| المستخلص: |
هدفت الدراسة إلى تعرف أثر طرق معالجة القيم المفقودة وتقدير القدرة للأفراد على دقة معادلة الاختبارات في ض بحجم (۲۰۸) طلاب، وتم اختيار عدد (۱۰) مفردات من كل صورة بواقع (۲۰) مفردة تمثل الجذع المشترك، ومن ثم طبقت الأدوات على العينة، وتم الحصول على بيانات كانت نسبة القيم المفقودة (5.5%) للمرحلة الابتدائية و(5.6%) للمرحلة المتوسطة، وتمت معالجة البيانات للقيم المفقودة من خلال ثلاث طرق للمعالجة، وهي: خوارزمية تعظيم التوقعات (EM)، وحساب قيم تعويضية متعددة (MI)، وحساب التعويض بطريقة دالة الاستجابة للمفردة (IRFI)، كما تم التقدير للقدرة من خلال أربع طرق للتقدير، وهي: طريقة الأرجحية العظمى (MLE)، والتوقع البعدي (EAP)، والأرجحية العظمى الموزونة (WML)، والطريقة الباييزية (BME)، وتم استخدام برنامج Xcalibre في التقدير، وكذلك للتحقق من مطابقة البيانات للنموذج، وللكشف عن دقة المعادلة العمودية في نظرية الاستجابة للمفردة باختلاف طرق المعالجة للقيم المفقودة وطرق التقدير تم استخدام محك الخطأ المعياري للمعادلة، وقد أظهرت النتائج أن أفضل طريقة تعويض للقيم المفقودة كانت طريقة التعويض بدالة الاستجابة للمفردة (IRFI)، وذلك عندما نستخدم الطريقة الافتراضية للتقدير في البرنامج، وهي طريقة (EAP)، بينما قدمت طريقة التقدير بالأرجحية العظمى الموزونة (WML) أفضل النتائج وأقل خطأ معياري في ظل وجود قيم مفقودة، ومن خلال برنامج Xcalibre، أما أفضل طرق التعويض عن القيم المفقودة مع أفضل طريقة للتقدير، فقد كانت لطريقة التعويض بدالة الاستجابة للمفردة (IRFI) مع طريقة التقدير بالأرجحية العظمى (MLE)، حيث أعطت أقل خطأ معياري مقارنة بباقي الطرق الأخرى.
The current study aimed to identify The Effect of Missing Values Handling Methods and Estimation of Individuals Ability on the Accuracy of Equating Test in Item Response Theory. The study sample consisted of students with higher grades from both primary and intermediate schools in Jeddah. To this end, the Otis Lennon Qualification Test in its two forms (second primary and intermediate) was used. Each form composed of (80) items that was administered to a pilot study consisting of (208) students, and (10) items were selected from each form from a total of (20) items that represent the common items. Then the tools were applied to the sample and data were obtained in which the percentages of missing values were (5.5%) for the primary stage and (5.6) for the intermediate school. and the data were processed for the missing values through three methods: Expectations Maximization algorithm (EM), Multiple Imputation (MI) and Item response theory function (IRFI). The estimation of the ability was based on four methods of estimation as follow: Maximum Likelihood Estimation (MLE) method, Expected A Posterior (EAP), Bayesian Method Estimation (BME) and weighted maximum likelihood (WML). Xcalibre was used to estimate and verify data conformity to the model.To reveal the accuracy of the vertical equation in item response theory with different treatment methods for missing values and estimation methods, the standard error criterion was used. The results showed that the best way to compensate for the missing values was the compensation method with the item response function (IRFI) when we used the default method for estimating in the program, which is the (EAP) method, while the weighted maximum likelihood estimation method (WML) provided the best results and the least standard error in the presence of missing values and through the Xcalibre program. As for the best method for compensating for missing values with the best estimation method, it was for the item response function compensation method (IRFI) with the high likelihood estimation method (MLE) as it gave the lowest standard error compared to the rest.
|
