Tutarlı Gösterim – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma
Tutarlı Gösterim
Tasarım genellikle, test güvenliği veya diğer pratik endişeler nedeniyle bir test yönetiminde yalnızca bir test formu uygulanabildiğinde kullanılır. P ve Q, iki popülasyonun “eşdeğer” olmayabileceğini belirtmek için kullanılır (yani, iki örnek ortak bir popülasyondan değildir).
Genellikle çapa testinin her iki örneğe de aynı sırayla uygulanması tavsiye edilir, böylece sıra etkileri varsa çapa testindeki ve diğer testlerdeki puanlar aynı şekilde etkilenir. Çapa testi genellikle içerik ve zorluk açısından X ve Y’dekilere benzer maddelerden oluşur.
A’daki puanlar ile eşitlenecek testlerdeki puanlar, X ve Y arasındaki korelasyon ne kadar yüksekse, çapa testi eşitleme için o kadar iyidir. Angoff (1971), çapa testlerinin tasarlanması konusunda ek tavsiyeler verir. NEAT Tasarımını işlemeye yönelik çeşitli yöntemlerin karşılaştırması için yapılabilir.
NEAT Tasarım için veri yapısı, Tablo 2.1-2.3’te geliştirdiğimiz notasyon kullanılarak Tablo 2.4’te açıklanmaktadır.
Tablo 2.2 ve 2.4’ten, NEAT Design’ın ayrıca iki bağımsız SG Tasarımı içerdiğini görüyoruz. NEAT Design içerisindeki iki SG Tasarımı, iki ortak dağıtım için verilerle sonuçlanır. Birincisi, P’den alınan ilk numune için (X, A) için P ile gösterilir ve ikinci, Q’dan alınan ikinci numune için (Y, A) için Q ile gösterilir. P, L matrisine göre J’dir ve Q girişleri tarafından verilen bir K x L matrisidir
pjl = Prob {X = xj, A = al | P}, (2.30)
qkl = Prob {Y = yk, A = al | Q},
burada P = (pjl) ve Q = (qkl) olur.
İki popülasyona atıfta bulunmak için tutarlı bir gösterim kullanmaya çalıştık. P ve Q’nun yanı sıra iki ortak dağılım ve bunların bireysel puan olasılıkları. P ve pjl’nin her ikisi de P popülasyonundan gelen miktarları ifade eder. Q ve qkl, her ikisi de Q popülasyonundaki miktarları ifade eder.
Gösterim BGBM nedir
Bgbm kaç olmalı
Bgbm nasıl arttırılır
Hedef BGBM teklifi
Bin gösterim başına maliyet
Google Ads
Umarız bu konuda kafa karışıklığı olmaz. Kısaca (2.32) ‘de açıklayacağımız, P ve Q arasındaki ayrımı ve bunlarla hedef nüfus T arasındaki farkı akılda tutmak önemlidir. “P-şeyler” için p’leri ve “Q-şeyler” için q’ları kullanarak, gösterimi fazladan aboneliklerle doldurmadan gerekli ayrımları yapabileceğimizi umuyoruz.
Bir NEAT Tasarım içinde resmi olarak iki SG Tasarımı varken, bunların genel olarak paralel olmayan iki X ve A ve Y ve A testlerini içerdiği belirtilmelidir. Çapa testi A genellikle daha kısadır ve X veya Y’den daha az güvenilirdir. Bazı uygulamalarda, X ve Y’de kullanılan belirli öğe türlerinin A’ya dahil edilmesi mümkün değildir.
NEAT Tasarımları, ortak öğeler kümesinin X ve Y olmak üzere iki teste harici veya dahili olmasına bağlı olarak iki türdendir. Harici bir çapa testi, eşitlenecek testlerden birini veya diğerini almaya ek olarak her bir sınava giren ayrı ayrı zamanlanmış bir test veya test bölümüdür.
Genellikle, harici çapa testindeki puanlar, eşitlenecek testlerin puanlarının hesaplanmasında kullanılmaz. Dahili çapa testi, eşitlenecek her iki testte yer alan öğelerin bir alt kümesidir. Bu ortak öğeler kümesindeki puanlar genellikle X ve Y toplam testlerindeki puanların hesaplanmasında kullanılır.
NEAT Design analizimizde aşağıdaki varsayımları yapıyoruz:
- Varsayım 2.7. Testlerden birini ve çapayı alabilecek P ve Q sınavlarından oluşan iki popülasyon vardır.
- Varsayım 2.8. İki örnek, sırasıyla P ve Q’dan bağımsız ve rasgele çekilir.
Tablo 2.4’den, NEAT Tasarımında X popülasyonunda Q popülasyonunda gözlenmediği ve P popülasyonunda Y gözlenmediği görülebilir. Bu özelliğin üstesinden gelmek için, NEAT Tasarım için geliştirilen tüm eşitleme yöntemlerinin ek varsayımlar yapması gerekir. Diğer denkleştiren tasarımlarda ortaya çıkmayan bir tiptir.
Bu kitapta NEAT Design’da X ve Y’yi eşitlemek için kullanılan iki rakip yöntemi inceliyoruz. İlk yönteme Chain Equating (CE) adı veriliyor ve bu kitaptaki ikinci yönteme Post-Stratification Equating (PSE) diyoruz. PSE, “frekans tahmini” adı verilen yöntemin bir versiyonudur.
Doğrusal eşitlemenin “Tucker Yöntemi” ile yakından ilgilidir (Kolen ve Brennan, 1995). Bu yöntemlerin her biri, CE veya PSE, Q için X’in “eksik” olduğu ve P için Y’nin eksik olduğu gerçeğini telafi etmek için farklı varsayımlarda bulunur. P ve Q’nun bir karışımı olan T popülasyonudur.
Zincir Eşitleme, NEAT Tasarımındaki iki SG Tasarımından doğrudan yararlanır ve eşitleme fonksiyonunu, önce {rj} ve {sk} tahmin etmeden doğrudan üretir. Bununla birlikte, CE için cdf’ler, FT ve GT, CE’yi gözlemlenen bir puan eşitleme yöntemi olarak doğrulayan varsayımlar aracılığıyla dolaylı olarak tanımlanır.
Bu kitapta hem CE hem de PSE yöntemlerini inceleyeceğiz. Bu bölümde, her birinin altında yatan varsayımları ve her ikisi için de nihai eşitleme fonksiyonlarının parametrelerini tartışacağız. Bölüm 3, 4 ve 5’te Kernel Equating’in bu yöntemlerin her ikisine de nasıl uygulanacağını gösteriyoruz. Son olarak, Bölüm 10 ve 11’de CE ve PSE’nin pratikte nasıl uygulanacağını göstereceğiz.
Bu bölümün geri kalanı şu şekilde yapılandırılmıştır: ilk olarak NEAT Design’ın hem CE hem de PSE için ortak olan yönlerini belirledik. Ardından, iki ayrı alt bölümde, CE ve PSE’nin verileri nasıl kullandığını tartışıyoruz.
NEAT Tasarım için hedef popülasyon, T, hem P hem de Q’nun bir karışımıdır. T’yi, P ve Q’nun birbirini dışlayan ve kapsamlı iki katman olarak içeren daha büyük bir popülasyon olarak düşünebiliriz. Bu karışımı göstereceğiz;
P ve Qas T = wP + (1 − w) Q, (2.32)
0 ≤ w ≤ 1, P’ye verilen ağırlıktır. w = 1 olduğunda T = P ve w = 0 olduğunda T = Q. Hedef popülasyonun bu tanımı, Braun ve Holland’ın (1982) sentetik popülasyon olarak adlandırdığı ile örtüşür.
Daha önce de belirttiğimiz gibi, X için olası ham puanları xj, forj = 1, …, J, thoseforY byyk, fork = 1, …, K, veAbyal için l = 1 için gösteriyoruz. Ortak olasılıklar, pjl ve qkl, (2.30) ve (2.31) ‘de tanımlanmıştır.
Bgbm kaç olmalı Bgbm nasıl arttırılır Bin gösterim başına maliyet Google Ads Gösterim BGBM nedir Hedef BGBM teklifi