Farklı örneklem büyüklüklerinde ve kayıp veri örüntülerinde ölçeklerin psikometrik özelliklerinin kayıp veri baş etme teknikleri ile incelenmesi
Investigation of psychometric properties of scales with missing data techniques for different sample sizes and missing data patterns
Yazar: UFUK AKBAŞ
Danışman: PROF. DR. EZEL TAVŞANCIL
Ankara Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Geçerlik = Validity ; Güvenilirlik = Reliability ; Kayıp veri teknikleri = Missing data techniques ; Psikometrik özellikler = Psychometric characteristics ; Veri güvenliği = Data security ; Ölçekler = Scales ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation

Özet:
Bu çalışmanın amacı, ölçeklerin psikometrik özelliklerinin farklı kayıp veri baş etme teknikleriyle incelenmesidir. Bu amaç doğrultusunda örneklem büyüklüğünün 250, 500 ve 1000; madde sayısının 10 ve 15 düzeylerinde manipüle edildiği 100 farklı yapay veri seti üretilmiştir. Eksiksiz veri setleri üzerinde tümüyle seçkisiz kayıp, seçkisiz kayıp ve seçkisiz olmayan kayıp koşulları altında %2, %5 ve %10 oranlarında silme işlemi gerçekleştirilmiştir. Kayıp verilerin bulunduğu veri setleri üzerinde liste bazında silme, Öklid uzaklığına dayalı benzer tepki örüntüsüne dayalı atama, stokastik regresyonla değer atama, beklenti – maksimizasyon algoritması ve çoklu değer atama teknikleri uygulanmıştır.
Eksiksiz veri setlerinde tümüyle seçkisiz kayıp koşulunun sağlanması aşamasında veri setindeki toplam hücre sayısı arasından rastgele değerler seçilmiş ve ilgili hücrelerdeki veriler silinmiştir. Seçkisiz kayıp koşulunun sağlanması aşamasında birinci değişkene göre yapılan sıralama üzerinden diğer değişkenlerden, birinci değişkenin ortancasının üzerinde kalan satırlardan %80, ortancanın altında kalan satırlardan ise %20 oranında silme işlemi gerçekleştirilmiştir. Seçkisiz olmayan kayıp koşulunun sağlanması aşamasında ise her bir değişken ayrı ayrı büyükten küçüğe sıralanmış ve en üst sırada kalan ölçümlerden %80, en alt sırada kalan ölçümlerden %20 oranında silme işlemi gerçekleştirilmiştir.
Eksiksiz veri setlerinden elde edilen değerler, kayıp veri baş etme teknikleriyle elde edilen kestirimler için referans olarak kullanılmıştır. Güvenirliğe ilişkin incelemeler, Cronbach alfa, McDonald omega ve ağırlıklandırılmış omega kestirimleri; geçerliğe ilişkin incelemeler ise temel bileşenler analizi kapsamında açıklanan toplam varyans oranları ve D2 istatistiği, doğrulayıcı faktör analizi kapsamında model – veri uyumuna ilişkin indeks değerleri üzerinden gerçekleştirilmiştir.
İncelemeler sonucunda, araştırmalarda sıklıkla kullanılan liste bazında silme tekniğinin ciddi sorunlara yol açabileceği; beklenti-maksimizasyon algoritması ve çoklu değer atama tekniklerinin ise genel olarak yüksek performans gösterdiği sonucuna ulaşılmış olmakla beraber, tüm durumlarda kullanılabilecek ve kesin olarak en iyi sonuçları veren tek bir yöntemin olmadığı görülmüştür.

Abstract:
The purpose of this study is to investigate the psychometric properties of scales with different missing data techniques. For this purpose 100 data sets were generated under different conditions for sample sizes (250, 500 and 1000) and number of items (10 and 15) respectively. Data points were deleted under missing completely at random, missinng at random and missing not at random conditions by two, five and ten percent. Listwise deletion, similar response pattern imputation based on Euclidian distance, stochastic regression imputation, expectation – maximization algorithm and multiple imputation were carried out on incomplete data sets.
To ensure missing completely at random mechanism, random numbers were generated based on number of items and sample size, and corresponding data points were deleted. For missing at random mechanism, data sets were sorted for the first item and data points over median were deleted with a probability of 0,8; data points under median were deleted with a probability of 0,2. And for missing not at random mechanism, all items were sorted individualy. Highest values were deleted at the ratio of 0,8 and lowest values were deleted at the ratio of 0,2.
Estimations from complete data sets were used as a base criteria for those calculated by different missing data techniques. Bias of Cronbach alpha, McDonald omega and weighted omega coefficients were investigated for reliability estimates. Extracted variances and D2 statistic obtained by principal component analysis and different indices obtained by confirmatory factor analysis are investigated for validity.
Results show that listwise deletion, which is often applied as a default missing data technique,  may cause serious problems. On the other hand expectation – maximization algorithm and multiple imputation generaly outperformed but none of the techniques are the best for all conditions.