Kayıp veriyle başa çıkma yöntemlerinin test eşitlemeye etkisinin incelenmesi
Investigation of the impact of techniques of handling missing data on the test equating
- Tez No: 808109
- Danışmanlar: PROF. DR. BURCU ATAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 146
Özet
Bu araştırmada; kayıp veriyle başa çıkma yöntemlerinin, farklı koşullar altında, test eşitleme yöntemlerinin performansı üzerindeki etkilerini incelemek amaçlanmıştır. Araştırmada; örneklem büyüklüğü (750, 1500), kayıp veri oranı (%10, %20, %30) ve kayıp verilerin bulunduğu test formu (her iki test, eşitlenecek test) koşul olarak alınmıştır. Test eşitleme yöntemlerinin performansları; hata kareleri ortalamasının karekökü (RMSE) ve eşitleme yanlılığına (BIAS) göre değerlendirilmiştir. Araştırmada kullanılan tam veri setleri, TIMSS 2019'a elektronik uygulama (eTIMSS) ile katılan tüm ülkelerdeki, 6 ve 7 numaralı kitapçıkları alan ve iki kategorili (1-0) puanlanan maddeleri yanıtlayan öğrenci verilerinden elde edilmiştir. Tamamen rastgele kayıp veri mekanizması altında veri silinerek oluşturulan kayıp verili test formlarına sıfır atama (SA), hot deck atama (HDA) ve çoklu atama (PMM ve LOGREG) yöntemleri ile veri ataması yapılmıştır. Tamamlanmış test formları MTK'ye dayalı test eşitleme yöntemleri ile eşitlenmiştir. Araştırmadaki tüm analizler R programlama dili aracılığıyla gerçekleştirilmiştir. Referans değere en yakın ortalama RMSE ve BIAS değerleri üreten yöntemlerin PMM ve LOGREG olduğu, HDA yönteminin ise bu yöntemlere benzer performans gösterdiği belirlenmiştir. En hatalı ve en yanlı sonuçlar üreterek referans değere en uzak kestirimler yapan yöntemin ise SA olduğu görülmüştür. Araştırmada ele alınan örneklem büyüklüğü koşulunun tüm kayıp veriyle başa çıkma yöntemleri üzerinde, kayıp veri oranı ve kayıp verilerin bulunduğu test formu koşulunun ise sadece SA yöntemi ile elde edilen ortalama RMSE ve BIAS değerleri üzerinde anlamlı bir etkisinin olduğu tespit edilmiştir. PMM, LOGREG ve HDA yöntemlerinin araştırmada ele alınan tüm koşullarda, SA yönteminin ise en iyi performans gösterdiği büyük örneklemlerde ve düşük kayıp veri oranlarında tercih edilmesi önerilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study; It is aimed to examine the effects of missing data handing methods on the performance of test equating methods under different conditions. In the research; sample size (750, 1500), missing data rate (10%, 20%, 30%) and test form with missing data (both tests, test to be equalized) were taken as conditions. Performances of test equating methods; root mean square error (RMSE) and equating bias (BIAS). The full datasets used in the research were obtained from the data of students in all countries participating in TIMSS 2019 with the electronic application (eTIMSS), who took booklets 6 and 7 and answered the items scored in two categories (1-0). Zero imputation (ZI), hot deck imputation (HDI) and multiple imputation (PMM and LOGREG) methods were used to assign data to test forms with missing data, which were created by deleting data under the missing completely at random data mechanism. Completed test forms were equated with test equating methods based on IRT. All analyzes in the research were carried out using the R programming language. It was determined that the methods that produced the mean RMSE and BIAS values closest to the reference value were PMM and LOGREG, while the HDI method showed similar performance to these methods. It has been observed that the method that produces the most erroneous and biased results and makes the furthest estimations from the reference value is ZA. It was determined that the sample size condition in the research had a significant effect on the methods of handling with all missing data, while the missing data rate and the test form condition with missing data had a significant effect on the average RMSE and BIAS values obtained only by the ZI method. It has been suggested that PMM, LOGREG and HDA methods should be preferred in all conditions discussed in the study, while SA method should be preferred in large samples and low loss data rates where it performs best.
Benzer Tezler
- Kayıp veriyle başa çıkma yöntemlerinin değişen madde fonksiyonu üzerindeki etkisinin incelenmesi
Investigation of the impact of techniques of handling missing data on differential item functioning
PELİN TAMCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜLYA KELECİOĞLU
- 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
- Sınıf yönetiminde istenmeyen veli müdahalelerinin incelenmesi
Examination of unwanted parent intervention in classroom managament
EREN ŞEN BABAYİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimYozgat Bozok ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE BABAOĞLAN ÇELİK
- Ebeveyn kaybı yaşayan kişilerde psikolojik esneklik tepkisinin psiko - sosyal belirleyicileri: Kaybın koşulları, kişinin kendine, dünyaya, geleceğe yönelik algısı, algılanan sosyal destek ve başa çıkma stratejileri
Psycho - social determinants of resilience with people experienced parental loss: Condition of the loss, view of self, world and future, perceived social support and coping mechanisms
ÖZLE KOYUNCU
- Retrieval of overlapped utterances after post overlap resolution phase in multi-party l2 discussion tasks
Çok katılımlı tartışma görevleri içinde örtüşme çözümünden sonra örtüşen sözlerin etkileşime yeniden katılması
TOLGA KELEŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADRİYE DİLEK BACANAK