TIMSS 2019 matematik öğrenmeyi sevme ölçeği ölçme değişmezliğinin bayes yaklaşık ve klasik frekansçı incelenmesi
Examining the measurement invariance of the TIMSS 2019 students like learning mathematics scale using bayesian approximate and classical frequentist methods
- Tez No: 996399
- Danışmanlar: DOÇ. DR. RAGIP TERZİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırmanın amacı, TIMSS 2019 sekizinci sınıf öğrencilerine uygulanan Matematik Öğrenmeyi Sevme Ölçeği'nin örtük yapısının ölçme değişmezliğini belirlenen ülkelere (Kuveyt, Portekiz, Suudi Arabistan, Singapur, Türkiye ve Tayvan) göre incelemektir. Toplam 27.476 öğrenciden elde edilen veriler doğrultusunda, analiz öncesi varsayımlar test edilmiş ve her ülke için Doğrulayıcı Faktör Analizi (DFA) uygulanarak tek faktörlü ölçme modellerinin geçerliği değerlendirilmiştir. DFA sonuçlarına göre tüm ülkelerde model veri uyumu sağlanmış, bileşik güvenirlik ve çıkarılan varyans ortalaması değerleriyle geçerlik ve güvenirlik kanıtları ortaya konmuştur. Ölçeğin örtük yapısına ilişkin kesin ölçme değişmezliği, Çoklu Grup Doğrulayıcı Faktör Analizi (ÇGDFA) ile incelenmiş; yapısal ve metrik düzeyde değişmezlik sağlanırken, skalar düzeyde sağlanamamıştır. Bayes kesin değişmezlik yöntemi (faktör yükünde ve madde sabitinde önsel tanımlanmadan) ile yapılan ölçme değişmezliği analiz sonuçları, ÇGDFA yöntemiyle elde edilen sonuçlarla tutarlılık göstermiştir. Bu tutarlılığın ardından, Bayes Yaklaşık Ölçme Değişmezliği yönteminde ölçme modeline ilişkin faktör yükü ve madde sabitleri için farklı önsel varyans düzeyleri dikkate alınmıştır. Bulgular, metrik düzeyde modelin tüm durumlarda veriye uyum sağladığı; skalar düzeyde ise bazı koşullarda uyumun sağlandığı görülmüştür. Sonuç olarak, kesin değişmezlik analizlerinde skalar değişmezlik sağlanmadığından ülkeler arasında madde sabitlerinin eşit olmadığı ve örtük değişkenin tüm ülkelerde aynı şekilde kullanılmadığı sonucuna ulaşılmıştır. Yaklaşık ölçme değişmezliği analizinde ise varyanslara belirli düzeyde esneklik tanındığında, yaklaşık skalar değişmezlik sağlamakta; bu da ülkeler arasında gösterge sabitlerinin eşit olduğu ve örtük değişkenin tüm ülkelerde aynı şekilde kullanıldığı sonucuna ulaşılmaktadır. Bu durumda, gruplar arasında faktör ortalamalarının karşılaştırılması da mümkün hale gelmektedir.
Özet (Çeviri)
The purpose of this research is to examine the measurement invariance of the Student Like Learning Mathematics Scale administered to eighth-grade students in TIMSS 2019 across selected countries with established latent structures (Kuwait, Portugal, Saudi Arabia, Singapore, Turkey, and Taiwan). Based on data obtained from a total of 27.476 students, pre-analysis assumptions were tested, and the validity of the single-factor measurement models was evaluated by applying Confirmatory Factor Analysis (CFA) for each country. According to the CFA results, model fit was achieved in all countries, and evidence of validity and reliability was established using values for composite reliability and average variance extracted. The measurement invariance concerning the latent structure of the scale was analyzed using Multi-Group Confirmatory Factor Analysis (MGCFA); while structural and metric invariance were achieved, scalar invariance was not. The results of the measurement invariance analyses conducted using the Bayesian exact invariance method (without specifying priors for factor loading and item intercepts) were consistent with the findings obtained via the MGCFA method. Following this consistency, Bayesian Approximate Measurement Invariance analyses were performed by considering different prior variance levels for factor loadings and item intercepts. Findings revealed that the model consistently achieved fit at the metric level, while scalar invariance was supported under certain conditions. In conclusion, strict invariance analyses indicated that scalar invariance was not achieved, suggesting that item intercepts were not equivalent across countries and that the latent construct was not interpreted identically in all contexts. However, approximate measurement invariance analyses demonstrated that when a certain degree of flexibility in variances was allowed, approximate scalar invariance was achieved, implying equivalence of item intercepts and consistent interpretation of the latent construct across countries. Under these conditions, comparisons of factor means across groups became feasible.
Benzer Tezler
- Kültürlerarası ölçme değişmezliğinin faktör analitik örtük sınıf ve MTK modelleriyle incelenmesi: TIMSS 2019 Matematik Öğrenmeyi Sevme Ölçeği örneği
Investigation of intercultural measurement invariance with factor analytical latent class and IRT models: TIMSS 2019 Students Like Learn Mathematics Scale example
FATMA COŞKUN
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİDE DENİZ GÜLLEROĞLU
- TIMSS 2019 Matematik Başarı Testi ve matematiğe ilişkin duyuşsal özelliklerin ölçme değişmezliğinin incelenmesi
Investigation of measurement invariance of TIMSS 2019 Mathematics Achievement Test and mathematical attitudinal characteristics
FERDA KOÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURİ DOĞAN
- Farklı ortak değişkenlerle test eşitlemenin ortak maddeli test eşitlemeyle karşılaştırılması
A comparison of test equating with different covariates and test equating by common item
ELİF SEZER BAŞARAN
Doktora
Türkçe
2023
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHTAP ÇAKAN
- TIMSS 2019 fen ve matematik başarısının makine öğrenmesi modelleriyle incelenmesi
Investigation of TIMSS 2019 science and mathematics achievement with machine learning models
FURKAN DEVECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimAtatürk ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH SEZEK
- Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak uluslararası matematik ve fen eğilimleri araştırması Türkiye örneğinin değerlendirilmesi
Evaluation of the trends in international mathematics and science study using machine learning methods: Turkey sample
AYDAN BAYRAK BEKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERSOY ÖZ