Şans başarısı düzeltme ve kayıp veri yöntemlerine göre test ve madde istatistiklerinin incelenmesi
Analysis of test and item statistics according to methods of correcting chance success and the methods of missing data
Yazar: METİN ALTUN
Danışman: PROF. DR. SELAHATTİN GELBAL
Hacettepe 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
Dizin: Baş etme stratejileri = Coping strategies ; Düzeltme yöntemleri = Correction methods ; Kayıp azaltma yöntemleri = Loss reduction methods ; Kayıp veri teknikleri = Missing data techniques ; Madde istatistikleri = Item statistics ; Test istatistikleri = Test statistics ; Test maddeleri = Test items ; Testler = Tests ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation ; Şans başarısı = Chance success

Özet:
Bu çalışmanın amacı, şans başarısı düzeltme formüllerine ve kayıp veri ile baş etme yöntemlerine göre test ve madde istatistiklerinin incelenmesidir. Bu amaç doğrultusunda 20 maddeden oluşan 500, 1000 ve 1500 kişilik veri setleri üretilmiştir. Bu veri setlerinin test ve madde istatistikleri hesaplanmıştır. Üretilen veri setlerine şans başarısı düzeltme formülleri uygulanmış akabinde test ve madde istatistikleri hesaplanmıştır. İlk başta üretilen tam veri setlerinden tamamen rastsal olarak kayıp (TROK) mekanizmasına uygun şekilde %5, %10 ve %20 kayıp oranına sahip yeni veri setleri üretilmiştir. Bu kayıp veri setlerinin test ve madde istatistikleri hesaplanmıştır. Ardından bu kayıp veri setlerine kayıp veri ile baş etme yöntemlerinden dizin silme (DS), regresyon atama (RA) ve beklenti maksimizasyonu (BM) yöntemleri kullanılarak tamamlanmış veri setlerinin test ve madde istatistikleri hesaplanmıştır. Tam, şans başarısı düzeltme formülleri uygulanan, kayıp veriye sahip olan ve kayıp veri ile baş etme yöntemleri uygulanan veri setlerinden elde edilen test ve madde istatistikleri incelenmiştir. Araştırma sonucunda şans başarısının test güvenirliğini, test varyansını ve madde ayırt edicilik indeksini azalttığı; madde güçlük indeksini, testin ortalama güçlüğünü ve test ortalamasını artırdığı anlaşılmıştır. Şans başarısına karşı alınacak en önemli tedbirin uygulanacak testin şans başarısından en az etkilenecek özellikte seçilmesi ve maddelerde şansla doğru cevabın bulunması olasılığının küçültülmesidir. Kayıp veri ile baş etme yöntemleri uygulanması sonucunda tam veri setleriyle en tutarlı sonuçların beklenti maksimizasyonu (BM) yöntemi ile elde edildiği anlaşılmıştır. Özellikle kayıp veri oranın arttığı veri setlerinde beklenti maksimizasyonu yönteminin kullanılması önerilebilir.

Abstract:
The aim of this study is to examine test and item statistics according to chance success correction formulas and methods of coping with missing data. For this purpose, data sets of 500, 1000 and 1500 people consisting of 20 items were produced. Test and item statistics of these data sets were calculated. Chance success correction formulas were applied to the produced data sets, and then test and item statistics were calculated. New datasets with 5%, 10% and 20% loss rates were produced from the originally produced full datasets in accordance with the completely random loss (MCAR) mechanism. The test and item statistics of these missing data sets were calculated. Then, test and item statistics of the completed data sets were calculated by using listwise deletion (LD), regression imputation (RI) and expectation maximization (EM) methods, which are methods of dealing with missing data. The test and item statistics obtained from the data sets that have full, chance success correction formulas, have missing data and methods of coping with missing data have been examined. As a result of the research, it was found that chance success decreased test reliability, test variance and item discrimination index; It was understood that it increased the item difficulty index, the average difficulty of the test and the test average. The most important measure to be taken against chance success is to choose the test to be applied with the feature that will be least affected by chance success and to reduce the probability of finding the right answer in the items by chance. As a result of applying methods to deal with missing data, it was understood that the most consistent results with full data sets were obtained with the expectation maximization (EM) method. It can be recommended to use the expectation maximization method, especially in data sets where the rate of missing data increases.