| المستخلص: |
هدف البحث إلى الكشف عن فاعلية طول الاختبار وحجم العينة على تضخم الخطأ من النوع الأول لإحصائيات طرق الكشف عن دالة المفردة التفاضلية. واستخدم المنهج الوصفي التحليلي. وتضمن الإطار النظري للبحث مفهوم دالة المفردة التفاضلية. وافتراضات نموذج الاستجابة للمفردة وهي أحادية البعد. والاستقلال الموضعي. وسرعة الأداء. وأهم طرق الكشف عن دالة المفردة التفاضلية. وتمثلت في طريقة اختبار نسبة الأرجحية. وتحيز المفردة المتزامن. وتكونت مجموعة البحث من 1200 مفحوص. وتمثلت أدوات البحث في اختبار نسبة الأرجحية. واختبار تحيز المفردة المتزامن. وتوصلت النتائج الي أن معدل الخطأ من النوع يقل عند زيادة عدد مفردات الاختبار. ومعدل الخطأ يقل عند زيادة حجم العينة. ومعدل الخطأ من النوع الأول يقل عند زيادة حجم العينة وعند زيادة عدد مفردات الاختبار مما يشير الى أن التفاعل بين طول الاختبار وحجم العينة يساهم في زيادة دقة وفاعلية الكشف عن دالة المفردة التفاضلية باستخدام اختبار نسبة الأرجحية. كُتب هذا المستخلص من قِبل دار المنظومة 2018
The research objective was to detect the effectiveness of the test length and the sample size on error amplification of the first type to detect methods of the differential item function. The research used the descriptive analytical approach. The theoretical framework of the research includes the concept of differential item function. The item response theory assumptions have one dimension, Local independence and Speed performance. The most important methods of detecting differential item function. It was represented as a likelihood ratio test, the simultaneous item bias. The research group consisted of 1,200 examinee . The research tools were represented in likelihood ratio test, the simultaneous item bias. The results found that the error rate of the type decreases when the number of test items increases. The error rate decreases when the sample size increases. The type one error rate decreases when the sample size increases and the number of test items increases. This indicates that the interaction between test length and sample size contributes to increasing the accuracy and effectiveness of differential item function detection using the likelihood ratio test.This abstract translated by Dar AlMandumah Inc. 2018
|
