Kayıp veri ile baş etme yöntemleri
Missing data handling methods
- Tez No: 637968
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YELİZ KAŞKO ARICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyoistatistik, Biostatistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ordu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Araştırmalarda üzerinde çalışılan değişken(ler) bakımından örneklemi oluşturan en az bir deney ünitesinden planlanan veri elde edilememiş ise“kayıp veri”sorunu ortaya çıkmaktadır. Veriyi elde etme yöntemi, zaman yetersizliği, çalışılan deney ünitelerinde meydana gelen kayıplar gibi çok çeşitli sebepler ile kayıp veri sorunu meydana gelebilmektedir. Sonuçlarını etkilemesi sebebiyle kayıp verilerin varlığı istatistik analiz içeren araştırmalarda önemli bir husustur. Özellikle boylamsal verilerin elde edildiği çalışmalarda bu sorun ile başedilmesi daha büyük önem taşımaktadır. Araştırmalarda karşılaşılan kayıp veri sorunu ile başetmek amacıyla günümüze kadar farklı yakşalımlar benimsenmiş ve çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu tez çalışmasında kayıp veri sorunu, kayıp veri mekanizmaları ve kayıp veri ile başetme yöntemlerinin detaylı olarak anlatılması amaçlanmıştır. Farklı istatistik programlarda uygulama örnekleri hazırlananmış olup bu tez çalışmasının kayıp veri sorunu yaşayan araştırıcılara ışık tutması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
In the researches, if the planned data could not be obtained from at least one experimental unit that constitutes the sample in terms of the variable(s) studied, the problem of“missing data”arises. This problem can occur due to various reasons such as method of obtaining data, lack of time, losses in the experiment units studied. The presence of missing data is an important consideration in research involving statistical analysis because it affects the results. Especially in studies where longitudinal data are obtained, it is more important to deal with this problem. Different approaches have been adopted and various methods have been developed to deal with the missing data problem encountered in the researches. In this thesis, it is aimed to describe the missing data problem, the missing data mechanisms and the missing value solution methods in detail. Application examples have been prepared in different statistical programs and it is expected to shed light on researchers who have missing data problems.
Benzer Tezler
- Genellenebilirlik kuramında kayıp veri ile baş etme yöntemleri üzerine bir araştırma
A research on the handling missing data methods in generalizability theory
DİLAY AK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimEge ÜniversitesiÖlçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ATILGAN
- Kayıp veri ile baş etme yöntemlerinin ölçme değişmezliğine etkisi açısından karşılaştırılması
Comparison of influence of the missing data handling methods on measurement invariance
MEHMET ALİ IŞIKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU ATAR
- Kayıp veri ile baş etme yöntemlerinin ölçme değişmezliğine etkisinin karşılaştırılması
Comparison of influence of the missing data handling methods on measurement invariance
RIDVAN PEHLİVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURİ DOĞAN
- Kayıp veri ile baş etme yöntemlerinin güvenirlik kestirimleri üzerine etkisi
Comparison of influence of the missing data handling methods on reliability estimation
İZEL BAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU ATAR
- Methods for handling missing data for observational studies with repeated measurements
Tekrarlayan ölçümlü gözlemsel araştırmalarda kayıp veri ile baş etme yöntemleri
OYA KALAYCIOĞLU
Doktora
İngilizce
2015
BiyoistatistikUniversity of London - University College LondonBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RUMANA OMAR