Ölçme, Anket ve Örnekleme — Ders Denemesi (20 Soru) — Çalışma Kağıdı

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Ölçek ve Anket

1. Madde tepki kuramında tek boyutluluk varsayımı sağlanmadığında ne olur?

A) Tek bir θ kestirimi farklı becerileri karıştırır ve madde parametreleri yanlı olur. B) Kişi puanları yalnız standart hatası büyüyerek etkilenir; madde parametreleri değişmez. C) Yalnız şans parametresi kestirilemez; güçlük ve ayırt edicilik doğru kalır. D) Model kendiliğinden çok boyutlu modele dönüşür ve sonuçlar ayrı ayrı raporlanır. E) Yerel bağımsızlık güçlenir ve maddeler arası korelasyonlar sıfıra yaklaşarak model daha iyi uyar.

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Ölçek ve Anket

2. Açıklayıcı Faktör Analizinde M255 verisi Listwise eksik veri seçeneğiyle Bartlett ki-kare(66) = 8676.7115 verir. Eksik veri Pairwise yapıldığında Bartlett ki-kare ne olur ve neden?

A) 9140.86; korelasyonlar her madde çifti için ayrı ayrı hesaplanır B) 23261.83; korelasyon matrisi polikorik olarak yeniden kurulur C) 9140.86; eksik satırlar madde ortalamasıyla doldurulur D) 8176.32; çift bazında hesapta kullanılan n azalır E) 8676.7115; eksik veri seçeneği Bartlett testini etkilemez

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Meta-Analiz

3. Kırp ve doldur (trim-and-fill) yöntemi 'doldurma' adımında ne yapar?

A) Yayımlanmamış gerçek çalışmaları kayıtlardan ve literatürden bulup ekler B) Kırpılan çalışmaların merkeze göre ayna görüntülerini ekler C) Heterojenliği sıfırlamak için τ²'yi yeniden kestirir D) Tüm çalışmaların etkilerini sıfıra doğru küçültür E) Büyük çalışmaları kırparak yalnız küçükleri bırakır

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Ölçek ve Anket

4. MerQur'un Madde Tepki Kuramı analizinde bir öğrenci testteki tüm maddeleri doğru yanıtlamıştır. 'Kişi puanı' seçeneklerinden hangisi evren (önsel) dağılım bilgisini kullanarak bu öğrenci için sonlu bir theta değeri verir?

A) ML, çünkü yalnız yanıt örüntüsüne dayanır. B) WLE, çünkü evren dağılımını önsel olarak kestirime katar. C) EAP, çünkü evren dağılımı bilgisini de kullanır. D) Hiçbir yöntem; uç örüntülerde theta her yöntemde tanımsızdır. E) ML, çünkü yanlılık düzeltmesi uygular.

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Ölçek ve Anket

5. UCLA M255 anket verisinde 1428 katılımcı, 1-5 arasında puanlanan 12 Likert maddesini (ITEM13-ITEM24) yanıtlamıştır; 1365 kişi tüm maddeleri yanıtlamış, 63 kişide en az bir eksik vardır. Bir eğitim araştırmacısı yanıtların madde madde nasıl dağıldığını ve katılım oranlarını raporlamak istiyor. Araştırmacı, bir maddeyi boş bırakan katılımcıların diğer maddelere verdiği yanıtların da yüzdelere girmesini istiyor. Eksik veri için hangi seçim yapılmalıdır?

A) Güven düzeyi %99 yapılır; geniş Wilson aralıkları eksik yanıtların etkisini dengelemiş olur. B) Ölçek tipi '7'li' seçilir; ek kategoriler eksik yanıtları ayrı bir kategori olarak sayar. C) Listwise; yalnız tüm maddeleri yanıtlayan 1365 kişi kullanılır ve yüzdeler buna göre hesaplanır. D) Pairwise; satır atılmaz ve yüzdelerin paydası tüm satırlardır (n = 1428). E) Ters kodlanacak maddeler işaretlenir; ters kodlama eksik yanıtları ölçek ortasıyla doldurur.

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Karmaşık Örneklem

6. R survey paketindeki California API verisinin tabakalı örnekleminde (apistrat) n = 200 okul, okul türüne göre 3 tabaka (stype) vardır; küme yoktur, örnekleme ağırlığı pw'dir ve tasarım df = 197'dir. Bir eğitim planlamacısı evrendeki toplam kayıtlı öğrenci sayısını (enroll) ve API sınavına giren öğrenci sayısını (api_stu) tasarıma uygun SE ile kestirmek istiyor. Hangi MerQur analizi uygundur?

A) Örneklem değerlerinin ağırlıksız toplamı B) Ağırlıklı Ortalama C) Ağırlıklı Doğrusal Regresyon D) Ağırlıklı Frekans E) Ağırlıklı Toplam

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Ölçek ve Anket

7. Sınıf İçi Korelasyon Katsayısında ICC(A,1) = 0.2898 için güven aralığı %95 düzeyinde [0.0188, 0.7611]'dir. Güven düzeyi %99 yapıldığında sonuç nasıl değişir?

A) ICC 0.2898 kalır, aralık [0.0429, 0.6911] olarak daralır B) ICC 0.2898 kalır, aralık [-0.0129, 0.8703] olarak genişler C) ICC 0.6201 olur, aralık [0.0711, 0.9272] olarak verilir D) ICC düşer, aralık [-0.0129, 0.8703] olarak genişler E) ICC yükselir, aralık [0.0188, 0.7611] olarak kalır

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Meta-Analiz

8. Rastgele etkiler meta-analizinde Knapp-Hartung (HKSJ) düzeltmesi neyi değiştirir?

A) Sabit etki modelinin aralıklarını genişletir B) Havuzlanmış etkinin kendisini büyütür C) Çalışma ağırlıklarını eşitler D) τ² kestiricisini REML'e çevirir E) SE'yi ölçekler ve t(k - p) dağılımını kullanır

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Karmaşık Örneklem

9. R survey paketindeki California API verisinin tabakalı örnekleminde (apistrat) n = 200 okul, okul türüne göre 3 tabaka (stype) vardır; küme yoktur, örnekleme ağırlığı pw'dir ve tasarım df = 197'dir. İkili sonuç sch_wide (okul hedefine ulaştı mı: Yes/No); yordayıcılar ell, meals ve mobility. Araştırmacı odds oranlarını 'hedefe ulaşma' (Yes) odds'u olarak yorumlamak istiyor; otomatik seçimde metin Y için sözlük sırasında son düzey olay alınır. Hangi ayar doğrudan bu amaca hizmet eder?

A) Archer-Lemeshow testi açılır; test hangi düzeyin olay olduğunu kendiliğinden saptar. B) Referans düzeyleri alanına sch_wide=Yes yazılır; yordayıcı kuklaları buna göre yeniden kurulur. C) Tabakayı modele sabit etki olarak ekle açılır; okul türü kuklaları olay düzeyini belirler. D) Sınıflama kesim değeri 0.8 yapılır; böylece olay düzeyi Yes olarak yeniden tanımlanmış olur. E) Olay (Y = 1) düzeyi açıkça Yes seçilir; olay No olsaydı katsayıların işareti terslenirdi.

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Karmaşık Örneklem

10. Tabakalı ve kümeli bir hane anketinden, il genelinde çocukların yüzde kaçının kızamık aşısı olmadığını ve bu oranın tasarıma uygun güven aralığını kestirmek isteniyor; her çocuğun bir örnekleme ağırlığı var. Hangi analiz uygundur?

A) Ağırlıksız frekans tablosu ve Pearson ki-kare B) Ağırlıklı toplam C) Ağırlıklı lojistik regresyon D) Ağırlıklı frekans E) Ağırlıklı ortalama

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Ölçek ve Anket

11. MerQur'un PLS-SEM analizinde 'Bootstrap örnek sayısı' 500'den 5000'e çıkarılırsa aşağıdakilerden hangisi beklenir?

A) Biçimlendirici yapıların AVE değerleri hesaplanabilir hâle gelir. B) R² değerleri artar ve modelin açıklama gücü yükselir. C) Algoritmanın en çok iterasyon sayısı da kendiliğinden artar. D) Yol katsayılarının nokta kestirimleri büyür, çünkü daha çok örnek kullanılır. E) Nokta kestirimleri aynı kalır; SD, t, p ve güven sınırları daha kararlı hesaplanır.

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Ölçek ve Anket

12. Bir araştırmacı, yalnız üstün yetenekli öğrencilerden oluşan ve yetenek dağılımının normal olmadığı düşünülen bir örneklemle ikili maddelerden oluşan bir teste Rasch modeli uyduracaktır. Madde güçlüklerini yetenek dağılımı hakkında varsayım yapmadan kestirmek istiyorsa hangi yöntem uygundur?

A) Ortak en çok olabilirlik, çünkü kişi ve madde parametrelerini birlikte tutarlı kestirir. B) MML, çünkü 2PL ve 3PL modellerine de uygulanabilir. C) CML, çünkü yeterli istatistiğe koşullanarak dağılım varsayımı gerektirmez. D) MML, çünkü yetenek dağılımını integralle dışarıda bırakırken varsayım gerektirmez. E) EAP, çünkü sonsal ortalama madde güçlüğünü yansız verir.

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Karmaşık Örneklem

13. R survey paketindeki California API verisinin tabakalı örnekleminde (apistrat) n = 200 okul, okul türüne göre 3 tabaka (stype) vardır; küme yoktur, örnekleme ağırlığı pw'dir ve tasarım df = 197'dir. İkili sonuç sch_wide (okul hedefine ulaştı mı: Yes/No); yordayıcılar ell, meals ve mobility. Amaç hedefe ulaşma olasılığını bu yordayıcılarla evren düzeyinde ilişkilendirmektir. Hangi MerQur analizi uygundur?

A) Ağırlıklı Frekans (çapraz tablo) B) Ağırlıklı Ortalama C) Ağırlıklı Doğrusal Regresyon D) Ağırlıklı Lojistik Regresyon E) Sıradan ikili lojistik regresyon

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Ölçek ve Anket

14. Holzinger ve Swineford yol modelinde textual ← visual b = 0.504 (β = .46, p < .001), speed ← visual b = 0.297 (β = .43, p < .001) ve speed ← textual b = 0.053 (β = .09, p = .318) bulunuyor; R² speed = .23. Hangi yorum doğrudur?

A) Görsel yetenek sabitken sözel yeteneğin hız üzerindeki yolu anlamlı değildir; bu veride sıfırdan ayırt edilemez B) Görsel yetenek, β = .43 olduğundan hız faktöründeki değişkenliğin %43'ünü tek başına açıklar C) Anlamlı yollar, kesitsel bu veride görsel yeteneğin hız yeteneğinin nedeni olduğunu kanıtlar D) p = .318 olduğundan sözel yeteneğin hız yeteneğiyle hiçbir biçimde ilişkili olmadığı bu modelle kanıtlanmıştır E) R² speed = .23 olduğundan modelin bütüncül uyumu iyidir ve ölçme modeli yeterli kabul edilir

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Karmaşık Örneklem

15. R survey paketindeki California API verisinin tabakalı örnekleminde (apistrat) n = 200 okul, okul türüne göre 3 tabaka (stype) vardır; küme yoktur, örnekleme ağırlığı pw'dir ve tasarım df = 197'dir. MerQur enroll için T̂ = 3,687,177.53 (SE 117,319.09), %95 GA [3,455,815.02; 3,918,540.04] vermiştir. Hangi yorum doğrudur?

A) Evrendeki okullara kayıtlı toplam öğrenci sayısı yaklaşık 3.69 milyon, %95 GA yaklaşık 3.46 ile 3.92 milyondur. B) Evrendeki okulların her birine ortalama 3.69 milyon öğrenci kayıtlıdır; aralık okullar arası değişimdir. C) Toplam 3.69 milyon olduğundan evrendeki her okulda en az 3.46 milyon öğrenci kayıtlı bulunmaktadır. D) SE 117,319 gibi büyük bir değer olduğundan toplamın göreli hatası yaklaşık %32'dir ve kestirim güvenilir sayılmaz. E) Örneklemdeki 200 okula kayıtlı öğrencilerin toplamı 3.69 milyondur ve evren toplamı bundan büyüktür.

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Ölçek ve Anket

16. 12 maddelik bir Likert anketinde (1-5) ITEM13'ün ortalaması 4.46, çarpıklığı -1.58, basıklığı 3.26 ve üst-2 katılım oranı %92.0 bulunmuştur. Bu madde için en uygun raporlama yorumu hangisidir?

A) Sağa çarpıklık taban etkisine işaret eder; madde ters kodlanarak düzeltilmelidir. B) Çarpıklık ve basıklık değerleri normal dağılıma uygundur; parametrik testler sorunsuzdur. C) Yüksek basıklık maddenin güvenirliğinin düşük olduğunu gösterir; madde ölçekten çıkarılmalıdır. D) Güçlü sola çarpıklık tavan etkisini gösterir; ortalama yerine medyan ve yüzdeler raporlanmalıdır. E) Yanıtlar orta kategoride yığıldığı için ortalama ve standart sapma yeterli bir özettir.

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Ölçek ve Anket

17. Bir belediye, 1-5 arası Likert maddelerinden oluşan memnuniyet anketinde her madde için 'katılıyorum' ve 'kesinlikle katılıyorum' yanıtlarının toplam oranını güven aralığıyla raporlamak ve maddeleri bu oranlara göre karşılaştırmak istiyor. En uygun analiz hangisidir?

A) Açıklayıcı Faktör Analizi B) Ki-kare bağımsızlık testi C) Likert Ölçek Analizi D) Kruskal-Wallis testi E) Cronbach Alfa ve Güvenirlik Analizi

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Karmaşık Örneklem

18. Ağırlıklı Ortalama analizinde apistrat verisinde api00 ortalamasının SE'si 'Tabaka' alanı boşken 9.58543 ve tasarım serbestlik derecesi 199 bulunmuştur. Okul türü (stype) tabaka olarak girildiğinde sonuç hangisidir?

A) SE 9.53613, sd 197 B) SE 23.779, sd 14 C) SE 9.40894, sd 197 D) SE 9.53613, sd 199 E) SE 9.58543, sd 197

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Karmaşık Örneklem

19. Ağırlıklı Lojistik Regresyonda 'Varyans yöntemi' Taylor yerine Bootstrap (Rao-Wu) seçildiğinde ve bazı replikasyonlarda model yakınsamadığında ne olur?

A) Analiz durur ve yakınsama hatası verilir B) Katsayılar o replikasyonlar dışarıda bırakılarak yenilenir C) Yakınsamayan replikasyonun katsayısı sıfır sayılır D) Katsayılar aynı kalır; o replikasyonlar çıkarılır, uyarı yazılır E) SE kendiliğinden Taylor SE'sine döndürülür

Ölçme, Anket ve Örnekleme · Meta-Analiz

20. Aynı konudaki iki meta-analiz neredeyse aynı τ² değerini veriyor; ancak birinde I² = %40, büyük örneklemli çalışmalardan oluşan diğerinde I² = %85. Hangisi doğru değerlendirmedir?

A) Örnekleme hatası küçüldüğü için aynı τ²'de I² yükselmiştir B) I² farkı yayın yanlılığının kanıtıdır C) I² farkı τ² kestiricisinin hatalı olduğunu gösterir D) İkinci analizde gerçek etkiler çok daha fazla değişmektedir E) Birinci analizde heterojenlik bulunmamaktadır

Ölçme, Anket ve Örnekleme — Ders Denemesi (20 Soru)

Ölçme, Anket ve Örnekleme — Ders Denemesi (20 Soru)

Cevap Anahtarı