공통문항 비동등집단 설계 하에서 혼합 문항유형 검사에 대한 소표본 동등화 방법 비교 (Comparison of Small-Sample Equating Methods for Mixed-Format Tests under the CINEG design)

서지정보

· 발행기관 : 한국교육평가학회
· 수록지 정보 : 교육평가연구 / 30권 / 2호 / 199 ~ 218페이지
· 저자명 : 임의진, 이규민

초록

본 연구는 비동등집단 설계로 혼합형 검사를 동등화하는 상황에서 표본 크기가 작을 때 동등화 방법의 정확성을 비교하고자 하였다. 실제 자료를 바탕으로 재표집 방법을 사용하여 여러 표본 크기 하에서 어떤 동등화 방법이 적절한지 비교하였다. 재표집된 자료에 대해 평균동등화, 명목 가중 평균동등화(nominal weights mean equating), Tucker 선형동등화, 연쇄 선형동등화, 합성(synthetic)동등화, 원호(circle-arc)동등화를 적용하였고, 동등화를 실시하지 않은 경우와 함께 비교하였다. 연구 결과, 대부분 동등화를 하지 않았을 때 동등화 오차가 가장 작았다. 동등화를 실시한 경우, 합성동등화, 원호동등화, 평균동등화 방법이 보다 정확한 동등화 결과를 산출하는 것으로 나타났다. 특히 합성동등화는 대부분의 조건 하에서 가장 정확한 결과를 보였다.

영어초록

The purpose of this study is to compare small-sample equating methods for mixed-format tests under the common-item nonequivalent groups(CINEG) design. A resampling technique was applied to real data sets to compare performances of small sample equating methods under various sample sizes. Mean equating, nominal weights mean equating, Tucker linear equating, chained linear equating, synthetic equating, circle-arc equating were conducted to resampled data, and the results were compared with each other and unequated ones. The results showed that identity equating yields the smallest equating error under most conditions. Among the equating methods, synthetic equating, circle-arc equating, and mean equating methods produced more accurate results. Specifically, synthetic equating was found to be the best equating method under most conditions.

참고자료

· 없음