Kayıp veriyle başa çıkma yöntemlerinin değişen madde fonksiyonu üzerindeki etkisinin incelenmesi
Investigation of the impact of techniques of handling missing data on differential item functioning
Yazar: PELİN TAMCI
Danışman: PROF. DR. HÜLYA KELECİOĞLU
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Beklenti maksimizasyonu = Expectation maximization ; Değişen madde fonksiyonu = Differential item function ; Kayıp veri teknikleri = Missing data techniques ; SIBTEST yöntemi = SIBTEST method ; Sıfır atama = Zero assignment ; Çoklu imputasyon = Multiple imputation ; Çoklu veri atama yöntemi = Multiple imputation method

Özet:
Bu araştırmada sıfır atama (SA), çoklu değer atama (ÇDA) ve beklenti maksimizasyonu (BM) yöntemlerinin farklı koşullar altında değişen madde fonksiyonu (DMF) üzerindeki etkilerini incelemek amaçlanmıştır. Bu üç yöntemin etkisi I. tip hata ve güç oranlarına göre değerlendirilmiştir. Çalışmada incelenen koşullar; örneklem büyüklüğü (450 ve 900 kişi), odak-referans grup oranı (150/300, 225/225, 350/550, 450/450), DMF düzeyi (A, B ve C) ve kayıp veri oranı (%10, %20 ve %30) dır. Araştırmada kullanılan veri setleri, PISA 2012 matematik testi sonuçlarından elde edilen tam veri setinden tamamen rastgele kayıp (TRK) mekanizması altında veri silinerek elde edilmiştir. Kayıp verili veri setlerine SA, ÇDA ve BM yöntemleriyle veri ataması yapılmıştır. Veri setlerine SIBTEST yöntemiyle DMF analizi yapılmıştır. I. tip hata açısından SA yöntemi %30 kayıp veri durumunda diğer kayıp veri oranlarına göre, A ve B düzeyinde DMF için C düzeyindeki DMF'ye göre daha iyi performans sergilemiştir. İncelenen tüm koşullar açısından ÇDA yöntemi I. tip hata açısından iyi sonuçlar vermiştir. BM yöntemi A düzeyinde DMF koşulunda, B ve C düzeyinde DMF'ye göre daha iyi performans göstermiştir. SA yönteminin %10 kayıp veri durumunda, %20 ve %30 oranlarına göre daha kabul edilebilir güç oranlarına sahip olduğu gözlenmiştir. BM ve ÇDA yöntemlerinin güç oranlarının %30 kayıp veri oranı ve A düzeyinde DMF koşullarının her biri için incelenen diğer koşullara göre daha kötü performans sergilediği görülmüştür.

Abstract:
The purpose of this study is to investigate the impacts of zero imputation (ZI), multiple imputation (MI), expectation maximization (EM) on differential item functioning under different conditions. The impacts of these three methods were evaluated with regard to type I error rate and power rate. The conditions investigated in this study are sample size (450 and 900), focal-reference group rate (150/300, 225/225, 350/550, 450/450), DIF level (A, B and C) and missing data rate (%10, %20 and %30). Data sets used in this study are generated under missing completely at random (MCAR) mechanism deleting data from complete data set taken from PISA 2012 maths test. Using ZI, MI and EM methods data imputation has been done to data sets. DIF analysis has been made through SIBTEST method on data sets. In terms of type I error rates, ZI performs better at %30 missing data rate than the other rates and ZI performs better at A and B DIF levels than C DIF level; MI performs well for all the conditions which are examined and EM performs better at A DIF level condition than B and C DIF levels. It has been noticed that ZI has more acceptable power rates at % 10 missing rate condition than it has %20 and %30 missing data rates. It has been observed that the power rates of both EM and MI perform worse at %30 missing data rate condition as well as A DIF level condition than all the other conditions examined.