أثر طريقة الأرجحية العظمى لمعالجة القيم المفقودة ونسب الفقد في معاملات نموذج رباعي المعلم ودقتها وملائمتها
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
هدفت الدراسة الكشف عن أثر طريقة الأرجحية العظمى لمعالجة القيم المفقودة ونسبة الفقد (10%، 15%، 20%) في ملاءمة الفقرات ومعاملات المفردة على وفق نموذج الرباعي المعلم. لتحقيق أهداف الدراسة قام الباحث باستخدام اختبار الاستدلال غير اللفظي والذي اعده ميكي برايون (Mik Bryon 2012) ويستهدف الاختبار فئة المرحلة الإعدادية من (50) مفردة من نوع الاختيار من متعدد على عينة مكونة من (700) طالباً وطالبة، قام الباحث باستخراج معاملات المفردة ودقتها وملائمتها على وفق نموذج رباعي المعلم ومن ثم باستخدام إضافة kutool لبرنامج excel تم حذف استجابات (10%، 15%، 20%) ومن ثم التعويض بالقيم المفقودة على وفق طريقة الأرجحية العظمى واستخراج معاملات المفردة ودقتها وملائمتها على وفق نموذج رباعي المعلم. أظهرت النتائج أن:
- أن افتراضات نظرية الاستجابة محققة وتزداد مؤشرات افتراضات أحادية البعد (التباين المفسر وتشبع المفردات ومؤشرات الاستقلال الموضع).
- لا يوجد فروق ذات دلالة إحصائية في نسبة المفردات الملائمة بين البيانات التامة من جهة والبيانات المكملة عند نسب الفقد (20%) و(15%)، كما أظهرت النتائج عدم وجود فروق ذات دلالة إحصائية في نسبة المفردات الملائمة بين البيانات المكملة بين نسبة الفقد (10%) و(15%)، يوجد فروق ذات دلالة إحصائية في نسبة المفردات الملائمة بين البيانات التامة من جهة والبيانات المكملة عند نسب الفقد (10%)، كما أظهرت النتائج وجود فروق ذات دلالة إحصائية في نسبة المفردات الملائمة بين البيانات المكملة بين نسبة الفقد (10%) و(20%)، وبين نسبة المفردات الملائمة بين نسبة الفقد (15%) و(20%).
- لا يوجد فروق ذات دلالة إحصائية في قيمة معامل الصعوبة والتخميين المفردات ودقتها تبعاً لنسبة الفقد، ويوجد فروق ذات دلالة إحصائية في قيمة معامل التمييز ومعامل عدم الاهتمام ودقتها تبعاً لنسبة الفقد، ولمعرفة مصادر الفروق قام الباحث بإجراء اختبار شيفيه، وأظهرت النتائج بانه يوجد فروق ذات دلالة إحصائية في معاملات التمييز بين البيانات التامة من جهة والبيانات المكملة عند نسب فقد (10%) و(20%) من جهة أخرى، كما أظهرت النتائج وجود فروق ذات دلالة إحصائية في معاملات التمييز عند نسبة فقد (10%) من جهة ومعاملات التمييز للبيانات المكملة عند نسبة فقد (15%) و(20%)، ويوجد فروق ذات دلالة إحصائية في معاملات عدم الاهتمام بين البيانات التامة من والبيانات المكملة عند نسب فقد (10%)، كما أظهرت النتائج وجود فروق ذات دلالة إحصائية في معاملات عدم الاهتمام عند نسبة فقد (10%) من جهة ومعاملات التمييز للبيانات المكملة عند نسبة فقد (15%) و(20%)، كما أنه يوجد فروق ذات دلالة إحصائية في دقة معاملات التمييز بين البيانات التامة والبيانات المكملة عند نسب فقد (10%)، كما أظهرت النتائج وجود فروق ذات دلالة إحصائية في دقة معاملات التمييز عند نسبة فقد (10%) من جهة ودقة معاملات التمييز للبيانات المكملة عند نسبة فقد (15%) و(20%)، يوجد فروق ذات دلالة إحصائية في دقة معاملات عدم الاهتمام بين البيانات التامة من والبيانات المكملة عند نسب فقد (10%)، كما أظهرت النتائج وجود فروق ذات دلالة إحصائية في دقة معاملات عدم الاهتمام عند نسبة فقد (10%) من جهة ومعاملات التمييز للبيانات المكملة عند نسبة فقد (15%) و(20%).
المقاييس
تفاصيل المقالة
المراجع
Sources
Al-Darabah, Riyadh. (2012). The effect of the method of estimating ability and the method of dealing with missing values on the accuracy of estimating the parameters of paragraphs and individuals. Unpublished doctoral thesis. Yarmouk University: Jordan.
Leave, salary. Al-Darabah, Riyadh. (2014). The effect of the methods of dealing with missing values and the method of estimating the ability on the accuracy of estimating the parameters of paragraphs and individuals. Specialized International Educational Journal. Volume 3. Number 6. pp. 23-47.
Al-Sarayra, Raji Awad. (2018). The effect of the percentage of missing values and the method of processing them on the accuracy of estimating the maximum value of the paragraph informational function and the value of the paragraph stability index. Studies Journal - Educational Sciences. Volume 45. Issue 4. pp. 485–501.
Obeidat, Thouqan. Adass, Abdel Rahman. Abdelhak, Kayed. (2000). Scientific research: (concept, tools, methods). Riyadh: Dar Osama for Publishing and Distribution.
Allam, Saladin. (2001). Diagnostic tests are the benchmark in the educational and psychological fields, Cairo: Dar Al-Fikr Al-Arabi.
Crocker, Linda, and Algina, James (2009). An Introduction to Traditional and Contemporary Measurement Theory, translation, let's, Zinat Youssef, 1st edition, Dar Al Fikr Publishers and Distributors.
Defeat, Heba. (2020). The effect of methods of processing missing values on the parameters of some models of response theory to the individual. Unpublished doctoral thesis. Syria: Aleppo University.
Majali, Fatima. (2017). Comparison of the effectiveness of three methods for processing missing values in light of the quality of paragraph matching of the three-parameter logistic model. A magister message that is not published. Mutah University.
Al-Nuaimi, Izz Al-Din. (2011). The effect of an increase in the number of linked vertebrae on the psychometric properties of vertebra and test. Arab Universities Journal. Volume 9. Number 9. pp. 158-178.
Prestige, Muhammad. (2013). Effect of missing data processing methods on the psychometric properties of multi-response scales (an empirical study and simulation). Ain Shams University Journal of Measurement and Evaluation. Volume 3. Issue 5. pp. 1-57.Anderson, T. W. (1957). Maximum likelihood estimates for a multivariate normal distribution when some observations are missing. Journal of the American Statistical Association, 52,PP. 200–203.
Baraldi, A. N., & Enders, C. K. (2010). An introduction to modern missing data analyses. Journal of school psychology, 48(1), 5-37.
Buck, S. F. (1960). A method of estimation of missing values in multivariate data suitable for use with an electronic computer. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 22, PP. 302–306.
Cantrell, C. E.(1997). Item Response Theory Understanding The One Paramter Rash Model.
Cokluk, O., & Kayri, M. (2011). The Effects of Methods of Imputation for Missing Values on the Validity and Reliability of Scales. Educational Sciences: Theory and Practice, 11(1), PP. 303-309.
Dempster, A. P., Laird, N. M., & Rubin, D. B. (1977). Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 39(1), PP. 1-22.
Edgett, G. L. (1956). Multiple regression with missing observations among the independent variables. Journal of the American Statistical Association, 51, PP.122–131.
Enders, C. K. (2010). Missing not at random models for latent curve analyses. Manuscript submitted for publication.
Graham, W. J.(2009). Missing data analysis: Making it work in thereal world. Annual Review of Psychology, 60, PP.549–576
Graham, W. J.(2009). Missing data analysis: Making it work in thereal world. Annual Review of Psychology, 60, PP.549–576
Hartley, H. O. (1958). Maximum likelihood estimation from incomplete data. Biometrics, 14, PP. 174–194.
Henson, R, K. (1999). Understanding The One Paramter Rash Model Of Item Response Theory.
Kalkan, Ö. K., Kara, Y., & Kelecioğlu, H. (2018). Evaluating Performance of Missing Data Imputation Methods in IRT Analyses. International Journal of Assessment Tools in Education, 5(3), PP. 403-416.
Lord, F. M. (1955). Estimation of parameters from incomplete data. Journal of the American Statistical Association, 50, PP. 870–876.
Ludlow, L. H., & O’leary, M. (1999). Scoring omitted and not-reached items: Practical data analysis implications. Educational and Psychological Measurement, 59(4), PP. 615-630.
McKnight, P. E., McKnight, K. M., Sidani, S., & Figueredo, A. J. (2007). Missing data: A gentle introduction. Guilford Press.
Mislevy, R. J., & Wu, P. K. (1988). Inferring examinee ability when some item responses are missing. ETS Research Report Series, 1988(2), i-75.
Schafer, J. L., & Graham, J. W. (2002). Missing data: Our view of the state of the art. Psychological Methods, 7, PP. 147–177.
Wilks, S. S. (1932). Moments and distributions of estimates of population parameters from fragmentary samples. The Annals of Mathematical Statistics, 3(3), PP. 163-195.
Witta, L., & Kaiser, J. (1991). Four Methods of Handling Missing Data with the 1984 General Social Survey.