Likert tipi ölçeklerde kayıp verilere değer atamada yapay sinir ağlarının kullanımı
The use of artificial neural networks in imputations of missing data in likert type scale
Yazar: MÜNEVVER BAŞMAN
Danışman: PROF. DR. EZEL TAVŞANCIL
Ankara Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Kayıp veri teknikleri = Missing data techniques ; Likert modeli = Likert model ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Ölçekler = Scales ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation

Özet:
Veri setlerinden daha etkili analiz sonuçları elde etmek ve daha doğru
kararlar vermek için veri setlerinde yer alan kayıp verilerin üstesinden gelmek
gerekmektedir. Bu amaçla literatürde çeşitli yöntemler bulunmaktadır.
Bunlardan birisi de yapay sinir ağlarıdır. Temel araştırma niteliğindeki bu
araştırmada PISA 2009 öğrenci anketinde yer alan öğrencilerin okumaya
ilişkin tutumunu gösteren Türkiye verileri kullanılarak, kayıp verilere değer
atama yöntemlerinden yapay sinir ağları yönteminin kullanımı incelenmiştir.
Bu araştırmanın çalışma grubunu PISA 2009 uygulamasına Türkiye'den
katılan tam veri setine sahip öğrenciler içerisinden alınan 500 öğrenci
oluşturmuştur. Çalışma grubuna dahil edilen 500 öğrencinin 11 maddeye
verdiği cevaplardan öncelikle herhangi bir değişkendeki gözenek sayısı,
sonrasında herhangi iki değişkendeki gözenek sayısı ve daha sonra herhangi
üç değişkendeki gözenek sayısı SPSS programı kullanılarak seçkisiz
olarak %5, %15 ve %30 oranlarında kayıp veri elde edilecek şekilde
belirlenerek veri setleri oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setlerine yapay sinir
ağları yöntemiyle kayıp verilere değer ataması MATLAB programı
kullanılarak yapılmış, elde edilen tam veri setlerine SPSS programı
kullanılarak açımlayıcı faktör analizi yapılmıştır. Ayrıca SPSS ve LISREL
programları kullanılarak güvenirlik analizleri de yapılmıştır. Elde edilen
bulgular, kayıp verilere yapay sinir ağlarıyla değer atanması sonucunda
oluşan veri setlerinin ölçme aracının faktör yapısını değiştirmediği, gerçek
veri setine yapılan faktör analizindeki gibi 'tek faktörlü' olduğu görülmüştür.
Açıklanan varyans oranı, düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları ve
Cronbach alfa ve omega güvenirlik katsayılarının da gerçek veri setiyle tutarlı
sonuçlar verdiği belirlenmiştir.

Abstract:
Researchers need to find a way to deal with the missing data in data sets in
order to obtain better analysis results and to give better decisions. There are
several methods developed in literature for this purpose and Artificial Neural
Networks is one of these methods. This paper, which is considered to be a
fundamental research, aims to examine the effectiveness of the Artificial
Neural Networks methods using Türkiye's data showing students' attitudes
towards reading located in the PISA 2009 students' questionnaire. The
working group of this research study is formed of 500 students who are
chosen from complete data among students who attended the PISA 2009
application in Türkiye. Firstly in any one of the variables and then any two of
the variables and finally any three of the variables of the 500 students that
are included in this working group are selected randomly and data sets are
created to obtain missing data at the rate of 5%, 15% and 30% to be used in
SPSS program. Missing data in the created data sets are estimated by
artificial neural networks using MATLAB. Then we applied an explanatory
factor analysis to the completed data sets using SPSS. Furthermore we
applied reliability analyses to the completed data sets using SPSS and
LISREL. We found out that the data sets obtained after the missing data
were assigned by artificial neural networks did not change the factor structure
of the measurement tool and it consists of a single factor as it was seen by
the factor analysis done for the real data set. It is also seen that the results
related to the explained variance rate, corrected item-total correlations and
also Cronbach alpha and omega reliability coefficients of the created data
sets are consistent with the results of the real data sets.