Kayıp verilerin benzerlik temelli atama yöntemi ile belirlenmesi ve basit atama yöntemleri ile karşılaştırılması
Determining missing data with similarity based impitation method and comparison with simple imputations method
Yazar: AHMET ŞENGÜL
Danışman: DOÇ. DR. ALPER SİNAN
Akdeniz Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training ; İstatistik = Statistics
Dizin: Atama yöntemi = Assignment method ; Benzerlik = Similarity ; Eksik gözlem = Missing observation ; Eksik veri = Missing data ; Güvenilirlik ve geçerlilik = Reproducibility of results ; Kayıp veri teknikleri = Missing data techniques ; Veri yorumlama-istatistiksel = Data interpretation-statistical ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation

Özet:
Araştırmada kayıp gözlem tamamlamada yeni yöntem olarak benzerlik temelli atama yönteminin geliştirilmesi ve bu yeni yöntem ile tanıtıcı istatistik yöntemlerinin güvenirlik ve doğru atama oranları açısından karşılaştırılması amaçlanmaktadır. Araştırma, temel araştırma modeli bağlamında kurgulanmıştır. Akdeniz Üniversitesi eğitim bilimleri alanında yapılan ilgi ölçeğini eksiksiz cevaplayan 3. Sınıf öğrenciler arasından rastgele sayılar tablosu ile seçilen 450 öğrenciye ait veriler araştırmanın çalışma grubunu oluşturmaktadır. Araştırmada elde edilen veriler üzerinde Cronbach alfa güvenirlik testi ve doğru atama oranlarının karşılaştırma analizleri ve betimleyici analizler spss paket program ile gerçekleştirilmiştir. Yapılan analizler ile benzerlik temelli atama yönteminin güvenirlik katsayısının tanıtıcı istatistik yöntemlerine göre daha yüksek olduğu görülmüştür. Ayrıca benzerlik temelli atama yöntemi ile kayıp gözlem tamamlamada doğru atama oranının tanıtıcı istatistik yöntemlerine göre daha büyük olduğu belirlenmiştir. Elde edilen bulgulara göre en çok doğru atama gerçekleştiren yöntemin benzerlik temelli atama yöntemi (% 5) olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Abstract:
In the research, it is aimed to develop similarity-based assignment method as a new method in completing missing observations and to compare this new method and descriptive statistics methods in terms of reliability and correct assignment rates. The research was designed in the context of the basic research model. The study group of the research consists of the data of 450 students selected by random numbers table among the 3rd grade students who answered the interest scale in the field of educational sciences at Akdeniz University. Cronbach's alpha reliability test and comparison analyzes of correct assignment rates and descriptive analyzes on the data obtained in the study were performed with the spss package program. With the analyzes made, it was seen that the reliability coefficient of the similarity-based assignment method was higher than the descriptive statistics methods. In addition, it has been determined that the correct assignment rate in completing the missing observation with the similarity-based assignment method is higher than the descriptive statistics methods. According to the findings, it was concluded that the most accurate assignment method was the similarity-based assignment method (5%).