Yıldırım, Hüsnü HüseyinYıldırım, Selda2021-06-232021-06-2320111300-53402536-4758https://app.trdizin.gov.tr/makale/TVRFM05EYzFOUT09https://hdl.handle.net/20.500.12491/1853Farklı işleyen madde analizlerinde, birden fazla eşleme değişkeni kullanmak, sorunun farklı işleme sebeplerinin anlaşılmasına katkı sağlayabilir. Bu bağlamda, kullanılabilecek ek eşleme değişkenlerinin tespit edilmesi önemli bir konudur. Bu çalışma, madde güçlüklerindeki ortak varyansla ilişkili değişkenlerin, farklı işleyen madde analizlerinde ek eşleme değişkeni olarak kullanılabilirliğini incelemektedir. Bu amaçla, Uluslararası Öğrenci Başarısını Değerlendirme Programı (PISA) verileri incelenmiştir. Öğrencilerin okul dışında öğrenme için harcadıkları zaman, kullanılabilir bir ek eşleme değişkeni olarak tespit edilmiştir. Çok değişkenli eşleme yöntemiyle, bu değişkenin bazı sorulardaki farklı işlemenin sebebi olabileceği görülmüştür.Multivariate matching in Differential Item Functioning (DIF) analyses may contribute to understand the sources of DIF. In this context, detecting appropriate additional matching variables is a crucial issue. This present article argues that the variables which are correlated with communalities in item difficulties can be used as an additional matching variable in DIF analyses. To examine this claim, mathematics data from the Program for International Student Assessment (PISA) was analyzed. Out of school time students spent for learning was detected as an additional matching variable. Multivariate DIF results showed that this variable might be related to the source of DIF in some items. Keywords: multivariate matching, differential item functioning, logistic regression, PISAeninfo:eu-repo/semantics/openAccessMultivariate MatchingDifferential Item FunctioningLogistic RegressionPISAÇok Değişkenli EşlemeFarklı İşleyen Madde AnaliziLojistik RegresyonArticle201140386396117475