Eğitimde kayıp verilerin kümeleme analizine etkisi
Impact of missing data on cluster analysis in education
Yazar: FERHAN KORKMAZ
Danışman: DOÇ. DR. ALPER SİNAN
Akdeniz Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training ; İstatistik = Statistics

Özet:
Çalışma yapılan araştırmada örneklemi oluşturan en az bir verinin elde edilemediği durumda kayıp veri  sorunu ortaya çıkmaktadır. Kayıp veri oluşumu aşamasında veriyi elde etme şekli, zamanın yetersizliği, bilerek soruyu cevaplamama gibi nedenlerle kayıp veri sorunu meydana gelmiş olabilir. Yapılan araştırmaların neredeyse bu koşullarda tümünde kayıp veriler oluşabilmektedir.  Oluşan bu kayıp(eksik) veriler araştırmanın sonucunu büyük oranda etkileyebilmektedir. Farklı istatistiksel yöntemlerle bu kayıp verilerin etkileri azaltılmaya çalışılmaktadır.  Kayıp veri ile baş etme yöntemleri arasında veri silme, yerine atama yöntemleri en çok kullanılan yöntemlerdir. Yapılan çalışmada veri atama yöntemleri kullanılarak kümeleme analizi yapabilmek için veriler MEB (2023) ve TÜİK (2023) tarafından illere göre sınıflara ayrılmış şekilde yayımlanan verilerden elde edilmiştir. Veriler seçilirken yaşam endeksleri ve eğitim endeksleri tercih edilmiştir. Verilerin %8'i rastgele seçilerek kayıp veri seti elde edilmiştir. Kümeleme analizi yapılırken ilk olarak kayıp veri olmadan analiz yöntemleri kullanılmıştır. Kümeleme analizi yöntemlerinden gruplar içi ortalama bağıntı yöntemi, ward yöntemi,  k-ortalama yöntemi ve iki adımlı kümeleme yöntemi kullanılmıştır. Uzaklık ölçüsü olarak Öklid uzaklığı tercih edilmiştir. Analizin yapılması aşamasında SPSS 22.0 programı kullanılmıştır. Kullanılan kümeleme analizi yöntemlerinde oluşan kümelerin değiştiği ve uç değerler oluştuğu görülmüştür. Kayıp veri oluşması durumunda uç değerlerden etkilenmediği için medyan atama yönteminin en çok tercih edilebilecek yöntem olduğu anlaşılmıştır. Diğer yöntemler uç değerlerden etkilendiği için kümelenme sonuçları farklılık göstermiştir. Elde edilen analiz sonuçları çalışmada yer almaktadır.

Abstract:
In the research conducted, when at least one of the data forming the sample cannot be obtained, the problem of missing data arises. The issue of missing data may have occurred due to reasons such as the way data was obtained, insufficient time, or intentionally not answering the question. In almost all of the studies conducted under these conditions, missing data can occur. The resulting missing (incomplete) data can largely affect the outcome of the research. Different statistical methods are used to reduce the effects of these missing data. Among the methods of dealing with missing data, data deletion and imputation methods are the most commonly used methods. In the conducted study, data imputation methods were used to perform cluster analysis using data obtained from data published by the Ministry of National Education (2023) and the Turkish Statistical Institute (2023) classified by provinces During data selection, living indices and education indices were preferred. 8% of the data was randomly selected to obtain the missing data set. Initially, analysis methods without missing data were used during the clustering analysis. Among the cluster analysis methods, within-group mean correlation method, ward method, k-means method, and two-step clustering method were used. Euclidean distance was preferred as the distance measure. The SPSS 22.0 program was used during the analysis process. It was observed that the clusters changed and outliers occurred in the cluster analysis methods used. It was understood that the median imputation method is the most preferred method because it is not affected by outliers in case of missing data. Since other methods were affected by outliers, the clustering results showed variations. The results of the analysis are included in the study.