no comments

“Teori ukuran dan analisis faktor Rasch” – George Engelhard, Jr.

Tips #16

Para saintis sosial, tingkah laku dan kesihatan semakin meningkat dengan menggunakan teori pengukuran Rasch (RMT) untuk membangunkan langkah-langkah bagi pembinaan utama yang termasuk dalam teori mereka tentang tingkah laku manusia (Engelhard, dalam akhbar). Oleh kerana bilangan penerbitan penyelidikan berdasarkan peningkatan RMT, editor jurnal dan pengulas rekan yang tidak biasa dengan teori ukuran moden boleh bertanya tentang hubungan antara RMT dan analisis faktor (FA).

Terdapat pelbagai cara untuk melihat hubungan antara RMT dan FA. Perspektif saya ditunjukkan dalam Rajah 1. Pertama sekali, saya melihat pengukuran melalui kanta falsafah pengukuran invarian (IM). IM telah dipanggil “objektiviti spesifik” oleh Rasch, dan pengukur ukuran lain telah menggunakan label lain (Engelhard, 2008). Lima syarat IM adalah seperti berikut:

Pengukuran orang:
1. Pengukuran orang mesti bebas daripada perkara-perkara tertentu yang berlaku untuk pengukuran: Pengukuran item-invariant orang.
2. Orang yang lebih berjaya mestilah mempunyai peluang yang lebih baik untuk berjaya dalam item daripada orang yang kurang mampu: Fungsi tindak balas orang bukan penyeberangan.

Penentukuran item:
3. Penentukuran item mestilah bebas daripada orang tertentu yang digunakan untuk penentukuran: Penentukuran orang -invariant item ujian.
4. Mana-mana orang mesti mempunyai peluang yang lebih baik untuk berjaya pada item yang mudah daripada item yang lebih sukar: Fungsi tindak balas item bukan penyeberangan.

Peta berubah-ubah:
5. Item dan orang mesti pada masa yang sama terletak pada satu pemboleh ubah terpendam yang tersembunyi: Peta berubah.

RMT boleh dilihat sebagai model psikometrik yang boleh memenuhi keperluan IM apabila terdapat model data yang sesuai. Pada dasarnya, RMT merangkumi model jenis ideal yang memenuhi keperluan IM. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk menekankan bahawa dengan data sebenar, IM mencerminkan satu set hipotesis yang diperiksa dengan pelbagai indeks bersesuaian model-data. Seperti yang ditunjukkan dalam Rajah 1, saya melihat indeks RMT adat data model patut (contohnya, statistik Pakaian / Infit, kebolehpercayaan indeks pemisahan, dan peta ubah) sebagai sokongan untuk kesimpulan bahawa set data tertentu telah menghampiri keperluan IM . Beberapa alat analisis dari FA juga boleh digunakan untuk memberikan keterangan mengenai kesesuaian dan unidimensionaliti, seperti plot scree dan indeks berasaskan eigenvalue Reckase (1979).

RMT dan FA menyediakan alat analisis untuk meneroka model data yang sesuai untuk meneroka hipotesis mengenai pengukuran invarian. Tiada indeks yang sesuai dengan model data yang dapat mengesan semua sumber yang tidak tepat. Kesesuaian model-model adalah bergantung kepada sampel, dan soalan utama dalam menghakimi patut adalah: Bagaimana kebaikan cukup baik? Tidak ada jawapan statistik muktamad untuk soalan ini, tetapi pelbagai indeks (termasuk FA) dapat memberikan bukti untuk menyokong kesimpulan mengenai invariance dalam konteks tertentu.

kerangka konseptual
Rajah 1. Rangka Kerja Konseptual

 

SUMBER: Engelhard, G.

Dari : Team MPWS

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL