Estimating the Validity and Reliability of the Metacognitive Thinking Scale Considering Missing Data Proportions and Imputation Methods
Authors:
Article info
2024-02-26
2025-01-07
2025-03-08
None - None
Keywords
- data;
- series
- Reliability;
- Expectation
- Maximization
- Missing
- Validity;
- Logarithm;
- Methods;
- Metacognitive
- Thinking.
- Mean;
- Imputation
Abstract
Aim: The study aimed to estimate the validity and reliability of the metacognitive thinking scale considering missing data proportions and imputation methods. To achieve the objectives of the study, a metacognitive thinking scale (42 items) was administered to a randomly selected sample of 382 undergraduates from the Arab Open University in Jordan over the course of the 2023-2024 academic year. Methodology: The study used descriptive and analytical methods. Results: The results of the exploratory factor analysis indicated that the cumulative explained variance values using the logarithm of the Expectation Maximization (EM) method were higher compared to the reference group, while the cumulative explained variance values decreased using the series mean method (SM). The values of the Cronbach Alpha reliability coefficients and the McDonald Omega reliability coefficients showed differences in favor of the Logarithm of Expectation Maximization (EM) method for all cases of missing data proportions compared to the reference group, while the differences were in favor of the reference group compared to the Series Mean method (SM). Conclusions: The Expectation Maximization (EM) logarithm method is superior to other methods for imputation of missing data. Recommendation: The possibility of using the logarithm of the Expectation Maximization Method (EM) for imputing missing data. It is also conducting a comparative study that takes into account varying proportions of missing data and different imputation methods using psychological scales.
تقدير الصدق والثبات لمقياس التفكير ما وراء المعرفي في ضوء نسب البيانات المفقودة وطرق تعويضها
المؤلفون:
معلومات المقال
2024-02-26
2025-01-07
2025-03-08
None - None
الكلمات الإفتتاحية
- data;
- series
- Reliability;
- Expectation
- Maximization
- Missing
- Validity;
- Logarithm;
- Methods;
- Metacognitive
- Thinking.
- Mean;
- Imputation
الملخص
تقدير الصدق والثبات لمقياس التفكير ما وراء المعرفي في ضوء نسب البيانات المفقودة وطرق تعويضها. ولتحقيق أهداف الدراسة جرى تطبيق مقياس للتفكير ما وراء المعرفي المكون من (42) فقرة، على عينة قوامها(382) طالباً جرى اختيارهم عشوائياً من طلبة الجامعة العربية المفتوحة في الأردن خلال العام الدراسي 2023/2024. المنهج: استخدمت الدراسة المنهج الوصفي التحليلي. النتائج: أشارت نتائج التحليل العاملي الاستكشافي أن قيم التباين المفسّر التراكمية بإستخدام طريقة لوغاريتم تعظيم التوقعات (EM) كانت أعلى مقارنة بالمجموعة المرجعية، بينما انخفض مقدار التباين المفسّر التراكمية بإستخدام أسلوب الوسط المتسلسل (SM). وأظهرت النتائج وجود فروق بين قيم معاملات ثبات كرونباخ ألفا وكذلك في قيم معاملات ثبات مكدونالد أوميغا لصالح طريقة لوغاريتم تعظيم التوقعات (EM) لجميع حالات نسب فقد البيانات مقارنة بالمجموعة المرجعية، بينما كانت الفروق لصالح المجموعة المرجعية مقارنة بأسلوب الوسط المتسلسل (SM). الاستنتاجات: أفضلية طريقة لوغاريتم تعظيم التوقعات (EM) لتعويض البيانات المفقودة مقارنة بالطرق الأخرى. التوصيات: استخدم طريقة لوغاريتم تعظيم التوقعات (EM) لتعويض البيانات المفقودة، وإجراء دراسة مقارنة في ضوء نسب فقد للبيانات وطرق تعويض مختلفة باستخدام مقاييس نفسية.
Since 2019
Cite Score (Scopus): 0.5
Time to First Decision: 7 Days
Submission to Acceptance: 60 Days
Acceptance to Publication: 10 Days
Acceptance Rate: 20%
Call for Papers:
Special Issue on
Innovative Assessment in the Age of AI: Strategies for Quality
Why should you
Publish With Us?
An-Najah National University
Nablus, Palestine
Nablus, Palestine
- P.O. Box
- 7, 707
- Fax
- (970)(9)2345982
- Tel.
- (970)(9)2345560
- (970)(9)2345113/5/6/7-Ext. 2628
- [email protected]
- EIC
- Prof. Waleed Sweileh