Farklı yöntemlerle ölçme değişmezliğinin incelenmesi: Pisa 2012 örneği
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2017
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bu çalışmada istatistiksel varsayımlar açısından farklı olan yöntemler kullanılarak aynı veri setinin ölçme değişmezliği ile ilgili sonuçların incelenmesi amaçlanmıştır. Ayrıca normallik varsayımını gerektiren ve gerektirmeyen yöntemlerin normallik varsayımı sağlanamayan durumlarda farklı sonuçlar gösterip göstermediğine bakılmıştır. Bu amaca göre PISA 2012 alt ölçeklerinden beş maddeden oluşan Problem Çözmeye Açıklık ölçeği Türkiye ve Finlandiya örneklemleri veri seti üzerinde yapısal eşitlik modellemesi çatısı altındaki ortalama kovaryans yapılarının değişmezliği analizi ve örtük sınıf analizi çatısı altındaki çoklu grup örtük sınıf analizi yöntemi analizler gerçekleştirilmiştir. Ortalama kovaryans yapılarının değişmezliği analizi için Lisrel 8.72; çoklu grup örtük sınıf analizi için ise Latent Gold 5.1 programları kullanılmıştır. Ortalama kovaryans yapılarının değişmezliği analizi için yapısal değişmezlik ile başlayan ve katı değişmezlik aşaması ile biten aşamalı test etme yöntemi adımları takip edilmiştir. Örtük sınıf analizi için ise örtük sınıf sayısının belirlenmesinden sonra heterojen, kısmi homojen ve homojen model test edilmiştir. Analizlerden önce Kolmogorv Smirnov testi kullanılarak her bir maddenin normalliği incelenmiştir. Alt örneklemler ve tüm grup için hiç bir madde normal dağılım göstermemiştir. Normallik varsayımı gerektiren ortalama kovaryans yapılarının değişmezliği analizi sonuçlarına göre katı değişmezlik kabul edilmiştir. Bir başka deyişle ölçme değişmezliği sağlanmıştır. Fakat normallik varsayımı gerektirmeyen çok gruplu örtük sınıf analizi için kısmi homojen model kabul edilmiştir. Kısmi homojen model ortalama kovaryans yapılarının analizi adımlarından zayıf değişmezliğe karşılık gelmektedir. Elde edilen sonuçlara göre varsayımlar açısından farklılaşan metotlar kullanıldığında ölçme değişmezliği bulguları değişiklik göstermiştir. Bu bağlamda yöntemler için gerekli varsayımlar mutlaka incelenmeli ve gizil ve gözlenen değişken yapıları göz önünde bulundurularak uygun yöntem seçmeye dikkat edilmelidir
In this study, it is aimed to examine results about measurement invariance of the same data set by using different methods in the way of statistical assumptions. Also the methods requiring the normality assumption and the methods not requiring this assumption were examined whether they show different results or not when the normality assumption cannot be supplied. In accordance with this aim, analyses were carried out by using mean and covariance structures invariance analysis under roof of the structural equation modeling and multi-group latent class analysis under roof of the latent class analysis on the data set Openness for Problem Solving Scale consisting of five items, subscale of PISA 2012 of Turkey and Finland samples. For mean and covariance structures method, Lisrel 8.72 program and for the multi-group latent class method Latent Gold 5.1 program were used. Steps of stepwise testing method starting with configural invariance and ending with testing strict invariance step were followed for mean and covariance structures invariance method. After determining number of class, heterogeneous, partial homogenous and homogenous models were tested for multi-group latent class analysis. Before the analyses, normality of each item was examined by using Kolmogorov Smirnov test. None of the items demonstrated normal distribution for all subsamples and the whole group. According to the results of mean and covariance structures invariance analysis requiring normality assumption, strict invariance was accepted. In other words measurement invariance was supplied. But for multi-group latent class analysis not requiring normality assumption, partial homogenous model was accepted. Partial homogeneous model is equal to weak invariance in steps of mean and covariance structures invariance analysis. According to the results, findings of measurement invariance changed when methods differing from the point of assumptions were used. In this context, certainly the assumptions considered necessary for methods must be examined and choosing the suitable method must be considered by bearing in mind the structures of latent and observed variables
In this study, it is aimed to examine results about measurement invariance of the same data set by using different methods in the way of statistical assumptions. Also the methods requiring the normality assumption and the methods not requiring this assumption were examined whether they show different results or not when the normality assumption cannot be supplied. In accordance with this aim, analyses were carried out by using mean and covariance structures invariance analysis under roof of the structural equation modeling and multi-group latent class analysis under roof of the latent class analysis on the data set Openness for Problem Solving Scale consisting of five items, subscale of PISA 2012 of Turkey and Finland samples. For mean and covariance structures method, Lisrel 8.72 program and for the multi-group latent class method Latent Gold 5.1 program were used. Steps of stepwise testing method starting with configural invariance and ending with testing strict invariance step were followed for mean and covariance structures invariance method. After determining number of class, heterogeneous, partial homogenous and homogenous models were tested for multi-group latent class analysis. Before the analyses, normality of each item was examined by using Kolmogorov Smirnov test. None of the items demonstrated normal distribution for all subsamples and the whole group. According to the results of mean and covariance structures invariance analysis requiring normality assumption, strict invariance was accepted. In other words measurement invariance was supplied. But for multi-group latent class analysis not requiring normality assumption, partial homogenous model was accepted. Partial homogeneous model is equal to weak invariance in steps of mean and covariance structures invariance analysis. According to the results, findings of measurement invariance changed when methods differing from the point of assumptions were used. In this context, certainly the assumptions considered necessary for methods must be examined and choosing the suitable method must be considered by bearing in mind the structures of latent and observed variables
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Ölçme Değişmezliği, Ortalama Kovaryans Yapılarının Değişmezliği Yöntemi, Çoklu Grup Örtük Sınıf Analizi, Normallik Varsayımı, Measurement Invariance, Mean and Covariance Structures Invariance Method, Multi-Group Latent Class Analysis, Normality Assumption
Kaynak
Mersin Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
13
Sayı
1