{"title":"基于项目内在相关的GRM参数的样本大小效果","authors":"H. Susanto, Heri Retnawati, F. Setiawati","doi":"10.33292/meter.v2i1.171","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Teori respon butir memiliki banyak kelebihan Ketika digunakan untuk menentukan karateristik butir instrumen jika ukuran sampel yang digunakan besar. Sebaliknya, jika ukuran sampel kecil IRT memiliki kecenderunga kurang akurat dalam menentukan karakteristik suatu instrumen. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan efek ukuran sampel pada GRM yang didasarkan pada data awal yang memiliki korelasi inter item yang sama secara statistik. Penelitian ini merupakan penelitian simulasi yang didasarkan pada data empiris. Data skunder dari 43 responden digunakan sebagai data awal. Akurasi efek dari ukuran sampel baru dihitung dengan menggunakn RMSE dan koelasi. Teknik membangkitkan data yang digunakan yaitu metode multivariat variabel random diskrit. perangkat lunak R. Hasil penelitian menunjukkan nilai RMSE berkisar 0,6 > 0,33 dan korelasi sekitar 0,5 < 0,7 tidak memenuhi standar akurasi.. Dapat disimpulkan bahwa ukuran sampel dengan matriks korelsi yang sama, tidak memiliki efek pada parameter GRM dan data baru yang dihasilkan tidak dapat digunakan untuk pemulihan parameter GRM The effect of sample size on GRM parameters based on the correlation between items Abstract: Item response theory has many advantages in determining the instrument's item characteristics when the sample size used is large. On the other hand, if the sample size is small, the IRT tends to be less accurate in determining an instrument. This study aims to determine the effect of sample size on GRM based on the inter-item correlation matrix of initial data. This research was conducted on simulation research based on empirical data. Secondary data from 43 respondents was used as initial data. The effect accuracy of the new sample size was calculated using RMSE and correlation. The data generation method used was the multivariate method of discrete random variables. The results show that the RMSE value is around 0.6 > 0.33, and the correlation of about 0.5 < 0.7 did not meet the standard of accuracy. It could be concluded that the sample size with the same inter-item correlation matrix has no effect on the GRM parameters, and the new data generated couldn’t be used for GRM parameter recovery.","PeriodicalId":340505,"journal":{"name":"Measurement In Educational Research (Meter)","volume":"63 2 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-07-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Efek ukuran sampel pada parameter GRM yang didasarkan pada korelasi inter item\",\"authors\":\"H. Susanto, Heri Retnawati, F. Setiawati\",\"doi\":\"10.33292/meter.v2i1.171\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Teori respon butir memiliki banyak kelebihan Ketika digunakan untuk menentukan karateristik butir instrumen jika ukuran sampel yang digunakan besar. Sebaliknya, jika ukuran sampel kecil IRT memiliki kecenderunga kurang akurat dalam menentukan karakteristik suatu instrumen. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan efek ukuran sampel pada GRM yang didasarkan pada data awal yang memiliki korelasi inter item yang sama secara statistik. Penelitian ini merupakan penelitian simulasi yang didasarkan pada data empiris. Data skunder dari 43 responden digunakan sebagai data awal. Akurasi efek dari ukuran sampel baru dihitung dengan menggunakn RMSE dan koelasi. Teknik membangkitkan data yang digunakan yaitu metode multivariat variabel random diskrit. perangkat lunak R. Hasil penelitian menunjukkan nilai RMSE berkisar 0,6 > 0,33 dan korelasi sekitar 0,5 < 0,7 tidak memenuhi standar akurasi.. Dapat disimpulkan bahwa ukuran sampel dengan matriks korelsi yang sama, tidak memiliki efek pada parameter GRM dan data baru yang dihasilkan tidak dapat digunakan untuk pemulihan parameter GRM The effect of sample size on GRM parameters based on the correlation between items Abstract: Item response theory has many advantages in determining the instrument's item characteristics when the sample size used is large. On the other hand, if the sample size is small, the IRT tends to be less accurate in determining an instrument. This study aims to determine the effect of sample size on GRM based on the inter-item correlation matrix of initial data. This research was conducted on simulation research based on empirical data. Secondary data from 43 respondents was used as initial data. The effect accuracy of the new sample size was calculated using RMSE and correlation. The data generation method used was the multivariate method of discrete random variables. The results show that the RMSE value is around 0.6 > 0.33, and the correlation of about 0.5 < 0.7 did not meet the standard of accuracy. It could be concluded that the sample size with the same inter-item correlation matrix has no effect on the GRM parameters, and the new data generated couldn’t be used for GRM parameter recovery.\",\"PeriodicalId\":340505,\"journal\":{\"name\":\"Measurement In Educational Research (Meter)\",\"volume\":\"63 2 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-07-28\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Measurement In Educational Research (Meter)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.33292/meter.v2i1.171\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Measurement In Educational Research (Meter)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33292/meter.v2i1.171","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Efek ukuran sampel pada parameter GRM yang didasarkan pada korelasi inter item
Teori respon butir memiliki banyak kelebihan Ketika digunakan untuk menentukan karateristik butir instrumen jika ukuran sampel yang digunakan besar. Sebaliknya, jika ukuran sampel kecil IRT memiliki kecenderunga kurang akurat dalam menentukan karakteristik suatu instrumen. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan efek ukuran sampel pada GRM yang didasarkan pada data awal yang memiliki korelasi inter item yang sama secara statistik. Penelitian ini merupakan penelitian simulasi yang didasarkan pada data empiris. Data skunder dari 43 responden digunakan sebagai data awal. Akurasi efek dari ukuran sampel baru dihitung dengan menggunakn RMSE dan koelasi. Teknik membangkitkan data yang digunakan yaitu metode multivariat variabel random diskrit. perangkat lunak R. Hasil penelitian menunjukkan nilai RMSE berkisar 0,6 > 0,33 dan korelasi sekitar 0,5 < 0,7 tidak memenuhi standar akurasi.. Dapat disimpulkan bahwa ukuran sampel dengan matriks korelsi yang sama, tidak memiliki efek pada parameter GRM dan data baru yang dihasilkan tidak dapat digunakan untuk pemulihan parameter GRM The effect of sample size on GRM parameters based on the correlation between items Abstract: Item response theory has many advantages in determining the instrument's item characteristics when the sample size used is large. On the other hand, if the sample size is small, the IRT tends to be less accurate in determining an instrument. This study aims to determine the effect of sample size on GRM based on the inter-item correlation matrix of initial data. This research was conducted on simulation research based on empirical data. Secondary data from 43 respondents was used as initial data. The effect accuracy of the new sample size was calculated using RMSE and correlation. The data generation method used was the multivariate method of discrete random variables. The results show that the RMSE value is around 0.6 > 0.33, and the correlation of about 0.5 < 0.7 did not meet the standard of accuracy. It could be concluded that the sample size with the same inter-item correlation matrix has no effect on the GRM parameters, and the new data generated couldn’t be used for GRM parameter recovery.