期刊名称：Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology
电子版ISSN：1309-6575
出版年度：2016
卷号：7
期号：1
页码：133-155
DOI：10.21031/epod.26678
语种：English
出版社：EPODDER
摘要：This research investigates the efficiency of number of neurons used in self-organizing mapping,one of the artificial neural network models,on detecting construct of scales.In this method,the construct of a scale can differ as the number of neurons used for mapping changes.In this study,the methods for determining the optimum number of neurons to detect the construct of a scale are confirmatory factor analysis and distinct groups method.The research findings reveal that increasing neuron numbers causes reduction through one factor of the scale construct and,at the same time,the fit and error indexes of this scale constructed in one factor have more fitted model than those of others.In addition to this,the evidence from distinct groups method supports this finding.As a result,it is recommended that the number of neurons should increase till the related items of a scale are gathered in a neuron in the method of self-organizing mapping used for construct validity.In addition to this rule,it is recommended to analyze the revealed construct with respect to related attitude variable contextually.
其他摘要：Bu araştırmada,yapay sinir ağı modellerinden biri olan kendini düzenleyen haritalama yönteminde kullanılan nöron sayısının,ölçeklerin yapılarını ortaya çıkarmadaki etkililiği incelenmektedir.Bu yöntemde haritalama yaparken kullanılan nöron sayısı değiştikçe,ölçek yapısı farklılaşabilmektedir.Bu çalışmada ölçek yapısını ortaya çıkarmada en uygun nöron sayısının tespiti için kullanılan yöntemler doğrulayıcı faktör analizi ve farklı gruplar yöntemidir.Araştırma bulguları,nöron sayısı arttıkça ölçek yapısının tek faktöre indirgendiği aynı zamanda,tek faktörde ortaya çıkan bu ölçeğin uyum ve hata indeksleri açısından diğerlerine göre daha uyumlu bir model meydana getirdiğini ortaya çıkarmıştır.Bunun yanı sıra farklı gruplar yönteminden elde edilen kanıt da bu durumu desteklemektedir.Sonuç olarak,yapı geçerliği için kullanılan kendini düzenleyen haritalama yönteminde,ölçeğin ilişkili maddeleri tek nöronda toplanıncaya kadar nöron sayısının artırılması önerilmektedir.Buna ek olarak,ortaya çıkan yapının bağlamsal olarak ölçülen tutum değişkeni açısından analiz edilmesi de önerilmektedir.
