Geri Dön

Likert tipi ölçeklerde kayıp verilere değer atamada yapay sinir ağlarının kullanımı

The use of artificial neural networks in imputations of missing data in likert type scale

  1. Tez No: 354788
  2. Yazar: MÜNEVVER BAŞMAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EZEL TAVŞANCIL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Veri setlerinden daha etkili analiz sonuçları elde etmek ve daha doğru kararlar vermek için veri setlerinde yer alan kayıp verilerin üstesinden gelmek gerekmektedir. Bu amaçla literatürde çeşitli yöntemler bulunmaktadır. Bunlardan birisi de yapay sinir ağlarıdır. Temel araştırma niteliğindeki bu araştırmada PISA 2009 öğrenci anketinde yer alan öğrencilerin okumaya ilişkin tutumunu gösteren Türkiye verileri kullanılarak, kayıp verilere değer atama yöntemlerinden yapay sinir ağları yönteminin kullanımı incelenmiştir. Bu araştırmanın çalışma grubunu PISA 2009 uygulamasına Türkiye'den katılan tam veri setine sahip öğrenciler içerisinden alınan 500 öğrenci oluşturmuştur. Çalışma grubuna dahil edilen 500 öğrencinin 11 maddeye verdiği cevaplardan öncelikle herhangi bir değişkendeki gözenek sayısı, sonrasında herhangi iki değişkendeki gözenek sayısı ve daha sonra herhangi üç değişkendeki gözenek sayısı SPSS programı kullanılarak seçkisiz olarak %5, %15 ve %30 oranlarında kayıp veri elde edilecek şekilde belirlenerek veri setleri oluşturulmuştur. Oluşturulan veri setlerine yapay sinir ağları yöntemiyle kayıp verilere değer ataması MATLAB programı kullanılarak yapılmış, elde edilen tam veri setlerine SPSS programı kullanılarak açımlayıcı faktör analizi yapılmıştır. Ayrıca SPSS ve LISREL programları kullanılarak güvenirlik analizleri de yapılmıştır. Elde edilen bulgular, kayıp verilere yapay sinir ağlarıyla değer atanması sonucunda oluşan veri setlerinin ölçme aracının faktör yapısını değiştirmediği, gerçek veri setine yapılan faktör analizindeki gibi 'tek faktörlü' olduğu görülmüştür. Açıklanan varyans oranı, düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları ve Cronbach alfa ve omega güvenirlik katsayılarının da gerçek veri setiyle tutarlı sonuçlar verdiği belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Researchers need to find a way to deal with the missing data in data sets in order to obtain better analysis results and to give better decisions. There are several methods developed in literature for this purpose and Artificial Neural Networks is one of these methods. This paper, which is considered to be a fundamental research, aims to examine the effectiveness of the Artificial Neural Networks methods using Türkiye's data showing students' attitudes towards reading located in the PISA 2009 students' questionnaire. The working group of this research study is formed of 500 students who are chosen from complete data among students who attended the PISA 2009 application in Türkiye. Firstly in any one of the variables and then any two of the variables and finally any three of the variables of the 500 students that are included in this working group are selected randomly and data sets are created to obtain missing data at the rate of 5%, 15% and 30% to be used in SPSS program. Missing data in the created data sets are estimated by artificial neural networks using MATLAB. Then we applied an explanatory factor analysis to the completed data sets using SPSS. Furthermore we applied reliability analyses to the completed data sets using SPSS and LISREL. We found out that the data sets obtained after the missing data were assigned by artificial neural networks did not change the factor structure of the measurement tool and it consists of a single factor as it was seen by the factor analysis done for the real data set. It is also seen that the results related to the explained variance rate, corrected item-total correlations and also Cronbach alpha and omega reliability coefficients of the created data sets are consistent with the results of the real data sets.

Benzer Tezler

  1. Invitational leadership practices at a school of foreign languages from a gendered perspective: A case study

    Bir yabancı diller yüksek okulundaki katılımcı liderlik uygulamalarının toplumsal cinsiyet çerçevesinde incelenmesi: Bir durum çalışması

    ZÜBEYDE DURNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Kadın Çalışmaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖLGE SEFEROĞLU

  2. Çoklu atama yöntemlerinin Rasch modelleri için performansının benzetim çalışması ile incelenmesi

    Assessing the performance of multiple imputation techniques for Rasch models with a simulation study

    BEYZA DOĞANAY ERDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    BiyoistatistikAnkara Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATİLLA HALİL ELHAN

  3. Üniversite öğrencilerinin toplu beslenme hizmetlerinden memnuniyet durumu ve yemeklerde oluşan artık düzeyinin belirlenmesi

    Satisfaction status of university students campus dining services and determination of plate waste in foods

    NİDA NUR SÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Beslenme ve DiyetetikHasan Kalyoncu Üniversitesi

    Beslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YASEMİN BEYHAN

  4. Okul sporlarına katılan gençler kategorisindeki basketbolcuların antrenörleri ile ilişkisinin incelenmesi

    Examining the relationship of basketball players with their coaches in the category of young people participating in school sports

    NECMETTİN ULUÖZLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    SporTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi

    Beden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YAVUZ SELİM AĞAOĞLU

  5. 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

    MUHAMMET CURABAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞEREF TAN