การเปรียบเทียบการทำหน้าที่ต่างกันของข้อสอบด้วยวิธี IRT-likelihood ratio วิธี Bayesian และวิธี Multiple group CFA

เพ็ญศรี เทียมสุข

dc.contributor.advisor	ไพรัตน์ วงษ์นาม
dc.contributor.advisor	เชษฐ์ ศิริสวัสดิ์
dc.contributor.author	เพ็ญศรี เทียมสุข
dc.contributor.other	มหาวิทยาลัยบูรพา. คณะศึกษาศาสตร์
dc.date.accessioned	2023-05-12T03:25:07Z
dc.date.available	2023-05-12T03:25:07Z
dc.date.issued	2560
dc.identifier.uri	https://buuir.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/6928
dc.description	ดุษฎีนิพนธ์ (ปร.ด.)--มหาวิทยาลัยบูรพา, 2560
dc.description.abstract	การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อศึกษาผลการประมาณค่าพารามิเตอร์อำนาจจำแนก (a) ของข้อสอบ, ค่าพารามิเตอร์ความยาก (b) ของข้อสอบ, ค่าพารามิเตอร์ความสามารถของผู้สอบ () ด้วยวิธี Maximum likelihood,วิธี Bayesian และวิธี Confirmatory factor analysis 2) เพื่อเปรียบเทียบการทำหน้าที่ต่างกันของข้อสอบ (DIF) จำแนกตามเพศ และสถานที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ของโรงเรียน ได้แก่ เขตกรุงเทพมหานคร และปริมณฑล และนอกเขตกรุงเทพมหานคร และปริมณฑล ด้วยวิธี IRT likelihood ratio,วิธี Bayesian และวิธี Multiple group CFA ข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ เป็นคะแนนการสอบวัดผลสัมฤทธิ์ทางการเรียนเพื่อประเมินคุณภาพการศึกษาระดับชาติของนักเรียนชั้นมัธยมศึกษาปีที่ 6 ในรายวิชาคณิตศาสตร์ และภาษาไทย ของสำนักทดสอบทางการศึกษา กระทรวงศึกษาธิการ ปีการศึกษา 2558 ซึ่งได้มาโดยการสุ่มแบบหลายขั้นตอน (Multi-stage random sampling technique) จำนวน 2,400 คน จำแนกเป็นเพศชาย และเพศหญิง ที่อยู่ในเขตกรุงเทพมหานคร และปริมณฑล และนอกเขตกรุงเทพมหานคร และปริมณฑล วิเคราะห์ค่าพารามิเตอร์ข้อสอบตามโมเดลพารามิเตอร์ 2 ตัว (2PL) ได้แก่ ค่าพารามิเตอร์อำนาจจำแนกของข้อสอบ ค่าพารามิเตอร์ความยากของข้อสอบ และค่าพารามิเตอร์ความสามารถของผู้สอบ ด้วยวิธี Maximum likelihood, วิธี Bayesian และวิธี Confirmatory factor analysis วิเคราะห์การทำหน้าที่ต่างกันของข้อสอบ ด้วยวิธี IRT-likelihood ratio,วิธี Bayesian และวิธี Multiple group CFA โดยใช้โปรแกรมสำเร็จรูป ได้แก่ โปรแกรม IRT PRO, โปรแกรม Open BUGS และโปรแกรม Mplus ตามลำดับ ผลการวิจัย พบว่า 1. ผลการประมาณค่าพารามิเตอร์อำนาจจำแนกของข้อสอบ ค่าพารามิเตอร์ความยาก ของข้อสอบ และค่าพารามิเตอร์ความสามารถของผู้สอบ ( DIF) ในวิชาคณิตศาสตร์ และ ภาษาไทย ด้วยวิธี Maximum likelihood, วิธี Bayesian และวิธี Confirmatory factor analysis พบว่า ผลการประมาณค่าพารามิเตอร์อำนาจจำแนกด้วยวิธี Maximum likelihood,วิธี Bayesian และวิธี Confirmatory factor analysis มีความสัมพันธ์ทางบวกในระดับสูงมาก อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ที่ระดับ .05 การประมาณค่าพารามิเตอร์ความยากของข้อสอบวิชาคณิตศาสตร์ พบว่า วิธี Maximum likelihood และวิธี Confirmatory factor analysis มีความสัมพันธ์ทางบวกในระดับสูงมากอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ส่วนวิธี Bayesian มีความสัมพันธ์ทางบวกในระดับปานกลางค่อนข้างน้อยกับวิธี Maximum likelihood และวิธี Confirmatory factor analysis ผลการประมาณค่าพารามิเตอร์ความยากของข้อสอบวิชาภาษาไทยด้วยวิธี Maximum likelihood, วิธี Bayesian และวิธี Confirmatory factor analysis มีความสัมพันธ์ทางบวกในระดับสูงมาก อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ผลการประมาณค่าพารามิเตอร์ความสามารถของผู้สอบวิชาคณิตศาสตร์ และภาษาไทยด้วยวิธี Maximum likelihood, วิธี Bayesian และวิธี Confirmatory factor analysis พบว่า มีความสัมพันธ์ทางบวกในระดับสูงมาก และมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 2. วิธีตรวจสอบที่พบการทำหน้าที่ต่างกันของข้อสอบมากที่สุด วิชาคณิตศาสตร์ จำแนก ตามเพศ คือ วิธี Bayesian รองลงมา คือ วิธี Multiple group CFA และวิธี IRT likelihood ratio ตามลำดับ เมื่อจำแนกตามเขตที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ของโรงเรียน พบว่า วิธี Multiple group CFA พบการทำหน้าที่ต่างกันของข้อสอบมากที่สุด รองลงมา คือ วิธี Bayesian และวิธี IRT likelihood ratio สำหรับวิชาภาษาไทย จำแนกตามเพศ และที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ของโรงเรียน พบว่า วิธี Bayesian พบการทำหน้าที่ต่างกันของข้อสอบมากที่สุด รองลงมา คือ วิธี IRT likelihood ratio ส่วนวิธี Multiple group CF ตรวจไม่พบการทำหน้าที่ต่างกันของข้อสอบ
dc.language.iso	th
dc.publisher	คณะศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา
dc.rights	มหาวิทยาลัยบูรพา
dc.subject	ข้อสอบ -- การวิเคราะห์
dc.subject	การสอบ
dc.subject	ข้อสอบ
dc.subject	มหาวิทยาลัยบูรพา -- สาขาวิชาวิจัย วัดผลและสถิติการศึกษา
dc.subject	การวัดผลทางการศึกษา
dc.title	การเปรียบเทียบการทำหน้าที่ต่างกันของข้อสอบด้วยวิธี IRT-likelihood ratio วิธี Bayesian และวิธี Multiple group CFA
dc.title.alternative	A comprison of differentil item functioning by IRT-likelihood rtio, byesin nd Multiple-group cf method
dc.type	วิทยานิพนธ์/ Thesis
dc.description.abstractalternative	This study aimed to: 1) compare the discriminant item parameter (a), difficulty item parameter (b) and ability person parameter () of Mattayomsuksa 6 students’ national test scores of Mathematics and Thai Language among Maximum likelihood, Bayesian and Confirmatory factor analysis methods: 2) compare the differential item functioning (DIF) of Mathematics and Thai Language test items on gender and school geographical locations variables with which estimate by IRT likelihood ratio, Bayesian and Multiple group CFA methods. The national test scores of Mattayomsuksa 6 students in 2015 academic year were drawn from National test database, Ministry of Education by using the multi-stage random sampling techniques 2,400 cases of test scores were divided into two groups: gender (male & female) and school geographical location (Bangkok and Metropolitan areas & non Bangkok and Metropolitan areas) variables. The analysis procedures to estimates the item parameter by IRT model (2 PL) include discrimination item parameters, difficulty item parameter and ability person parameters, The DIF by Maximum likelihood, Bayesian and Confirmatory factor analysis methods were used along with IRT PRO program software, Open BUGS program software and Mplus program software for data analysis, All parameter estimaters and DIF detection results were compared in terms of correlation and congruence when met DIF. Results of the study were as follows: The discrimination parameters, difficulty parameters and ability person parameter of Mathematics and Thai Language test scores which were estimated by Maximum likelihood, Bayesian and Confirmatory factor analysis methods revealed that the correlation of discriminant parameter estimate by Maximum likelihood, Bayesian and Confirmatory factor methods were very highly positive correlated with .05 statistical significant level. The correlation of difficulty parameters of Mathematics test scores estimated by Maximum likelihood and Confirmatory factor analysis methods were very highly positive correlated with .05 statistical significant level. While Bayesian method was positive correlated with slightly less to moderate correlated with Maximum likelihood and Confirmatory factor analysis methods with .05 statistical significant level. The difficulty parameters of Thai Language test scores estimated by Maximum likelihood, Bayesian and Confirmatory factor methods were very highly positive correlation with .05 statistical significant level. The correlation among ability person parameter which estimating by Maximum likelihood, Bayesian and Confirmatory factor methods were very high with .05 statistical significant level in all subject test score. According to DIF detection. Bayesian method was very sensitive to detect DIF in Mathematics test scores option to gender variables, Multiple group CFA methods, and IRT likelihood ratio, respectively. Multiple group CFA methods was very sensitive to detect DIF in Mathematics test scores option to school geographical location variables, Bayesian method, and IRT likelihood ratio, respectively. Bayesian method was very sensitive to detect DIF in Thai Language test scores option to gender and school geographical location variables and IRT likelihood ratio methods. While the Multiple group CFA methods did not meet DIF.
dc.degree.level	ปริญญาเอก
dc.degree.discipline	วิจัย วัดผลและสถิติการศึกษา
dc.degree.name	ปร.ด.
dc.degree.grantor	มหาวิทยาลัยบูรพา