Geri Dön

Farklı oranlardaki kayıp verilere farklı atama yöntemleriyle veri atamanın madde tepki kuramına dayalı yöntemlerle değişen madde fonksiyonuna etkisinin incelenmesi

Investigation of the effect of assigning data of missing data at different rates with different assignment methods on differential item functioning with methods based on item response theory

PDF İndir

  1. Tez No: 809230
  2. Yazar: FATMA ÜNAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN KOĞAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
  6. Anahtar Kelimeler: Değişen madde fonksiyonu, kayıp veri, madde tepki kuramı, Raju alan ölçümleri, olabilirlik oranı, Differential item functioning, missing data, item response theory, Raju's Area Measurement, Likelihood ratio
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
  10. Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

Bu araştırmada kayıp veri atama yöntemlerinden regresyon atama (RA), çoklu atama (ÇA) ve k-en yakın komşu (kNN) yöntemlerinin değişen madde fonksiyonuna (DMF) etkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. Bu doğrultuda PISA2018 fen okuryazarlığı testinden 14 ve 15 numaralı kitapçığı yanıtlayan Türkiye, Birleşik Krallık, ABD, Yeni Zelanda, Avustralya'daki 600 öğrenciden elde edilen tam veri setlerine tamamen rastgele kayıp (TRK) mekanizması altında veriler silinerek araştırmada kullanılan veri setleri oluşturulmuştur. Kayıp verilerin bulunduğu veri setlerine RA, ÇA ve kNN yöntemleriyle veri ataması yapılmış ve oluşturulan bütün veri setlerine Lord'un   yöntemi, Raju'nun alan ölçümleri yöntemi ve madde tepki kuramı olabilirlik Oran (MTK-OO) yöntemiyle dil ve cinsiyet değişkenlerine göre DMF analizi yapılmıştır. Tam veri setlerinde elde edilen DMF sonuçları referans alınarak diğer veri setlerinden ulaşılan sonuçlarla karşılaştırma yapılmıştır. Araştırma sonucunda RA atama yönteminde, dil değişkenine göre yapılan DMF analizi doğrultusunda %10 oranında diğer oranlara göre daha iyi sonuç verirken doğru sonuca yakın tespitlerde bulunulmuştur. %5 oranında, %20 ve %30 oranlarına göre nispeten doğru sonuçlar elde edildiği görülürken %20 ve %30 oranlarında ise kötü sonuçlar elde edilmiştir. RA yöntemi ile cinsiyet değişkenine göre %10 oranında doğru sonuca yakın değerler elde edilmesine karşın diğer oranlarda yanlış sonuçlara ulaşılmıştır. ÇA ve kNN yöntemlerinde dil değişkenine göre %5 kayıp veri oranında tam veri setine en yakın sonuçlar elde edilirken, %20 kayıp veri oranında %10 ve %30 kayıp veri oranlarına göre daha doğru kestirimlerde bulunulduğu görülmüştür. ÇA yönteminde cinsiyet değişkenine göre bütün kayıp veri oranlarında yanlış sonuçlar elde edildiği tespit edilmiştir. Cinsiyet değişkenine göre DMF analizi doğrultusunda KNN yönteminin %5 ve %10 kayıp veri oranlarında doğru sonuçlar verdiği ancak %20 ve %30 oranlarında yanlış kestirimler yapıldığı görülmüştür. RA, ÇA ve kNN yöntemleri ile %5 kayıp veri oranında dil değişkenine göre DMF belirlemede ÇA ve kNN yöntemlerinin tam veri setine yakın bulgulara ulaşıldığı, RA yönteminin ise diğer yöntemlere göre hatalı sonuçlar verdiği ortaya çıkmıştır. %10 eksik değer oranında dil değişkenine göre tam veri setine en yakın sonuç RA yönteminde elde edilirken ÇA ve kNN yöntemlerinde hatalı bulgular elde edildiği belirlenmiştir. %20 oranında dil değişkenine göre DMF analizi sonucunda ÇA ve kNN yöntemleri aynı oranda sonuçlar elde edilmiş olmasına rağmen DMF tespit etmek için yeterli kestirimde bulunmamışken, RA yönteminde bu yöntemlere göre daha yanlış değerler belirlenmiştir. %30 eksik değer oranında dil değişkenine göre üç yöntem için de benzer sonuçlar ortaya çıkmasına karşın doğru yanıtlar elde edilememiştir. %5 oranında cinsiyet değişkenine DMF analizleri sonucunda ÇA ve RA yöntemlerinde hiçbir maddede DMF belirlenemezken, kNN yönteminde ise tam veri seti ile aynı sonuca ulaşılmıştır. %10 oranında cinsiyet değişkenine göre ÇA yönteminde hatalı sonuçlara ulaşılırken, RA ve kNN yöntemlerinde ise doğru kestirimlerde bulunulmuştur. %20 ve %30 eksik değer oranlarında cinsiyet değişkenine göre üç yöntemde de (RA, ÇA, kNN) doğru sonuçlara ulaşılamamıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, it was aimed to examine the effects of regression imputation (RI), multiple imputation (MI) and k-nearest neighbor (kNN) methods on the differential item functioning (DIF), which are missing data assignment methods. In this direction, the data sets used in the research were created by deleting the data under the missing completely at random (MCAR) mechanism on the complete data sets obtained from 600 students in Turkey, the United Kingdom, the USA, New Zealand and Australia who answered the booklet numbered 14 and 15 from the PISA2018 science literacy test. Data were assigned to the datasets with missing data by RI, MI and kNN methods, and to all datasets, Lord's   method, Raju's field measurements method and item response theory probability Ratio (IRT-LR) DIF analysis was performed according to language and gender variables using the method. The DIF results obtained in the full datasets were taken as reference and compared with the results obtained from other datasets. As a result of the research, in the RI assignment method, in accordance with the DIF analysis made according to the language variable, 10% better results were obtained compared to the other rates, and determinations were made close to the correct result. While it was seen that relatively accurate results were obtained at the rate of 5%, 20% and 30%, poor results were obtained at the rates of 20% and 30%. Although values close to the correct result were obtained at a rate of 10% according to the gender variable with the RI method, wrong results were obtained at other rates. In MI and kNN methods, according to the language variable, the closest results to the full data set were obtained at 5% missing data rate, while it was seen that more accurate estimations were made at 20% missing data rate than 10% and 30% missing data rates. In the MI method, it was determined that wrong results were obtained in all missing data rates according to the gender variable. According to the gender variable, according to the DIF analysis, it was seen that the kNN method gave correct results at 5% and 10% missing data rates, but wrong estimations were made at 20% and 30% rates. It has been revealed that RI, MI and kNN methods, and 5% missing data rate, in determining DIF according to the language variable, findings close to the full data set of MI and kNN methods were reached, while the RI method gave erroneous results compared to other methods. While the closest result to the full data set was obtained in the RI method according to the language variable at 10% missing value, it was determined that erroneous findings were obtained in the MI and kNN methods. As a result of 20% of the DIF analysis according to the language variable, although MI and kNN methods yielded the same results, they did not provide sufficient estimation to detect DIF, while more inaccurate values were determined in the RI method compared to these methods. Although similar results were obtained for the three methods according to the language variable at the rate of 30% missing value, correct answers could not be obtained. As a result of the DIF analysis for the gender variable at the rate of 5%, DIF could not be determined in any item in the CA and RA methods, while the same result was obtained with the full data set in the kNN method. While erroneous results were obtained in the MI method at a rate of 10% according to the gender variable, correct estimations were made in the RI and kNN methods. Accurate results could not be obtained in all three methods (RI, MI, kNN) according to the gender variable at 20% and 30% undervalued rates.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    858411

    Madde Tepki Kuramı Ağaç yaklaşımıyla kayıp verilerin modellenmesinin farklı simülasyon koşullarında parametre kestirimlerine etkisi

    The effect of modelling missing data with the Item Response Theory Tree approach on parameter estimates under different simulation conditions

    YEŞİM BERİL SOĞUKSU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERGÜL DEMİR

  2. Tez No

    717289

    Karma testlerde kayıp verilerin değişen madde fonksiyonunaetkisinin incelenmesi

    Investigation of the effect of missing data on differantial item functioning in mixed type tests

    LEYLA BURCU DİNÇSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜLYA KELECİOĞLU

  3. Tez No

    384701

    Sıklıkla kullanılan kayıp veri yöntemlerinin betimsel istatistik güvenirlik ve geçerlik açısından karşılaştırılması

    Evaluation of commonly used missing data methods in terms of descriptive statistics, reliability and validity

    MERVE ŞAHİN KÜRŞAD

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Eğitim ve ÖğretimAbant İzzet Baysal Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEKERİYA NARTGÜN

  4. Tez No

    605574

    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

    Türkçe

    2020

    Eğitim ve ÖğretimEge Üniversitesi

    Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAKAN ATILGAN

  5. Tez No

    271914

    İlk atak ve yineleyici major depresyonu olan hastaların sosyodemografik, klinik ve nöropsikolojik değişkenler açısından karşılaştırılması

    Comparison of first episode depresssion and recurrent depresssion in terms of sociodemographic, clinical and neuropsychological variables

    ÇİĞDEM ÇİFCİ KAYGUSUZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    PsikiyatriAbant İzzet Baysal Üniversitesi

    Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZDEN ARISOY

Geri Dön