Polytomik Rasch Modeli
Polytomous Rasch Model · Ayrıca şöyle bilinir: PRM, Rating Scale Model, Partial Credit Model, Polytomous IRT Rasch
Polytomik Rasch Modeli, Likert maddeleri veya kısmi kredi görevleri gibi üç veya daha fazla kategorili sıralı yanıt ölçeklerine dikotomik Rasch çerçevesini genişletir. Kişi yeteneğini ve madde zorluğunu aynı aralık düzeyinde bir lojit ölçeğinde tahmin eder ve yanıt kategorilerinin amaçlandığı gibi işlev görüp görmediğini test eder — titiz sıralı ölçüm için ön koşullardır.
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 ölçüm hedefiniz kişileri ve maddeleri kategori işlevselliğinin ampirik testleriyle ortak bir aralık ölçeğine yerleştirmek olduğunda Polytomik Rasch Modelini kullanın. Özellikle Likert tipi tutum ölçekleri, kısmi kredi akademik testleri ve yanıt kategorilerinin amaçlandığı gibi çalıştığının doğrulanmasının kritik olduğu klinik derecelendirme araçları için uygundur. Ayrıca yanıt kategorilerinin sayısını değerlendirmek ve gerekçelendirmek, düzensiz eşikleri tespit etmek veya gruplar arasında ölçüm değişmezliğini oluşturmak istediğinizde doğal seçimdir. Örneklem büyüklüğünün çok küçük olduğu (kararlı eşik tahminleri için kabaca 150-200 vakadan az), yanıt kategorilerinin gerçekten nominal olduğu ancak sıralı olmadığı veya madde içeriğinin tek bir gizli boyutu imkansız kılacak kadar geniş bir şekilde değiştiği durumlarda KULLANMAYIN — bu durumlarda, çok boyutlu veya karışım IRT modeli daha uygundur.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Kişileri ve maddeleri tek bir aralık düzeyinde lojit ölçeğine yerleştirir, hangi özel maddelerin uygulandığına bakılmaksızın konumun anlamlı karşılaştırmalarını sağlar.
- Kategori işlevselliği için açık tanılamalar sağlar — düzensiz eşikler ölçeği sonlandırmadan önce tespit edilebilir ve eyleme geçirilebilir.
- Özel nesnellik: model uyarsa, kişi yetenek tahminleri kullanılan belirli maddelerden bağımsızdır ve madde zorluk tahminleri test edilen belirli kişilerden bağımsızdır.
- Farklı madde işlevselliği (DIF) analizi, ölçüm değişmezliği testi ve birden çok test formunun ortak bir metrik üzerinde bağlanmasını destekler.
- Hem Dereceli Ölçek hem de Kısmi Kredi varyantları mevcuttur, tutumluluk ve esneklik arasında bir seçim sunar.
- Kesin tek boyutluluğu varsayar — tüm maddeler tek bir gizli özelliği yansıtmalıdır; ihlaller uyumsuzluk istatistiklerini şişirir ve kişi tahminlerini bozar.
- Dikotomik Rasch modellerinden daha büyük örneklemler gerektirir çünkü her ek yanıt kategorisi tahmin edilecek eşik parametreleri ekler.
- Kesin Rasch uyum kriterlerinin gerçek dünya tutum ölçekleriyle karşılanması zor olabilir, kabul edilebilir uyum elde edilmeden önce madde revizyonu veya kategori daraltma gerektirebilir.
- Madde ayrımcılığını modellemez (2PL veya dereceli yanıt modellerinin aksine), bu da maddeler kişiler arasında ne kadar keskin farklılaştığı konusunda önemli ölçüde değiştiğinde zayıf bir varsayım olabilir.
SSS
Dereceli Ölçek Modeli ile Kısmi Kredi Modeli arasındaki fark nedir?
Her ikisi de polytomik Rasch modelleridir. Dereceli Ölçek Modeli (Andrich, 1978) tüm maddelerin aynı eşik aralığına sahip olduğunu varsayar — yalnızca genel madde zorluğu değişir. Kısmi Kredi Modeli (Masters, 1982) her maddenin kendi eşik kümesine sahip olmasına izin verir, bu daha esnektir ancak daha fazla veri gerektirir. Tüm maddeleriniz özdeş yanıt seçenekleri kullanıyorsa ve tekdüze kategori aralığını gerekçelendirebiliyorsanız, RSM daha tutumludur; aksi takdirde PCM daha güvenlidir.
Düzensiz eşikler nelerdir ve neden önemlidirler?
Bir eşik, k kategorisine geçişin tahmini zorluğunun k-1 kategorisine geçişin zorluğundan daha düşük olduğunda düzensizdir, bu da daha yüksek bir kategorinin aslında ulaşılmasının daha kolay olduğu anlamına gelir — amaçlanan sıralı yapıya aykırı. Bu genellikle yanıt verenlerin bitişik kategoriler arasında güvenilir bir şekilde ayırt edemediğini gösterir. Çözüm, bitişik kategorileri daraltmak veya araç kullanılmadan önce yanıt formatını revize etmektir.
Ne kadar örnekleme ihtiyacım var?
Genel kurallar değişir. Az sayıda eşiği olan Dereceli Ölçek Modeli için, kararlı madde parametresi tahminleri için genellikle 150-250 civarında vaka belirtilir. Daha fazla parametreye sahip olan Kısmi Kredi Modeli tipik olarak 250 veya daha fazlasını gerektirir. Simülasyon çalışmaları, özellikle nadiren seçilen aşırı kategoriler için, eşik tahminlerinin hassasiyetinin örneklem büyüklüğüne duyarlı olduğunu göstermektedir.
Polytomik Rasch Modelini DIF analizi için kullanabilir miyim?
Evet. Polytomik Rasch modellerinde DIF, madde parametrelerini odak ve referans gruplarında ayrı ayrı tahmin ederek veya birleşik bir modelde grup-madde etkileşimlerini test ederek araştırılabilir. Bazı eşikler, genel madde konumu göstermese bile DIF gösterebilir — bu, tekdüze olmayan veya eşik düzeyinde DIF olarak adlandırılır ve ölçek adaletine ilişkin pratik çıkarımları vardır.
Polytomik Rasch Modeli, Dereceli Yanıt Modeli ile nasıl karşılaştırılır?
Dereceli Yanıt Modeli (Samejima, 1969) de sıralı kategorileri ele alır ancak maddelerin kişiler arasında ne kadar keskin ayırt ettiği konusunda farklılaşmalarına izin veren bir madde ayrımcılık parametresi içerir. Rasch modeli, tüm maddeler için ayrımcılığı 1 olarak sabitler, bu test edilebilir bir kısıtlamadır. Ayrımcılık maddeleriniz arasında önemli ölçüde değişiyorsa, Dereceli Yanıt Modeli daha iyi uyacaktır; Rasch uyumu ile gelen ölçüm özelliklerine (özel nesnellik, kişi-ücretsiz madde kalibrasyonu) ihtiyacınız varsa, eşit ayrımcılık kısıtlamasının geçerli olmasını sağlamak için madde revizyonuna çaba harcayın.
Kaynaklar
- Masters, G. N. (1982). A Rasch model for partial credit scoring. Psychometrika, 47(2), 149–174. DOI: 10.1007/BF02296272 ↗
- Andrich, D. (1978). A rating formulation for ordered response categories. Psychometrika, 43(4), 561–573. DOI: 10.1007/BF02293814 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Polytomous Rasch Model. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/polytomous-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 Yanıt KuramıPsikometri↔ karşılaştır
- Rasch ModeliPsikometri↔ karşılaştır