BAYESIAN VE NONBAYESIAN KESTİRİM YÖNTEMLERİNE DAYALI OLARAK SINIFLAMA İNDEKSLERİNİN TIMSS-2015 MATEMATİK TESTİ ÜZERİNDE İNCELENMESİ

Authors : Serpil ÇELİKTEN, Mehtap ÇAKAN

Pages : 105-124

Doi:10.17522/balikesirnef.566446

View : 10 | Download : 8

Publication Date : 2019-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu araştırmanın amacı modern test kuramı olan MTK çerçevesinde, Nonbayesian kestirim yöntemlerinden MLE, WLE ve Bayesian kestirim yöntemlerinden MAP ve EAP ile elde edilen yetenek kestirimlerine göre bireylerin sınıflandırılması sonucunda elde edilen sınıflama doğruluğu ve sınıflama tutarlılığı indekslerini farklı örneklem koşullarında karşılaştırmaktır. Bu doğrultuda MTK çerçevesinde her bir örneklem koşulu için MLE, WLE, MAP ve EAP kestirim yöntemlerine dayalı olarak yetenek kestirimleri elde edilmiştir. Sonrasında her bir koşul için, MTK’ya dayalı sınıflama yaklaşımlarından biri olan Rudner’in yaklaşımı kullanılarak sınıflama doğruluğu ve tutarlılığı indeksleri elde edilmiştir. Çalışmanın bulgularına göre Nonbayesian yetenek kestirimlerine dayalı olarak elde edilen sınıflama indekslerinin, Bayesian yöntemlerinden daha doğru ve tutarlı olduğu gözlenmiştir. Nonbayesian yöntemler arasında ise en doğru ve tutarlı sınıflama indekslerinin MLE ile kestirilen yeteneklere dayalı olarak elde edildiği sonucuna ulaşılmıştır. Ancak yapılan ikili karşılaştırma testleri ve pratik anlamlılık değerlerinin incelenmesi sonucunda anlamlı çıkan tüm etkilerin pratikteki etkisinin küçük olduğu gözlenmiştir. 
Keywords : Bayesian Nonbayesian kestirim yöntemleri, sınıflama doğruluğu ve tutarlılığı, madde tepki kuramı