| تعداد نشریات | 61 |
| تعداد شمارهها | 2,213 |
| تعداد مقالات | 17,991 |
| تعداد مشاهده مقاله | 55,311,862 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 28,925,709 |
مخاطره الگوریتم متروپلیس هستینگز روبینز مونرو در مدلهای چندارزشی چندبعدی نظریه سوال پاسخ با در نظر گرفتن نقش داده های گمشده | ||
| فصلنامه اندازه گیری تربیتی | ||
| مقاله 1، دوره 15، شماره 57، مهر 1403، صفحه 7-31 اصل مقاله (1.79 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22054/jem.2023.65417.3334 | ||
| نویسندگان | ||
| مهدی مولایی یساولی* 1؛ علی دلاور2؛ محمد عسگری3؛ جلیل یونسی4؛ وحید رضایی تبار5 | ||
| 1دانشجوی دکتری سنجش و اندازه گیری دانشگاه علامه طباطبایی | ||
| 2استاد تمام گروه سنجش و اندازهگیری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران | ||
| 3دانشیار گروه سنجش و اندازه گیری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران. | ||
| 4دانشیار گروه سنجش و اندازهگیری، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران | ||
| 5دانشیار گروه آمار، دانشگاه علامه طباطبائی، تهران، ایران | ||
| چکیده | ||
| کارایی و سوگیری برآورد پارامترها، در اندازه گیری های علوم رفتاری یکی از مهمترین موضوعات روانسنجی است. وجود الگوریتم های گوناگون مانند MHRM و کاربرد آنها در آزمونهای دارای داده گمشده، یکی از چالشهای موجود در حوزه مدل های نظریه سوال پاسخ است. هدف این پژوهش بررسی مخاطره الگوریتم MHRM در مدل های چند بعدی نظریه سوال پاسخ در دادههای چند ارزشی با در نظر گرفتن مکانیزم و میزان داده گمشده متفاوت، بود. روش پژوهش مورد استفاده آزمایشی و با استفاده از طرح پس آزمون چند گروهی بود. نمونه مورد مطالعه براساس مطالعات شبیه سازی تحت شرایط مختلف متغیرهای مستقل (نوع الگوریتم، نوع داده گمشده و میزان داده گمشده) در 27 حالت با 100 تکرار برای هر کدام، ایجاد شد. مدل مورد استفاده مدل پاسخ مدرج چندبعدی و پارامترهای مورد بررسی شیب و آستانه سوالات بود. جهت بررسی مخاطره هر یک از پارامترها در حالت های مختلف آزمایشی شاخص میانگین توان دوم خطاها (MSE) مورد استفاده قرار گرفت. جهت تولید و تحلیل داده ها ار نرم افزار آماری R استفاده شد. نتایج پژوهش نشان داد الگوریتم MHRM در قیاس با الگوریتم های EM و MCEM دارای مخاطره برآورد کمتری است. همچنین نتایج نشان داد که در میزان مخاطره پارامترهای شیب و آستانه، بین سه مکانیزم متفاوت داده های گمشده تفاوت معنی داری وجود دارد ولیکن در رابطه با متغیر مستقل میزان داده های گمشده، تفاوت معنی داری مشاهده نشد. همچنین بین نوع الگوریتم و مکانیزم گمشدگی نیز تعامل معنی داری وجود داشت که حکایت از عملکرد مطلوب الگوریتم MHRM داشت. در نتیجه زمانی که از این الگوریتم استفاده می شود، میانگین و واریانس MSE پارامترهای شیب و آستانه در هر سه مکانیزم گمشدگی، همزمان که کاهش می یابند، به یکدیگر نزدیک نیز می شوند. پس می توان گفت کاربرد الگوریتم MHRM در داده های با میزان داده گمشده بالا و انواع گمشدگی، ضروری است. بنابراین، به پژوهشگران توصیه می شود که از الگوریتم MHRM در تحلیل داده های با ساختار پیچیده از قبیل میزان داده گمشده بالا و انواع مکانیزم گمشدگی بهره گیرند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| الگوریتم MHRM؛ مخاطره؛ مدل های چند ارزشی چند بعدی نظریه سوال پاسخ؛ داده های گمشده | ||
| مراجع | ||
|
Jackson, L. M. (2019). The psychology of prejudice: From attitudes to social action (2nd ed.). American Psychological Association Asparouhov, T., & Muthén, B. (2012). General random effect latent variable modeling: Random subjects, items, contexts, and parameters. In annual meeting of the National Council on Measurement in Education, Vancouver, British Columbia. Akbaş, U. (2017). Examination of the Effects of Different Missing Data Techniques on Item Parameters Obtained by CTT and IRT. International Online Journal of Educational Sciences, 9(3). Bartolucci, F., Bacci, S., & Gnaldi, M. (2015). Statistical analysis of questionnaires: A unified approach based on R and Stata (Vol. 34). CRC Press. Bashkov, B. M., & DeMars, C. E. (2017). Examining the performance of the Metropolis–Hastings Robbins–Monro algorithm in the estimation of multilevel multidimensional IRT models. Applied psychological measurement, 41(5), 323-337. Bulut, O., & SÜNBÜL, Ö. (2017). Monte Carlo Simulation Studies in Item Response Theory with the R Programming Language R Programlama Dili ile Madde Tepki Kuramında Monte Carlo Simülasyon Çalışmaları. Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology, 8(3), 266-287. Cai, L. (2010). High-dimensional exploratory item factor analysis by a Metropolis–Hastings Robbins–Monro algorithm. Psychometrika, 75(1), 33-57. Chalmers, R. P. (2012). mirt: A multidimensional item response theory package for the R environment. Journal of Statistical Software, 48(6 Embretson, S. E., & Reise, S. P. (2000). Item response theory for psychologists. Mahway. Dong, Y., & Peng, C. Y. J. (2013). Principled missing data methods for researchers. SpringerPlus, 2(1), 1-17. Enders, C. K. (2010). Applied missing data analysis. Guilford Press. Embretson, S. E., & Reise, S. P. (2013). Item response theory. Psychology Press. Finch, H. (2008). Estimation of item response theory parameters in the presence of missing data. Journal of Educational Measurement, 45(3), 225-245. Finch, W. H. (2010). Imputation methods for missing categorical questionnaire data: A comparison of approaches. Journal of Data Science, 8(3), 361-378. Gibbons, R. D., Weiss, D. J., Frank, E., & Kupfer, D. (2016). Computerized adaptive diagnosis and testing of mental health disorders. Annual Review of Clinical Psychology, 12, 83-104. Hambleton, R. K., Swaminathan, H., & Rogers, H. J. (1985). Principles and applications of item response theory. Han, K. T., & Hambleton, R. K. (2014). User's Manual for WinGen 3: Windows Software that Generates IRT Model Parameters and Item Responses (Center for Educational Assessment Report No. 642). Amherst, MA: University of Massachusetts. Liu, Q., & Pierce, D. A. (1994). A note on Gauss—Hermite quadrature. Biometrika, 81(3), 624-629. Kuo, F. Y., & Sloan, I. H. (2005). Lifting the curse of dimensionality. Notices of the AMS, 52(11), 1320-1328. Kuo, T. C., & Sheng, Y. (2016). A comparison of estimation methods for a multi-unidimensional graded response IRT model. Frontiers in psychology, 7, 880, 1-29. Lesaffre, E., & Spiessens, B. (2001). On the effect of the number of quadrature points in a logistic random effects model: an example. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 50(3), 325-335. Linden, W. J. & van der, & Hambleton, RK (1997). Handbook of modern item response theory, 9-39. Naylor, J. C., & Smith, A. F. (1982). Applications of a method for the efficient computation of posterior distributions. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 31(3), 214-225. Patz, R. J., & Junker, B. W. (1999). Applications and extensions of MCMC in IRT: Multiple item types, missing data, and rated responses. Journal of educational and behavioral statistics, 24(4), 342-366. Robbins, H., & Monro, S. (1951). A stochastic approximation method. The annals of mathematical statistics, 400-407. Rubin, D. B. (1976). Inference and missing data. Biometrika, 63(3), 581-592. Schouten, R. M., Lugtig, P., & Vink, G. (2018). Generating missing values for simulation purposes: a multivariate amputation procedure. Journal of Statistical Computation and Simulation, 88(15), 2909-2930. Van Buuren, S., & Groothuis-Oudshoorn, K. (2011). mice: Multivariate imputation by chained equations in R. Journal of statistical software, 45, 1-67. Yang, J. S., & Cai, L. (2014). Estimation of contextual effects through nonlinear multilevel latent variable modeling with a Metropolis–Hastings Robbins–Monro algorithm. Journal of Educational and Behavioral Statistics, 39(6), 550-582. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 290 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 271 |
||