Arab Educational Information Network

هدفت الدراسة إلى مقارنة فاعلية طرائق التعامل مع القيم المفقودة في دقة تقدير دالة معلومات الاختبار وتحقق افتراضي أُحادية البعد والاستقلال الموضعي الخاصة بنظرية الاستجابة للفقرة، من خلال مقارنة فعالية خمس طرائق للتعامل مع البيانات المفقودة هي: حذف الحالة الكاملة، واعتبار الإجابات المفقودة إجابات خاطئة، والتعويض المتعدد، وتعظيم التوقعات، ودالة الاستجابة للفقرة. لتحقيق هدف الدراسة استخدمت بيانات حقيقية تضمنت قيم مفقودة (الكراسة التاسعة) من قاعدة البيانات الخاصة بالنتائج على اختبار التميس (TIMSS) الدولي للرياضيات، الذي جرى تطبيقه على طلبة الصف الثامن للعام الدراسي (2019)، وتمت مطابقة الأفراد والفقرات للنماذج الأحادي والثنائي والثلاثي المَعْلَمة، وجرى التحقق من افتراض أُحادية البعد، وتقدير معاملات ثبات الاتساق الداخلي باستخدام معادلة كرونباخ ألفا، واستخراج نتائج التحليل العاملي التوكيدي بعد معالجة القيم المفقودة بالطرائق الخمس للكشف عن البنية العاملية للاختبار، والتحقق من الاستقلال الموضعي، ثم تقدير دالة معلومات الاختبار .النتيجة: أظهرت النتائج عدم وجود فروق بين معاملات ثبات الاتساق الداخلي باختلاف طريقة معالجة البيانات المفقودة، وعدم اختلاف البنية العاملية باختلاف طريقة معالجة القيم المفقودة. كما أظهرت النتائج عدم اختلاف تحقق افتراض الاستقلال الموضعي باختلاف طريقة معالجة القيم المفقودة، ووجود اختلاف دقة تقدير كمية دالة معلومات الاختبار باختلاف النموذج اللوجستي، وطريقة التعامل مع القيم المفقودة، لصالح النموذج اللوجستي الثنائي يليها النموذج الأحادي ثم النموذج الثُلاثي، ولصالح طريقة دالة الاستجابة في النموذج الثنائي المعلمة، وحذف الحالة الكاملة، واعتبار الإجابة المفقودة إجابة خاطئة في النموذج الأحادي المعلمة، والتعويض المتعدد في النموذج الثلاثي المعلمة. تحقق افتراضي أحادية البعد والاستقلال الموضعي عند اعتماد أي من طرائق معالجة القيم المفقودة، واعتماد طريقة دالة الاستجابة والنموذج الثنائي المعلمة في دقة تقدير كمية دالة معلومات الاختبار. (الملخص المنشور)

The aim of this study was to compare the effectiveness of different methods for handling missing values in estimating test information accuracy and achieving unidimensionality and local independence within item response theory. Five methods were evaluated: Listwise deletion (LW), treating missing responses as incorrect (NC), Multiple Imputation (MI), Expectation Maximization (EM), and response function (RF). Real data with missing values were utilized from the International Mathematics Study (TIMSS) database of eighth-grade students in the academic year 2019. Data were fitted to one, two, and three parameter logistic models, and the unidimensionality was assessed using Cronbach's alpha. Confirmatory factor analysis was conducted. The study found no significant difference in assumptions of unidimensionality and local independence across the methods for handling missing values. However, there were differences in the accuracy of estimating test information, favoring the two parameter logistic model and the RF method. Any of the five methods (LW, NC, MI, EM, RF) can be adopted to handle missing values to achieve assumptions of unidimensionality and local independence. For accurate estimation of test information, the study recommends using the two parameter logistic model and the RF method. (Published abstract)