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
- Tez No: 354788
- Danışmanlar: PROF. DR. EZEL TAVŞANCIL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2018
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKadın Çalışmaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖLGE SEFEROĞLU
- 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
2012
BiyoistatistikAnkara ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATİLLA HALİL ELHAN
- 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
2020
Beslenme ve DiyetetikHasan Kalyoncu ÜniversitesiBeslenme ve Diyetetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASEMİN BEYHAN
- 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
2024
SporTokat Gaziosmanpaşa ÜniversitesiBeden Eğitimi ve Spor Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAVUZ SELİM AĞAOĞLU
- 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
2024
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF TAN