Kayıp veri yöntemlerinin farklı değişkenler altında varyans analizi (t-Testi, ANOVA) parametreleri üzerine etkisinin incelenmesi
Examining the effect of missing data methods on variance analysis (t-Test, ANOVA) parameters under different variables
Yazar: BEGÜM ÖZTEMÜR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. İ. ALPER KÖSE
Abant İzzet Baysal Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Kayıp veri teknikleri = Missing data techniques ; Varyans analizi = Variance analysis

Özet:
Bilimsel araştırma sürecinde yapılan birçok çalışmalarda kayıp veriler söz 
konusu olabilmektedir. Veri gruplarındaki kayıp değerlerin araştırma sonuçlarını 
etkilediği bilinmektedir. Bu durum araştırmacıların daha net bilgiler elde etmesinde 
büyük bir engel oluşturmaktadır. Kayıp veri analizi yöntemleri araştırmacıların çok sık 
karşılaştıkları bu soruna çözüm getirmeyi amaçlayan yaklaşımlar içerir. Araştırmacılar 
öncelikle kayıp veriyi ortaya çıkaran nedenleri ve bu kayıp durumunun önem derecesini 
belirlemelilerdir. 
Bu araştırmada farklı birim sayılarına sahip türetilmiş veri setleri yardımıyla, 
kayıp veri yöntemleri karşılaştırılmıştır. Türetilen veri setleri sırasıyla 50, 100, 200, 400 
birime sahip düşük ve yüksek korelasyon gruplarındaki, normal dağılıma sahip olacak 
şekilde oluşturulmuştur. Rastgele koşullar altında eksiltilen %5, %10, %20 kayıp içeren 
veri setleri TROK (MCAR) yapıya sahiptir. Türetilen veri setlerine silme yöntemi, 
yerine ortalama koyma yöntemi, regresyon yöntemi ve beklenti maksimizasyonu (BM) 
yöntemi uygulanmıştır. Çalışma sonucunda kullanılan yöntemler arasındaki farklar, 
farklı korelasyona sahip, farklı büyüklükteki veri setlerinde oldukça farklılaşmıştır. 
Düşük birimli veri setlerinde (50 birim, 100 birim) regresyon ve BM yöntemleri daha 
etkin sonuçlar verirken, yüksek birimli veri setlerinde (200 birim, 400 birim) regresyon 
ve yerine ortalama koyma yöntemi tam verilerle daha tutarlı sonuçlar vermiştir. Ayrıca  
düşük korelasyonlu veri setlerinde silme yönteminin etkin bir yöntem olmadığı da 
görülmüştür. 
 

Anahtar Kelimeler: Kayıp Veri Analizi, Atama Yöntemleri, BM, Yerine 
Ortalamayı Koyma, Regresyon.

Abstract:
In the process of scientific researches there could potentially be missing data. It 
is well known that these missing data can have negative effects to the results of the 
researches. It is a big impediment for the researchers to have exact results. Process of 
missing value analysis applications include approachies aiming to find solution to these 
problems experienced by the researchers. Firstly researchers should find out the factors 
resulting missing data and define severity of the missing. 
In this research, missing value applications were compared using value sets 
produced in different numbers of unit. These set of values were produced in a way that 
they would have normal distributions in high and low correlation groups having 
respectively 50, 100, 200, 400 units. Under random conditions, reduced set of values 
having respectively %5, %10, %20 losses are in the form of Missing Completely at 
Random (MCAR). In the value sets produced, mean substitution, regression method, 
expectation-maximization (EM) method were applied, instead of deletion methods. 
Difference between the results of methods differentiated dramatically in value sets of 
different volume and different correlations. It is observed that in value sets with low 
numbers of units (50 unit, 100 units) regression and EM application are usefull on the 
other hand in value sets with high numbers of units (200 units, 400 units) mean 
substitution instead of regression method have more consistent results. Also It is  
observed that in value sets with low correlation deletion method was not an efficent 
application. 
 
Key Words: Missing Value Analysis, Imputation Method, EM, Mean Method, 
Regression