Kayıp veri ile baş etme yöntemlerinin ölçme değişmezliğine etkisi açısından karşılaştırılması
Comparison of influence of the missing data handling methods on measurement invariance
Yazar: MEHMET ALİ IŞIKOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. BURCU ATAR
Hacettepe Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Başa çıkma = Coping ; Fen okuryazarlığı = Scientific literacy ; Kayıp veri teknikleri = Missing data techniques ; Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı = Programme for International Student Assesment ; Ölçme değişmezliği = Measurement invariance ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation

Özet:
Bu araştırmanın amacı kayıp veri ile baş etme yöntemlerinin ölçme değişmezliğine etkisi açısından karşılaştırılmasıdır. Bu amaçla PISA 2015 uygulamasına Türkiye'den katılmış ve fen okuryazarlığına ilişkin duyuşsal özelliklerden fen öğrenme motivasyonu ile ilgili maddelere eksiksiz yanıt vermiş 5496 öğrenci verisi kullanılmıştır. Farklı örneklem büyüklüklerinde ve farklı oranlardaki kayıp verilerde araştırma yapmak için eksiksiz veri setinden 300, 1000 ve 2000 kişilik örneklemler oluşturulmuş ve her bir örneklem büyüklüğünden tamamen rassal olarak kayıp (TROK) mekanizmasına sahip olacak şekilde %5, %10 ve %20 kayıp veri oluşturulmuştur. Elde edilen tüm veri setlerinde kayıp veriler, dizin silme (DS), seri ortalaması atama (SO), regresyon atama (RA), beklenti maksimizasyonu (BM) ve çoklu atama (ÇA) yöntemleri ile tamamlanmış ve çok gruplu doğrulayıcı faktör analizi (ÇGDFA) yöntemi ile cinsiyetler arası ölçme değişmezliği çalışması yapılmıştır. Her bir veri setinden elde edilen bulgular, referans değerler ile karşılaştırılmıştır.
Araştırmanın sonuçlarında, 300 kişilik ve %5 kayıp içeren veri setinde BM yöntemi, 300 kişilik %10 ve %20 kayıp içeren veri setlerinde ise ÇA ve BM yöntemleri, referans değerlere diğer yöntemlerden daha yakın sonuçlar vermiştir. 1000 kişilik veri setlerinde; %5 kayıp içeren veri setinde RA yöntemi, %10 kayıp içeren veri setinde BM ve ÇA yöntemi, %20 kayıp içeren veri setinde ise BM yöntemi diğer yöntemlere göre referans değerlere daha yakın sonuçlar ortaya koymuştur. 2000 kişilik veri setlerinde; %5 kayıp içeren veri setinde RA, BM ve ÇA yöntemleri, %10 kayıp içeren veri setinde ÇA yöntemi, %20 kayıp içeren veri setinde ise BM yöntemi referans değerlere en yakın sonuçları vermiştir.

Abstract:
The purpose of this study is to compare the missing data handling methods in terms of the influence on measurement invariance. For this purpose, data of 5496 students participated in PISA 2015 tests from Turkey and responded to the items about science learning motivation was used. Sampling of 300, 1000, and 2000 students were created from the complete data to research on missing data of different sample sizes and different rates. 5%, 10% and 20% missing data were generated as having missing completely at random (MCAR) mechanism from the size of each sample. In all data sets, missing data was completed with listwise deletion (LD), serial mean imputation (SMI), regression imputation (RI), expectation maximization (EM) and multiple imputation (MI) methods, and measurement invariance study between genders was investigated with multiple-group confirmatory factor analysis. Findings from each dataset were compared with reference values.
In the result of the study, EM method in the data set with 300 students and 5% missing, MI and EM methods in the data sets with 300 students and 10% and 20% missing gave more similar results than the other methods. In data sets of 1000 students, RI method in the data set with 5% missing, EM and MI methods in the data set with 10% missing, EM method in the data set with 20% missing show more similar results than the other methods. In the data sets of 2000 students, RI, EM and MI methods in the data set with 5% missing, MI method in the data set with 10% missing and EM method in the data set with 20% missing gave more similar results than the other methods.