Tek boyutlu ve çok boyutlu likert tipi ölçekler için farklı kayıp veri ile başa çıkma yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of different methods of dealing with missing data for unidimensional and multidimensional likert-type scales
Yazar: MUHAMMET CURABAY
Danışman: PROF. DR. ŞEREF TAN
Gazi Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training

Özet:
Bu araştırmanın amacı, farklı miktarda kayıp veri içeren tek boyutlu ve çok boyutlu Likert tipi ölçeklerde kullanılan çeşitli kayıp veri ile başa çıkma yöntemlerini incelemek ve değerlendirmektir. Araştırmada, çok boyutlu "İşsizlik Kaygısı Ölçeği" ile araştırmacı tarafından geliştirilen tek boyutlu "Mesleki Bilişsel Gelişim Öz-değerlendirme Ölçeği" kullanılmıştır. Tam veri setinden Tamamen Rastgele Olan Kayıp (TROK), Rastgele Olan Kayıp (ROK) ve İhmal Edilemez Kayıp (İEK) mekanizmalarında  ve 0,01, 0,05, 0,10 ve 0,20 oranında kayıp veri setleri oluşturulmuştur. Farklı kayıp veri oranlarına sahip veri setleri için kayıp veri ile başa çıkma yöntemleri olarak Tam Hücre Analizi, Kişi Ortalaması, Kişi Medyanı, Madde Ortalaması, Madde Medyanı, Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları, En Çok Olabilirlik, Rastgele Orman yöntemleri kullanılmış ve model uyum indeksleri, madde faktör yüklemeleri ve betimsel istatistikler bakımından karşılaştırılmıştır. Sınıflandırma ve Regresyon Ağaçları, En Çok Olabilirlik ve Rastgele Orman yöntemleri model uyum indeksleri ve faktör yüklemeleri açısından geleneksel yöntemlere kıyasla tam veriye daha yakın sonuçlar sağlamıştır. Geleneksel yöntemler arasında, Tam Hücre Analizi Yöntemi, örneklem büyüklüğünü büyük ölçüde azaltması ve tam veriye kıyasla model uyum indekslerinde önemli farklılıklara neden olması nedeniyle en kötü sonuçları vermiştir. Kayıp veri oranı düşük veri setleri için ortalamaya dayalı ve medyana dayalı kayıp tamamlama yöntemleri, nispeten iyi sonuçlar vermişken, kayıp veri oranı arttıkça sonuçlar kötüleşmiştir.

Abstract:
The purpose of this research is to examine and evaluate various missing data dealing methods used in unidimensional and multidimensional Likert-type scales containing different amounts of missing data. In the study, the multidimensional "Unemployment Anxiety Scale" and the one-dimensional "Vocational Cognitive Development Self-Assessment Scale" developed by the researcher were used. Missing data sets were created from the full data set (MCAR, MAR and MNAR) with mechanisms and at proportions  of 0.01, 0.05, 0.10 and 0.20. For data sets with different missing data proportions, Complete Case, Person Average, Person Median, Item Average, Item Median, Classification and Regression Trees, Maximum Likelihood, Random Forest methods were used as methods to deal with missing data.  Model fit indices, item factor loadings were compared in terms of loadings and descriptive statistics. Results provided by Classification and Regression Trees, Maximum Likelihood and Random Forest methods were found to be closer to full data in terms of model fit indices and factor loadings compared to traditional methods. Among traditional methods, the Complete Case Method was found the yield the worst results as it significantly  reduced the sample size and caused significant differences in model fit indices compared to full data. While mean-based and median-based missing completion methods yielded relatively good results for data sets with a low missing data proportion, the results worsened as the missing data rate increased.