Investigation of the Effect of Violation of the Local Independence Assumption in Test Equating on Delta and Bootstrap Equating Errors According to Various Variables

Bu araştırmada geleneksel test eşitleme yöntemlerinde hataların belirlenmesinde kullanılan delta ve bootstrap eşitleme hatası kestirme yöntemlerinin örneklem büyüklüğü, madde sayısı ve ikinci boyuta yüklenen madde yüzdesi değişkenleri bakımından incelenmesi amaçlanmıştır. Araştırmada eşitleme yöntemleri farklı koşullarda simülasyon verileri ile kontrollü olarak karşılaştırıldığından araştırma similasyon uygulaması kapsamında bir betimsel araştırma niteliğindedir. Simülasyon çalışmalarında elde edilen simülasyon verisinin gerçek yanıtları temsil etmesi için simülasyon verileri PISA 2018 matematik sınavı birinci formundan elde edilen verilere ait dağılımlarından yararlanarak üretilmiştir. Genel olarak testte yer alan madde sayısı arttıkça ve örneklem sayısı küçüldükçe elde edilen hata miktarlarında artış olduğu en az hata içeren koşulun 5000 örneklem büyüklüğü ve testte yer alan madde sayısının 20 olması durumunda elde edildiği, en iyi performansa sahip eşitleme yönteminin doğrusal eşitleme yöntemi olduğu ve eşitleme hatalarını belirlemede kullanılan yöntem olarak da delta yöntemi olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca testin tek boyutlu yapısının bozulup çok boyutlu olması durumunda ikinci boyuta yüklenen madde oranı bakımından elde edilen eşitleme hatalarında sistematik bir bulguya rastlanılmadığı, araştırmada ele alınan test eşitleme yöntemleri, eşitleme hatalarını belirlemede kullanılan yöntem, örneklem büyüklüğü ve testte yer alan madde sayısı koşullarına göre değişkenlik gösterdiği tespit edilmiştir.