden değerlendirmektir.
Kararlı Rasch kalibrasyonu için ne kadar örneklem boyutuna ihtiyacım var?
RSM ve PCM için yaygın kılavuz, kararlı madde parametresi tahminleri için yaklaşık 150–250 yanıtlayıcı minimumu önerir; kategori sayısı yüksek olduğunda veya madde uyumu sınırdaysa daha büyük örneklere ihtiyaç duyulur. Linacre (1994) tarafından yapılan simülasyon çalışmaları, %99 güven düzeyinde ±0.5 logit doğruluk için 150–250 kişi gerektiğini göstermektedir.
Sıralı Rasch modeli çok boyutlu verileri işleyebilir mi?
Hayır — tek bir Rasch analizi, tek bir baskın gizil boyut varsayar. Ölçeğiniz birden fazla ayrı yapıyı ölçmeyi amaçlıyorsa, her alt ölçek için ayrı tek boyutlu Rasch modelleri uydurmalı veya çok boyutlu IRT modellerini düşünmelisiniz. Kalıntıların temel bileşenler analizi, Rasch kalibrasyonu sonrasında önemli ikincil boyutların kalıp kalmadığını kontrol etmek için yaygın bir tanılama yöntemidir.
Sıralı Rasch modeli, dereceli yanıt modelinden nasıl farklıdır?
Her ikisi de sıralı politomik yanıtları modeller, ancak yanıt sürecini farklı şekilde parametreleştirirler. Sıralı Rasch modeli (RSM/PCM), kategori k'ya karşı k-1 olma olasılığının log-olasılığını modeller ve sabit madde ayrımcılığı 1'e eşittir. Dereceli Yanıt Modeli (Samejima, 1969), her kategorinin üzerinde veya eşit olma kümülatif olasılığını modeller ve ayrımcılığın değişmesine izin verir. Rasch ailesi belirli nesnellik özelliğini önceliklendirir; GRM daha esnektir ancak bu özelliği kaybeder.
Kaynaklar
- Andrich, D. (1978). A rating formulation for ordered response categories. Psychometrika, 43(4), 561–573. DOI: 10.1007/BF02293814 ↗
- Masters, G. N. (1982). A Rasch model for partial credit scoring. Psychometrika, 47(2), 149–174. DOI: 10.1007/BF02296272 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Ordinal Rasch Model (Rating Scale and Partial Credit Models). ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/ordinal-rasch-model
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
- Ölçme Değişmezliği TestiPsikometri↔ karşılaştır
- Sıralı Madde AnaliziPsikometri↔ karşılaştır
- Rasch ModeliPsikometri↔ karşılaştır