Rasch Modeline uygun yanıt desenlerinde bilgisayar uyarlamalı test yöntemi ile makine öğrenmesi yöntemlerinin tahmin performanslarının benzetim çalışması ile karşılaştırılması
Comparison of prediction performance of computer adaptive testing with machine learning methods in response patterns suitable for Rasch Model with simulation study
Yazar: EMRAH GÖKAY ÖZGÜR
Danışman: DOÇ. DR. BEYZA DOĞANAY ERDOĞAN
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Benzetim = Simulation ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Rasch modeli = Rasch model ; Tahmin yöntemleri = Estimation methods ; Tahmin öğrenme = Forecast learning ; Ölçekler = Scales

Özet:
Sağlık alanında doğrudan ölçüm yapılamayan örtük (latent) değişkenlerin değerlendirilmesinde kullanılan ölçekler bireylerin  düzeyleri hakkında bilgi sahibi olmak için kullanılır. Ölçekler klasik kalem-kağıt uygulaması yanı sıra BUT yöntemi ile de uygulanabilir.
Bu tez çalışmasında, farklı senaryolarda Rasch modelinden türetilen yapay verilerde BUT uygulamasında yaygın olarak kullanılan algoritma (algoritma içerisinde olasılıksal model olarak Rasch modeli ve soru seçim kriteri olarak da bilgi kriterine dayalı soru seçimi) ile BUT uygulamasına alternatif yeni bir yaklaşım olarak makine öğrenmesi algoritmalarının (CART, RF, GBM ve XGBoost) performansları incelenmiştir.
Farklı parametreler için değerlendirilen yöntemlerin birbirilerinden üstün olduğu farklı parametreler bulunmuştur. Madde sayıları dikkate alındığında CART yönteminin en az madde ile tahminleri yaptığı sonucu ortaya çıkmıştır. RMSE değerlerine bakıldığında ise GBM ve XGBoost yöntemlerinin düşük RMSE değerlerine sahip olduğu görülmektedir. Karşılaştırılan yöntemler toplam skorları tahmininde iyi bir SKK değerine sahiptir.
Genel olarak yapılan karşılaştırmalar sonucunda, yeni bir çalışma planlayan bir kişinin amacına uygun olarak BUT yöntemine alternatif olarak makine öğrenmesi yöntemlerini kullanması önerilmektedir.

Abstract:
The scales used to measure latent variables, which cannot be measured directly in the field of health, are used to have information about the characteristics () levels of individuals. Scales can be answered with classical methods as well as CAT method.
In this thesis, the performance of machine learning algorithms (CART, RF, GBM and XGBoost ) as a new approach to CAT application with the algorithm routinely used in CAT application (Rasch model as a probabilistic model in the algorithm and information criterion as a question selection criterion) in an simulation data derived from different scenarios from the Rasch model.
Different parameters were found in which the methods evaluated for different parameters are superior to each other. When the number of items is taken into account, it is revealed that the CART method makes predictions with the least number of items. When RMSE values are analyzed, it is seen that GBM and XGBoost methods have low RMSE values. The methods compared have a good ICC value in estimating total scores.
As a result of general comparisons, it is recommended that a person planning a new study use machine learning methods as an alternative to the CAT method in accordance with its purpose.