no comments

“Model Rasch dan analisis faktor: Pelengkap atau saling eksklusif?” – Thomas Salzberger

tips #15  Berusaha untuk matlamat yang sama?

Model Rasch (RM) dan analisis faktor (FA) menuntut untuk tujuan yang sama: pengukuran. Ini menimbulkan beberapa soalan. Apakah hubungan mereka? Bolehkah kita mengetepikan dengan analisis faktor sama sekali? Sekiranya analisis dan analisa faktor Rasch dijalankan dalam fesyen pelengkap atau bersebelahan? Tidak ada jawapan yang tidak jelas terhadap soalan-soalan ini; sekurang-kurangnya tidak, jika kita mengambil kira sosiologi sains.

RM dan FA boleh dibandingkan pada tahap mikro yang agak teknikal, yang akan dibincangkan kemudian, atau pada peringkat makro “falsafah”. Pada yang terakhir, pencapaian sebagai harta yang menentukan RM (Andrich 1988, 2010) adalah penting. Jika invarians disokong secara empirikal merentasi sampel dari subpopulasi dan peristiwa yang berlainan, dengan kata lain, merentasi ruang dan masa, maka langkah-langkah boleh dibandingkan dan pembolehubah terpendam seragam adalah andaian yang berdaya maju dalam kerangka rujukan yang ditetapkan. Sebaliknya, jika anggaran parameter item gagal untuk direplikasi dalam sampel atau peristiwa yang berlainan, tiada kerangka referensi umum boleh dibuat dan hipotesis pemboleh ubah laten seragam tidak dapat dipertahankan.

Multi-kumpulan FA (MG-FA) memperluaskan idea invariance kepada FA dengan mengenakan kekangan kesamaan kebanyakannya pada beban faktor, pemintas item, dan variasi kesilapan (Meredith, 1993). Prosedur ini mempunyai kelemahan, walaupun. Model FA tidak memisahkan responden dan hartanah item. Oleh itu, beban faktor dan pemintas item adalah bergantung kepada sampel. Oleh itu, ia adalah dipersoalkan sama ada item yang benar-benar tidak sengaja semestinya akan menunjukkan invarian dalam MG-FA apabila pengedar dan penargetan responden berbeza. Tambahan pula, FA dikaitkan dengan satu siri anggapan yang sangat bermasalah (lihat Wright 1996) dengan sifat skala interval skor item yang mungkin merupakan yang paling serius (dan biasanya dianggap sangat tidak mungkin) anggapan. Walau bagaimanapun, perkara itu adalah jika skor item adalah langkah-langkah linear maka FA adalah wajar dan pemakaian RM tidak. Alasan untuk kedua ialah transformasi bukan linear dari skor mentah akan salah, kerana skor mentah sudah linier. Sebaliknya, jika skor item adalah tidak linear, permohonan FA tidak wajar (lihat Waugh dan Chapman, 2005), manakala RM adalah sesuai. Ini membayangkan bahawa RM dan FA adalah, model tegas, tidak bersesuaian, saling tegas. Walaupun RM, dengan menilai patut, menyiasat sama ada orang yang diperhatikan skor mentah boleh ditukar kepada langkah orang linear dan mengamati skor mentah item ke dalam langkah-langkah item linear, FA memerlukan langkah-langkah sebagai input. manakala RM adalah sesuai. Ini membayangkan bahawa RM dan FA adalah, model tegas, tidak bersesuaian, saling tegas. Walaupun RM, dengan menilai patut, menyiasat sama ada orang yang diperhatikan skor mentah boleh ditukar kepada langkah orang linear dan mengamati skor mentah item ke dalam langkah-langkah item linear, FA memerlukan langkah-langkah sebagai input. manakala RM adalah sesuai. Ini membayangkan bahawa RM dan FA adalah, model tegas, tidak bersesuaian, saling tegas. Walaupun RM, dengan menilai patut, menyiasat sama ada orang yang diperhatikan skor mentah boleh ditukar kepada langkah orang linear dan mengamati skor mentah item ke dalam langkah-langkah item linear, FA memerlukan langkah-langkah sebagai input.

Misfit data ke RM menunjukkan bahawa skor item tidak juga ordinal atau tidak linear (Salzberger, 2010), tetapi hanya angka yang sewenang-wenangnya diberikan kepada pilihan tindak balas. Ironinya, ini adalah penyokong definisi Stevens ‘(1946, 1951) tentang kesilapan pengukuran untuk membentuk pengukuran dan apa yang mewakili hanya “bukti” pengukuran pada peringkat item. Dalam erti kata lain, FA memerlukan apa yang dimaksudkan untuk menyediakan: langkah-langkah. Jika seseorang menolak definisi pengukuran Stevens dan menganggap invarians keperluan pengukuran yang diperlukan, sebenarnya, tidak ada gunanya memohon FA sebagai tambahan kepada RM.

kerangka konseptual
Rajah 2. Sampel CFA dan Rasch Output

Perspektif pragmatik

Dari sudut pandang yang lebih pragmatik, seseorang mungkin berhujah bahawa walaupun FA skor non-linear adalah, tegas, salah, FA, khususnya penerokaan FA, boleh memberikan pandangan yang memberitahu analisis Rasch yang berikutnya. Dalam kajian simulasi, Smith (1996) mendapati bahawa FA mengatasi analisis Rasch yang sesuai dalam penilaian unidimensionality dalam model dua faktor, apabila korelasi antara faktor adalah kecil (<0.30) dan jumlah item setiap dimensi seimbang. Sebaliknya, dengan korelasi yang lebih tinggi dan bilangan item tidak sekata, statistik yang sesuai dalam analisis Rasch lebih berkuasa. Oleh itu, dari sudut pandangan teknikal FA boleh digunakan sebelum analisis Rasch sebagai alat untuk menghasilkan hipotesis pembolehubah unidimensional yang berasingan. Telah berkata bahawa, pembangunan skala dan analisa yang betul tidak boleh dibatasi pada prosedur statistik (walaupun prosedur itu menggunakan RM), tetapi harus dipandu oleh teori pembinaan untuk diukur. Sukar untuk membayangkan bagaimana kewujudan dua dimensi yang hampir tidak berkaitan boleh pergi tanpa perhatian dalam kerja kualitatif terdahulu. Selain itu, teknik diagnostik yang disesuaikan dengan unidimensionaliti telah diperhalus sejak kajian Smith. Secara khusus, analisis komponen utama mengenai sisa-sisa item (Linacre 1998, contohnya, dalam RUMM 2030, Andrich et al., 2012 atau Winsteps, Linacre, 2012) atau prosedur pengesan g (Kreiner dan Christensen, 2004, yang boleh didapati di DIGRAM, Kreiner, 2003) menawarkan pendekatan yang berkuasa untuk menyiasat dimensi. Hari ini, nampaknya tidak ada keperluan untuk menjalankan FA pada data mentah sebelum analisis Rasch. Malah, penyelidik mungkin merasakan keperluan untuk menjalankan FA pengesahan (CFA) selepas penilaian Rasch skala untuk menggunakan langkah-langkah dalam model persamaan struktur (SEM). Walau bagaimanapun, langkah Rasch boleh diintegrasikan ke dalam SEM dengan mudah. Arahan bagaimana melakukan ini boleh didapati di Salzberger (2011).

Sosiologi perspektif sains

Dari perspektif Rasch, tidak perlu menjalankan FA sebelum, serentak dengan, atau selepas analisis Rasch. Sebaliknya, sesiapa sahaja yang pernah mencuba menganalisis analisis Rasch dalam skala akan berkemungkinan besar berhadapan dengan masalah menjelaskan perbezaan antara RM dan FA, merasakan tekanan untuk membenarkan penggunaan RM dan mungkin juga mengalami rintangan dan keengganan. Di sinilah sosiologi sains datang. Apabila seseorang mendapat pertikaian di antara paradigma (Andrich 2004), terdapat sekurang-kurangnya tiga strategi yang dapat kita jalani, yang mungkin kita panggil pendekatan tulen, pendekatan komparatif, dan strategi asimilasi. Pertama, mengikuti pendekatan tulen, penyelidik membandingkan RM dan FA di tahap makro teoretik yang menekankan sifat unik RM dan hubungannya dengan masalah pengukuran. Analisis empirik hanya terhad kepada RM. Kedua, pendekatan perbandingan bertujuan mendedahkan secara empiris perbezaan antara RM dan FA. RM dan FA boleh dibandingkan di tahap makro, tetapi juga di peringkat mikro. Contohnya, contohnya, parameter-parameter dalam RM sesuai dengan yang paling dekat dengan parameter dalam FA (lihat Wright, 1996; Ewing et al., 2005). Ketiga, dalam strategi asimilasi, analisis Rasch dan FA dipaksa berkumpul, atau sekurang-kurangnya disajikan dengan cara yang menunjukkan hasil yang sebanding berdasarkan RM dan FA. Oleh kerana strategi ini menurunkan perbezaan teori antara RM dan FA, perbandingannya memberi tumpuan kepada tahap mikro. Analisis empirik hanya terhad kepada RM. Kedua, pendekatan perbandingan bertujuan mendedahkan secara empiris perbezaan antara RM dan FA. RM dan FA boleh dibandingkan di tahap makro, tetapi juga di peringkat mikro. Contohnya, contohnya, parameter-parameter dalam RM sesuai dengan yang paling dekat dengan parameter dalam FA (lihat Wright, 1996; Ewing et al., 2005). Ketiga, dalam strategi asimilasi, analisis Rasch dan FA dipaksa berkumpul, atau sekurang-kurangnya disajikan dengan cara yang menunjukkan hasil yang sebanding berdasarkan RM dan FA. Oleh kerana strategi ini menurunkan perbezaan teori antara RM dan FA, perbandingannya memberi tumpuan kepada tahap mikro. Analisis empirik hanya terhad kepada RM. Kedua, pendekatan perbandingan bertujuan mendedahkan secara empiris perbezaan antara RM dan FA. RM dan FA boleh dibandingkan di tahap makro, tetapi juga di peringkat mikro. Contohnya, contohnya, parameter-parameter dalam RM sesuai dengan yang paling dekat dengan parameter dalam FA (lihat Wright, 1996; Ewing et al., 2005). Ketiga, dalam strategi asimilasi, analisis Rasch dan FA dipaksa berkumpul, atau sekurang-kurangnya disajikan dengan cara yang menunjukkan hasil yang sebanding berdasarkan RM dan FA. Oleh kerana strategi ini menurunkan perbezaan teori antara RM dan FA, perbandingannya memberi tumpuan kepada tahap mikro. RM dan FA boleh dibandingkan di tahap makro, tetapi juga di peringkat mikro. Contohnya, contohnya, parameter-parameter dalam RM sesuai dengan yang paling dekat dengan parameter dalam FA (lihat Wright, 1996; Ewing et al., 2005). Ketiga, dalam strategi asimilasi, analisis Rasch dan FA dipaksa berkumpul, atau sekurang-kurangnya disajikan dengan cara yang menunjukkan hasil yang sebanding berdasarkan RM dan FA. Oleh kerana strategi ini menurunkan perbezaan teori antara RM dan FA, perbandingannya memberi tumpuan kepada tahap mikro. RM dan FA boleh dibandingkan di tahap makro, tetapi juga di peringkat mikro. Contohnya, contohnya, parameter-parameter dalam RM sesuai dengan yang paling dekat dengan parameter dalam FA (lihat Wright, 1996; Ewing et al., 2005). Ketiga, dalam strategi asimilasi, analisis Rasch dan FA dipaksa berkumpul, atau sekurang-kurangnya disajikan dengan cara yang menunjukkan hasil yang sebanding berdasarkan RM dan FA. Oleh kerana strategi ini menurunkan perbezaan teori antara RM dan FA, perbandingannya memberi tumpuan kepada tahap mikro. atau sekurang-kurangnya dibentangkan dengan cara yang mencadangkan hasil setanding berdasarkan RM dan FA. Oleh kerana strategi ini menurunkan perbezaan teori antara RM dan FA, perbandingannya memberi tumpuan kepada tahap mikro. atau sekurang-kurangnya dibentangkan dengan cara yang mencadangkan hasil setanding berdasarkan RM dan FA. Oleh kerana strategi ini menurunkan perbezaan teori antara RM dan FA, perbandingannya memberi tumpuan kepada tahap mikro.

Pendekatan tulen mungkin adalah jalan yang paling konsisten dan bermakna tetapi juga yang paling konfrontatif. Pendekatan komparatif mungkin memberikan pandangan menarik tetapi menimbulkan masalah bagaimana untuk membantah keunggulan RM ke atas FA kepada penonton yang tidak mengakui dasar-dasar teoretis RM. Terdapat ancaman serius yang jatuh ke dalam perangkap cuba untuk membuat keputusan secara empirikal sama ada RM atau FA lebih baik. Strategi asimilasi sebenarnya boleh merugikan penyebaran RM kerana ia dengan mudah mewujudkan tanggapan bahawa RM dan FA memimpin akhirnya kepada hasil yang sama atau sangat serupa. Strategi asimilasi juga boleh dilakukan secara tidak sengaja, terutamanya apabila skala sedia ada, yang asalnya dibangunkan berdasarkan FA, akan disusun semula menggunakan RM. Skala tersebut sering menunjukkan variasi terhad dari segi lokasi item. Kemudian RM serta FA mungkin menunjukkan patut diterima. Di samping itu, korelasi antara skor faktor, atau skor mentah, dan langkah Rasch biasanya sangat tinggi yang membawa kepada tanggapan palsu bahawa penggunaan RM secara amnya tidak memberi perbezaan besar. Isu-isu seperti invarians, peta membina, tafsiran langkah-langkah dengan merujuk kepada item, atau penargetan, untuk menamakan beberapa, ditindas.

Kesimpulan

Analisis Rasch, pada dasarnya, tidak banyak memberi manfaat daripada input tambahan dari FA. Walau bagaimanapun, demi kepentingan penerimaan, penyelidik mungkin merasa ditekan untuk memasukkan FA ke dalam kertas Rasch. Menggabungkan analisis Rasch dengan FA menaikkan kemungkinan penyelidik bukan Rasch (khususnya pengulas dan editor) menjadi bersambung dengan kertas Rasch dan pengukuran Rasch kelihatan kurang menacing. Pada masa yang sama para penyelidik harus menyedari potensi untuk menyalahtafsir perbezaan antara RM dan FA. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk menggariskan keperluan pengukuran dan untuk memastikan falsafah Rasch dan teori pembinaan membimbing perkembangan dan pembentukan skala. Kemudian pembentangan komplementer hasil berdasarkan FA tidak ada perbezaan kepada kesimpulan substantif.

 

SUMBER : Wright, B.

Dari: Team MPWS

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL