Objective: The internal construct validity of the scales is examined by Rasch analysis. There are limited number of studies on how to combine disordered thresholds in Rasch analysis. In this study, new four different category-combining strategies are proposed in order to combine disordered thresholds. The effects of these strategies on the overall fit of the Rasch model are investigated. Material and Methods: The strategies are obtained by combining the categories with disordered thresholds, 'to the left, to the right, to middle-left, and to middle-right'. It is decided to use the Partial Credit Model as the appropriate Rasch model. The data is obtained using the measurement tool, which assesses the disability levels of patients with rheumatoid arthritis. The internal construct validity of this scale is evaluated using RUMM2030 software. Results: In the measurement tools obtained after the category combining, information loss occurred due to the combining of the categories and it has been seen that standard errors of the ability of individuals have risen. However, the model fit and internal consistency of measurement tools have increased after the combining strategies. Conclusion: The category combining strategies are carried out on only one sample data, and since the single strategy is applied for all items in the combining process, the size of the disordered thresholds is ignored. Therefore, it is necessary to carry out a simulation study in order to generalize the results obtained.
Keywords: Disordered thresholds; model fit; Rasch analysis; Rasch models
Amaç: Ölçeklerin içsel yapı geçerliliği Rasch analizi ile incelenmektedir. Rasch analizinde sırasız eşik değerlerin nasıl birleştirilmesi gerektiğine dair sınırlı sayıda çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmada sırasız eşik değerleri birleştirmek için kullanılabilecek yeni dört farklı kategori birleştirme stratejisi önerilmiştir. Bu birleştirme stratejilerinin Rasch modelin genel uyumu üzerindeki etkileri araştırılacaktır. Gereç ve Yöntemler: Stratejiler, sırasız eşik değerlere sahip kategorilerin 'sola, sağa, orta-sola ve orta-sağa' birleştirilmesi ile elde edilmiştir. Uygun Rasch modeli olarak Kısmi Kredi Modelin kullanılmasına karar verilmiştir. Veriler, romatoid artritli hastaların özürlülük seviyelerini değerlendiren ölçme aracı kullanılarak elde edilmiştir. Bu ölçeğin içsel yapı geçerliliği RUMM2030 yazılımı kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgular: Kategori birleştirmeden sonra elde edilen ölçme araçlarında kategorilerin birleştirilmesine bağlı olarak bilgi kaybının meydana geldiği ve bireylerin incelenen özellik seviyelerine ait standart hatalarının arttığı görülmüştür. Ancak birleştirme stratejilerinden sonra ölçme araçlarının model uyumunun ve iç tutarlılığının arttığı görülmüştür. Sonuç: Kategori birleştirme stratejileri yalnızca bir örnek veri üzerinde gerçekleştirilmiştir ve birleştirme sürecinde tüm maddeler için tek bir strateji uygulandığından sırasız eşik değerlerin büyüklüğü göz ardı edilmiştir. Bu nedenle elde edilen sonuçları genelleştirmek için bir simülasyon çalışmasının yapılmasına ihtiyaç vardır.
Anahtar Kelimeler: Sırasız eşik değerler; model uyumu; Rasch analizi; Rasch modeler
- Bond TG, Fox CM. Applying the Rasch Model: Fundamental Measurement in the Human Sciences. 2nd ed. New York, London: Psychology Press; 2007. p.340.
- Elhan AH, Küçükdeveci AA, Tennant A. The rasch measurement model. In: Franchignoni F, ed. Advances in Rehabilitation. Vol. 19. Pavia: Maugeri Foundation Books; 2010. p.89-102.
- Grondin J, Blais JG. A Rasch analysis on collapsing categories in item's response scales of survey questionnaire: maybe it's not one size fits all. Online Submission. 2010;29.
- Andrich D. A rating formulation for ordered response categories. Psychometrika. 1978;43(4):561-73. [Crossref]
- Masters GN. A rasch model for partial credit scoring. Psychometrika. 1982;47(2):149-74. [Crossref]
- Andrich D. Category ordering and their utility. Rasch Meas Trans. 1996;9(4):464.
- Pallant JF, Tennant A. An introduction to the Rasch measurement model: an example using the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). Br J Clin Psychol. 2007;46(Pt 1):1-18. [Crossref] [PubMed]
- Elhan AH, Atakurt Y. [Why is it necessary to use Rasch analysis when evaluating measures?]. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Mecmuası. 2005;58:47-50.
- Wright B, Linacre J. Combining (collapsing) and splitting categories. Rasch Meas Trans. 1992;6(3):233-5.
- Lopez WA. Communication validity and rating scales. Rasch Meas Trans. 1996;10(1):482.
- Pallant JF, Miller RL, Tennant A. Evaluation of the Edinburgh post natal depression scale using Rasch analysis. BMC Psychiatry. 2006;6(1):28. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Chang CH, Reeve BB. Item response theory and its applications to patient-reported outcomes measurement. Eval Health Prof. 2005;28(3):264-82. [Crossref] [PubMed]
- Tennant A, Conaghan PG. The Rasch measurement model in rheumatology: what is it and why use it? When should it be applied, and what should one look for in a Rasch paper? Arthritis Rheum. 2007;57(8):1358-62. [Crossref] [PubMed]
- Ramp M, Khan F, Misajon RA, Pallant JF. Rasch analysis of the Multiple Sclerosis Impact Scale (MSIS-29). Health Qual Life Outcomes. 2009;7:58. [Crossref] [PubMed] [PMC]
- Fisher W. Reliability, separation, strata statistics. Rasch Meas Trans. 1992;6(3):238. [Crossref]
- Andrich D, Sheridan B, Luo G. Rumm 2030. Perth, Australia: Rumm Laboratories; 2012.
- Adams RJ, Wu ML, Wilson M. The rasch rating model and the disordered threshold controversy. Educ Psychol Meas. 2012;72(4):547-73. [Crossref]
- Wetzel E, Carstensen CH. Reversed thresholds in partial credit models: a season for collapsing categories? Assessment. 2014;21(6):765-74. [Crossref] [PubMed]
.: Process List