Polinomik Ölçek Geliştirme
Polytomous Scale Development · Ayrıca şöyle bilinir: polytomous item development, ordered-category scale construction, rating scale development, multi-category item development
Polinomik ölçek geliştirme, üç veya daha fazla sıralı yanıt kategorisine sahip maddelerden oluşan — Likert tipi, derecelendirme veya kısmi kredi maddeleri gibi — ölçme araçlarının sistematik olarak oluşturulması ve geçerliğinin sağlanmasıdır. Madde kalitesini değerlendirmek, gizil (latent) özellik düzeylerini tahmin etmek ve psikometrik olarak sağlam bir ölçek oluşturmak için polinomik madde yanıt teorisi modellerini veya sıralı faktör analizi yöntemlerini uygular.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Yapının ikili maddelerin yeterince yakalayamayacağı derecelendirilmiş ayrımlar gerektirdiği ve örneklem büyüklüklerinin polinomik ÖRT kestirimi için yeterli olduğu, tipik olarak GRM için n >= 200 ve GPCM için n >= 300 olduğu durumlarda polinomik ölçek geliştirme kullanın. Özellikle tutum, kişilik, belirti şiddeti ve performans derecelendirme ölçekleri için uygundur. Yanıt kategorilerinin gerçekten nominal veya sırasız olduğu durumlarda bu yaklaşımı kullanmayın — sıralı yapı bir ön koşuldur. Örneklemin küçük olduğu (n < 150), maddelerin çok boyutlu bir modelle daha iyi ele alınacak birden fazla farklı alanı kapsadığı veya araştırma ekibinin model-veri uyum değerlendirmesi konusunda uzmanlığının olmadığı durumlarda polinomik ÖRT uygulamaktan kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- İkiliye indirgemek yerine tüm sıralı yanıt kategorilerini kullanarak her maddeden daha zengin özellik bilgisi çıkarır.
- Madde ve test bilgi fonksiyonları, ölçüm hassasiyetini tüm özellik aralığında doğrudan nicelleştirir.
- Kategori olasılık eğrileri, yanıt seçeneklerinin amaçlandığı gibi işlev görüp görmediğini ve herhangi bir kategorinin birleştirilip birleştirilmemesi gerektiğini ortaya koyar.
- ÖRT tabanlı puanlama, model çerçevesi içinde farklı test formları arasında puan karşılaştırılabilirliğini destekler.
- Farklı madde işlevselliği analizi doğal olarak entegre edilmiştir, gruplar arasında adil ölçümü destekler.
- Polinomik ÖRT modelleri, ikili modellere göre daha büyük örneklemler gerektirir; küçük örneklemler kararsız eşik tahminleri verir.
- GRM, PCM ve GPCM arasında model seçimi, kavramsal gerekçelendirme ve uyum karşılaştırması gerektirir, bu da karmaşıklığı artırır.
- Yazılım ve uzmanlık talepleri, klasik test teorisi yaklaşımlarına göre daha yüksektir.
- Yanıt kategorileri kötü etiketlenmiş veya bilişsel olarak belirsizse, seçilen modelden bağımsız olarak ampirik eşikler düzensiz olabilir.
SSS
Derecelendirilmiş Yanıt Modeli ile Kısmi Kredi Modeli arasındaki fark nedir?
Her ikisi de sıralı polinomik maddeleri ele alır ancak parametrelendirmede farklılık gösterir. GRM, k veya daha yüksek kategoride puan alma olasılığını modeller ve madde başına ayrı bir ayrımcılık parametresine izin verir. PCM, Rasch çerçevesi içinde maddeler arasında eşit ayrımcılığa sahip bitişik kategori geçişlerini modeller. GPCM bu kısıtlamayı gevşetir. Ayrımcılığın değişmesi beklendiğinde GRM tercih edilir; değişmez ölçüm öncelik olduğunda Rasch PCM tercih edilir.
Bir derecelendirme ölçeği kaç yanıt kategorisine sahip olmalıdır?
Ampirik araştırmalar, çoğu psikolojik yapı için dört ila yedi kategorinin optimal olduğunu göstermektedir. Çok az kategori bilgi kaybına neden olur; çok fazla kategori, katılımcıların bitişik seçenekleri güvenilir bir şekilde ayırt edememesi nedeniyle düzensiz eşiklere yol açar. Polinomik ÖRT'den elde edilen kategori olasılık eğrileri, tüm kategorilerin ampirik olarak ayırt edilebilir olup olmadığını belirlemeye yardımcı olur.
Polinomik maddeler için IRT yerine faktör analizi kullanabilir miyim?
Evet. Polikhorik korelasyonlar ve WLSMV kestirimi ile sıralı KFA, teorik olarak belirtilmiş bir faktör yapısını değerlendirme hedefi olduğunda sıklıkla tercih edilen, iyi doğrulanmış bir alternatiftir. Tek boyutlu modeller için ÖRT ve faktör analizi matematiksel olarak ilişkilidir; seçim araştırma hedeflerine, yazılım kullanılabilirliğine ve madde düzeyindeki bilgi fonksiyonlarına ihtiyaç olup olmadığına bağlıdır.
Yanıt kategorilerini ne zaman birleştirmeliyim?
Eşik tahminleri düzensiz olduğunda — yani daha yüksek bir kategorinin herhangi bir özellik düzeyinde hiçbir zaman en olası yanıt olmadığı — veya iki bitişik eşik birbirine çok yakın olduğunda ve kategoriler ampirik olarak ayırt edilemediğinde kategorileri birleştirin. Birleştirme işleminin bir iyileştirme olduğunu doğrulamak için birleştirmeden önce ve sonra kategori olasılık eğrilerini her zaman inceleyin.
Ne kadar örneklem büyüklüğüne ihtiyacım var?
GRM ve GPCM için simülasyon çalışmaları genellikle kararlı parametre tahminleri için en az 200 ila 300 katılımcı önerir. Rasch PCM biraz daha az talepkardır ancak yine de tipik olarak n >= 150 gerektirir. Madde-toplam korelasyonları ve keşfedici faktör yüklemeleri gibi klasik madde analizi adımları, ölçeği sonlandırmadan önce yetersiz performans gösteren maddeleri belirlemek için ana kalibrasyon çalışmasından önce 100 ila 150 kişilik daha küçük pilot örneklemlerle gerçekleştirilebilir.
Kaynaklar
- Embretson, S. E. & Reise, S. P. (2000). Item Response Theory for Psychologists. Lawrence Erlbaum Associates. ISBN: 978-0805828191
- Samejima, F. (1969). Estimation of latent ability using a response pattern of graded scores. Psychometrika Monograph Supplement, 34(4, Pt. 2), 1–97. link ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Polytomous Scale Development. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/psychometrics/polytomous-scale-development
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
- Genelleştirilebilirlik Kuramı (G-Kuramı)Psikometri↔ karşılaştır
- Madde Yanıt Teorisi (MYT)Psikometri↔ karşılaştır
- Sıralı Ölçek GeliştirmePsikometri↔ karşılaştır
- Ölçek GeliştirmePsikometri↔ karşılaştır