Özgür, Emrah GökayErdoğan, Beyza Doğanay2022-09-222022-09-222020https://www.doi.org/10.46971/ausbid.741777http://hdl.handle.net/20.500.12575/84222Amaç: Bu çalışma ile sağlık alanında kullanılan ölçeklerden yararlanarak, bireylerin özürlülük değerlendirimi gibi, incelen özellik düzeylerini belirlemede kullanılan psikometrik model temelli bilgisayar uyarlamalı test uygulamalarına regresyon ağacı yönteminin alternatif bir yaklaşım alternatif olarak tanıtılması, yapay bir veri üzerinde uygulanarak performansının incelenmesi amaçlanmıştır. Yöntem: 100 kişinin 100 maddeye verdiği iki sonuçlu (örn. evet/hayır) yanıtlar olarak türetilen yapay veri seti üzerinde Bilgisayar Uyarlamalı Test ve Regresyon Ağacı yöntemlerinin tahmin performansları incelenmiştir. Tahmin değerleri, madde sayıları ve hata değerleri bakımından değerlendirmeler yapılmıştır. Uygulamalarda R v.3.6.3 programı kullanılmıştır. Bulgular: Bilgisayar Uyarlamalı Test yönteminde hata değeri 2,45 çıkarken regresyon ağacı yönteminde 4,04 çıkmıştır. Bilgisayar Uyarlamalı test yaklaşımı ortalama 42 (minimum:41 maksimum:43) madde ile tahmin yaparken regresyon ağacı 23 madde ile tahmin yapmıştır. Sonuçlar: Karşılaştırılan değerler bakımından bilgisayar uyarlamalı test yaklaşımı ve regresyon ağacı yöntemleri benzer sonuçlar vermiştir. Kullanmış olduğumuz veri seti için regresyon ağaçları yönteminin bilgisayar uyarlamalı test yaklaşımına bir alternatif olarak kullanılabileceği yanında, daha geliştirilmiş ağaç algoritmalarının incelenmesi gerekliliği görülmüştür.enBilgisayar Uyarlamalı TestRegresyon AğacıÖlçekArticle911611672146-328X