مقارنة فاعلية طرائق التعامل مع القيم المفقودة في دقة تقدير دالة معلومات الاختبار وتحقق افتراضي أُحادية البعد والاستقلال الموضعي الخاصة بنظرية الاستجابة للفقرة

Areej Mohammad Toamah  Al Ahmad; Muhammad Walid Musa Al-Batsh

doi:10.35516/edu.v51i3.5882

المؤلفون

Areej Mohammad Toamah Al Ahmad قسم القياس والتقويم التربوي، كلية العلوم التربوية، الجامعة الأردنية، عمان، الأردن https://orcid.org/0009-0001-9146-645X
Muhammad Walid Musa Al-Batsh قسم القياس والتقويم التربوي، كلية العلوم التربوية، الجامعة الأردنية، عمان، الأردن https://orcid.org/0009-0008-1104-5577

DOI:

https://doi.org/10.35516/edu.v51i3.5882

الكلمات المفتاحية:

القيم المفقودة، دقة تقدير، دالة معلومات الاختبار، أُحادية البعد، الاستقلال الموضعي، نظرية الاستجابة للفقرة

الملخص

الأهداف: هدفت الدراسة إلى مقارنة فاعلية طرائق التعامل مع القيم المفقودة في دقة تقدير دالة معلومات الاختبار وتحقق افتراضي أُحادية البعد والاستقلال الموضعي الخاصة بنظرية الاستجابة للفقرة، من خلال مقارنة فعالية خمس طرائق للتعامل مع البيانات المفقودة هي: حذف الحالة الكاملة، واعتبار الإجابات المفقودة إجابات خاطئة، والتعويض المتعدد، وتعظيم التوقعات، ودالة الاستجابة للفقرة.

المنهجية: لتحقيق هدف الدراسة استخدمت بيانات حقيقية تضمنت قيم مفقودة (الكراسة التاسعة) من قاعدة البيانات الخاصة بالنتائج على اختبار التميس (TIMSS) الدولي للرياضيات، الذي جرى تطبيقه على طلبة الصف الثامن للعام الدراسي (2019)، وتمت مطابقة الأفراد والفقرات للنماذج الأحادي والثنائي والثلاثي المَعْلَمة، وجرى التحقق من افتراض أُحادية البعد، وتقدير معاملات ثبات الاتساق الداخلي باستخدام معادلة كرونباخ ألفا، واستخراج نتائج التحليل العاملي التوكيدي بعد معالجة القيم المفقودة بالطرائق الخمس للكشف عن البنية العاملية للاختبار، والتحقق من الاستقلال الموضعي، ثم تقدير دالة معلومات الاختبار.

النتيجة: أظهرت النتائج عدم وجود فروق بين معاملات ثبات الاتساق الداخلي باختلاف طريقة معالجة البيانات المفقودة، وعدم اختلاف البنية العاملية باختلاف طريقة معالجة القيم المفقودة. كما أظهرت النتائج عدم اختلاف تحقق افتراض الاستقلال الموضعي باختلاف طريقة معالجة القيم المفقودة، ووجود اختلاف دقة تقدير كمية دالة معلومات الاختبار باختلاف النموذج اللوجستي، وطريقة التعامل مع القيم المفقودة، لصالح النموذج اللوجستي الثنائي يليها النموذج الأحادي ثم النموذج الثُلاثي، ولصالح طريقة دالة الاستجابة في النموذج الثنائي المعلمة، وحذف الحالة الكاملة، واعتبار الإجابة المفقودة إجابة خاطئة في النموذج الأحادي المعلمة، والتعويض المتعدد في النموذج الثلاثي المعلمة.

الخلاصة: تحقق افتراضي أحادية البعد والاستقلال الموضعي عند اعتماد أي من طرائق معالجة القيم المفقودة، واعتماد طريقة دالة الاستجابة والنموذج الثنائي المعلمة في دقة تقدير كمية دالة معلومات الاختبار.

التنزيلات

بيانات التنزيل غير متوفرة بعد.

المراجع

Al-zboon, H. & Alnasraween, M. (2021). The Effect of the Percentage of Missing Data on Estimating the Standard Error of the Items' Parameters and the Test Information Function According to the Three-Parameter Logistic Model in the Item Response Theory. Elementary Education Online, 20 (1), 887-898.

Baker, F. (2001). The basics of item response theory Clearinghouse on Assessment and Evaluation. Maryland, College Park.

Crocker, L. & Algina, J. (1986). Introduction to classical and modern test theory. New York: Holt, Rinehart and Winston.

Cokluk, O. & Kayri, M. (2011). The effect of Methods of Imputation for Missing Values on the Validity and Reliability of Scales. Educational Science: Theory and Practice, 11(1), 303-310.

De-Ayala, R., J. Plake, B., S. & Impara, J., C. (2006). The Impact of Omitted Responses on the Accuracy of Ability Estimation in Item Response Theory. Journal of Educational Measurement, 38(3), 213 – 234.

Embretson, S. & Reise, S. (2010). Item response theory for psychologists. (2nd rev.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Inc.

Enders, C. K. (2010). Applied Missing Data Analysis. New York: Guilford Press.

Finch, H. (2008). Estimation of Item Response Theory Parameters in the Presence of Missing Data. Journal of Educational Measurement, 45(3), 225-245.

Gemici, S. Bednars, A. Lim, P. (2012). A Primer for Handling Missing Values in the Analysis of Education and Training Data. International Journal of Training Research, 10(3), 233-250

Goretzko, D. Heumann, C. & Bühner, M. (2020). Investigating Parallel Analysis in the Context of Missing Data: A Simulation Study Comparing Six Missing Data Methods. Educational psychological Measurement, 80(4), 756–774.

Hakstian, A. & Whalen, T. (1976). A k-samples significance test for independent alpha coefficients. Psychometrika,

(2), 219-231.

Hambelton, R. & Swaminthan, H. & Rogers, J. (1991). Fundamentals of Item Response Theory. Newbury Park California: Stage Publications.

Hambleton, R., & Swaminathan, H. (1985). Item Response Theory: principles and applications. Boston: Kluwer- Nijhoff Publishing.

Hattie, J. (1985). Methodology Review: Assessing Unidimensionality of Tests and Items. Applied psychological Measurement, 9(2), 139- 164.

Linn, R., L. (1989). Educational Measurement (third Ed.). New York: Macmillan

Kalkan, O. Kara, Y. & Kelecioglu. (2018). Evaluating Performance of Missing Data Imputation Methods in IRT Analyses. International Journal of Assessment Tools in Education, 5(3), 403 – 416.

Kim, S. Cohen, A. & Lin,Y. (2005). LDID: A Computer program for local dependence indices for dichotomous Items. Version 1.0.

Little, R., J. & Rubin, D., B. (2002). Statistical analysis with missing Data. Second edition. Hoboken, New Jersey: John Wiley.

Lord, F., M. (1980). Practical Applications of Item Characteristics Curve Theory. Journal of Educational Measurement. 14, 117- 138.

Reise, S. P. & Moore, T., M. (2023). Item response theory. APA handbook of research methods in psychology: Foundations, planning, measures, and psychometrics. American Psychological Association.

Shi, D. Lee, T. Fairchild, A. & Maydeu-Olivares, A. (2020). Fitting Ordinal Factor Analysis Models with Missing Data: A Comparison between Pairwise Deletion and Multiple Imputation. Educational and Psychological Measurement, 80(1), 41 – 66.

Xiao, J. Bulut, O. (2020). Evaluating the Performances of Missing Data Handling Methods in Ability Estimation from Sparse Data, Educational and Psychological Measurement, 80(5), 932-954.

Wu, T. Kim, Y. & Westine, C. (2023). Evaluating the Effects of Missing Data Handling Methods on Scale Linking Accuracy. Educational and Psychological Measurement, 83(6), 1202-1228.

Witta, E., L. (2000). Effectiveness of Four Methods of Handling Missing Data Using Samples from a National Database. American Educational Research Association, ERIC Document Reproduction Service No. ED442810, New Orleans, LA.

Yen, W. (1984). Effects of local item dependence on the fit and equating performance of the three-parameter logistic model. Applied Psychological Measurement, 8(2), 125-145.