Examination the Effect of Missing Data Techniques of Item Parameters

Bu araştırmada madde bazında kayıp veri oranlarının bulunduğu farklı örneklem büyüklüğündeki verilere ait madde ve test parametrelerinin kayıp veri ile baş etme yöntemlerinden nasıl etkilendiğini belirlemek amaçlanmıştır. PISA 2015 uygulamasına katılan ve çalışma içerisinde yer alan “hırs algısı” ölçeğine cevap veren 5073 öğrenci içerisinden rastgele seçilen 500, 100 ve 2500 öğrenci, araştırmanın çalışma grubunu oluşturmaktadır. Öncelikle her bir veri setinde normallik, tek boyutluluk, yerel bağımsızlık ve model-veri uyumu varsayımları incelenmiştir. Ölçekte 5 madde yer almaktadır ve kayıp veriler madde bazında oluşturulmuştur. Bu doğrultuda tamamen rastsal olacak şekilde her bir maddeden sırasıyla %5, %10, %15 ve %20’lik kayıp veriler oluşturulmuş, ölçek maddelerinden birinde ise hiç kayıp veri olmayacak şekilde analizler gerçekleştirilmiştir. Kayıp verilerin tamamen rastsal dağılım gösterdiği belirlendikten sonra öncelikle tam ve eksik verilerle; daha sonra silme, ortalama atama, yakın noktalar ortalama ataması, yakın noktalar medyan ataması, doğrusal değerleme, noktada doğrusal eğilim, regresyon atama ve beklenti maksimizasyonu yöntemleri sonucunda elde edilen tam veri setleri ile hesaplamalar gerçekleştirilmiştir. Hesaplama sürecinde betimsel istatistikler ve Cronbach-alfa güvenirlik katsayısı; ardından Madde Tepki Kuramına dayalı Aşamalı Tepki Modeline göre ayırıcılık ve güçlük indeksleri ile marjinal güvenirlik katsayısı hesaplanmıştır. Araştırma sonucunda madde ve test parametrelerinin eksik veriden ve kayıp veri ile baş etme yöntemlerinden etkilendiği; tam veri setine en yakın kestirimi sunan sonuçların doğrusal değerleme yöntemi ile elde edildiği belirlenmiştir.