Tek boyutluluktan çok boyutluluğa boyutluluğun çerçevesi

Abstract

Boyutluluk kavramı geçmişten günümüze tartışılagelen bir konu olmuştur. Test puanlarının boyutluluğu hakkında en genel anlayış evrende bir testi alanlar arasında testle ilgili tüm farklılıkları tam olarak tanımlamak için gereken minimum boyut veya ölçülen yapıyla ilişkili istatistiksel yetenek sayısının boyut sayısını oluşturduğudur. Bir testin boyutluluğu sadece test maddelerine bağlı değildir. Aynı zamanda, evrende testi alanların maddelerle etkileşimi de testin boyutluluğuna kaynaklık etmektedir. Eğer boyutluluk değerlendirmelerinde test puanları güçlü bir çok boyutluluk gösterirse, diğer bir ifadeyle, bazı boyutların istatistiksel olarak birbirinden bağımsız olduğu görülürse, testin kapsam genişliği değişmeyecek şekilde daha homojen iki veya daha fazla alt test oluşturulması çözüm olabilir. Buna rağmen, birçok test planında maddelerin mantıksal açıdan birbirinden bağımsız olması bir gereklilik olarak görülür. Test geliştiriciler, bazı maddeler arasındaki mantıksal bağlılığın bazı karmaşık yeterliklerin ölçülebilmesi için gerekli olduğunu düşünmektedir. Test puanlarının kesinliği ve doğruluğunun sağlanabilmesi için bu tür mantıksal açıdan birbiriyle ilişkili maddelerin tek bir madde gibi puanlanması gerekir. Eğer bu maddeler bağımsız puanlanacaksa maddeler arası koşullu kovaryansların incelenmesine dayanan istatistiksel teknikler kullanılarak bu maddelerin gerçekten bağımsız bilgi sağlayıp sağlamadığına karar verilmeli ve en azından bazı maddeler puanlamada birleştirilmelidir. Çok boyutluluk ve tek boyutlulukla ilgili net bir ayrım olmamakla birlikte çok boyutluluğun planlanan test yapısından mı yoksa yapıdan bağımsız istenmeyen faktörlerden mi ortaya çıktığı incelenmelidir. Boyutluluğun belirlenmesinde birçok yöntem bulunmaktadır. Bu araştırma kapsamında boyutluluğun belirlenmesinde Paralel analiz ve Velicer’in MAP testinin kullanımına ilişkin bir örnek sunulmuştur.

The concept of dimensionality has always been a controversial subject. The most general understanding of the dimensionality of a test is the minimum number of dimensions or statistical abilities required to fully describe all test-related differences in the universe between test takers. The dimensionality of a test depends on both the test items and the result of the interaction between the test takers and test items in the main population. If a strong multidimensionality is detected in dimensionality assessments, that is, if some dimensions are found to be almost statistically independent, the solution may be to create two or more homogeneous subtests without changing the content of the test. However, in many test plans it is seen as a requirement that items be logically independent of each other. Test developers consider that logically interrelated items are necessary to measure complex abilities. These items should be scored as a single item to ensure the precision and accuracy of test scores in such logically interrelated items. If these items are to be scored independently, it should be decided whether these items provide truly independent information using empirical methods based on the conditional item covariance, and at least some items should be combined in scoring. Although there is no clear distinction between multidimensionality and unidimensionality, it should be examined whether multidimensionality arises from the planned test structure or from the undesirable factors irrelevant targetted construct. There are many ways assessing dimensionality. In the scope of this research, Velicer’s MAP test and parallel analysis were used to assess dimensionality.