Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) ve Uluslararası Matematik ve Fen Eğilimleri Çalışması (TIMSS) gibi geniş ölçekli uygulamalarda öğrenci yeteneğine ilişkin kestirimler olarak makul değerler kullanılır. Bu çalışmalarda katılımcılar tabakalı örnekleme yöntemi ile çekilmektedir. Bu durum elde edilen verilerin, çok sayıdaki tabakadan oluşan hiyerarşik bir yapıda olmasının önünü açmaktadır. Geniş ölçekli değerlendirme çalışmaları bağlamında makul değerler, sonsal yetenek dağılımından rastgele elde edilen değerler olarak tanımlanmaktadır. Doğrusal modellerde tek bir makul değerin veya tüm makul değerlerin ortalamasının bağımsız değişken olarak kullanılmasının yanlı sonuçlara sebep olabildiği bilinmektedir. Aynı zamanda bu geniş ölçekli çalışmaların verileri ile analizler yapılırken örnekleme ağırlıklarının göz ardı edildiği sıkça gözlenmektedir. Bu çalışmanın amacı, çoklu doğrusal regresyon ve hiyerarşik doğrusal modellerde 1) tek makul değer kullanımının, 2) tüm makul değerlerin kullanımının, 3) ağırlık kullanma durumunun parametre kestirimlerine etkisini araştırmaktır. Çalışmada PISA 2015 uygulamasının Türkiye verilerinden yararlanılmıştır. Araştırmada, örnekleme ağırlıkları kullanma durumunun ve makul değerlerin kullanım şeklinin kat sayıların, standart hataların ve açıklanan varyans oranının kestirilmesinde önemli rolleri olduğu belirlenmiştir. Bulgular detaylı bir biçimde tartışılmış ve uygulama ve gelecek araştırmalar için bazı öneriler sunulmuştur.
In large-scale assessments like Programme for International Students Assessment (PISA) and the Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS), plausible values are often used as students’ ability estimations. In those studies, stratified sampling method is employed in order to draw participants, and hence, the data gathered has a hierarchical structure. In the context of large-scale assessments, plausible values refer to randomly drawn values from posterior ability distribution. It is reported that using one of plausible values or mean of those values as independent variable in linear models may lead to some estimation errors. Moreover, it is observed that sampling weights sometimes are not used during analysis of large-scale assessment data. This study aims to investigate the influence of three approaches on the parameters of linear and hierarchical linear regression models: 1) using only one plausible value, 2) using all plausible values, 3) incorporating sampling weights or not. Data used in the present study is obtained from school and student questionnaires in PISA (2015) Turkey database. Results revealed that the use of sampling weights and number of plausible values has significant effects on regression coefficients, standard errors and explained variance for both regression models. Findings of the study were discussed in details and some conclusions were drawn for practice and further research.
Alan : Eğitim Bilimleri
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|