文章基本信息

标题：Geniş Ölçekli Testlerde Örneklem Ağırlıklarının ve Olası Değerlerin Önemi
本地全文：下载
作者：Serkan ARIKAN ; Ferah ÖZER ; Vuslat ŞEKER 等
期刊名称：Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology
电子版ISSN：1309-6575
出版年度：2020
卷号：11
期号：1
页码：43-60
DOI：10.21031/epod.602765
语种：Turkish
出版社：EPODDER
摘要：Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA),Yetişkin Becerileri Araştırması (PIAAC),Uluslararası Matematik ve Fen Bilimleri Eğilimi Araştırması (TIMSS) gibi geniş ölçekli testler,birincil amacı olan ölçme,değerlendirme ve gelişimi izlemenin yanı sıra,ülkelerin eğitim politikalarını belirleyici anahtar bir rol de üstlenmektedir.Makro boyutta politika değişikleriyle milyonlarca paydaşı etkileme potansiyeline sahip olan geniş ölçekli test verilerinin bilimsel olarak doğru istatistiksel yöntem ve tekniklerle analiz edilmesi büyük önem arz etmektedir.Çok sayıda değişken içeren ve kendine has özellikleri olan bu verilerin analizi uzmanlık gerektirmektedir.Bu araştırma geniş ölçekli test verilerinin analizinde dikkat edilmesi gereken noktaları açıklayarak ilgili analiz kodlarına yer vermektedir.Türkiye’de bu verilerin nasıl analiz edileceği konusunda sistematik olarak açılan ders neredeyse yoktur.Sınırlı sayıda yapılan çalıştayların da ulaşabildiği araştırmacı sayısı azdır.Bu sınırlılıkları aşabilmek için bu çalışmanın amacı hem olası değerler ve örneklem ağırlıkları hakkında farkındalık yaratarak araştırmacıları doğru analiz yöntemlerini araştırmaya ve kullanmaya yönlendirmek,hem de temel analizleri örneklendirerek araştırmacılara yol göstermektir.Elde edilen sonuçlar göstermektedir ki,örneklem ağırlıkları ve olası değerler doğru yöntemlerle kullanılmadığında hatalı sonuçlar elde edilebilmektedir.Standart hataların farklı kestirilmesinden kaynaklı olarak anlamlılık değerleri etkilenmektedir.Bu çalışmada IDB Analyzer kullanılarak t-testi ve çoklu regresyon,Mplus kullanılarak çok düzeyli regresyon analizi yapılmıştır.
关键词：Örneklem ağırlıkları;olası değerler;geniş ölçekli testler;IDB Analyzer;Mplus