Bu çalışmada, kayıp verilerin varlığında, çoktan seçmeli testlerde, farklı kayıp veri yöntemleri kullanılarak kestirilen madde ve test parametreleri arasındaki ilişkilerin incelenmesi ve bu tür testlerde kullanılması uygun olan kayıp veri yöntemlerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Temel araştırma türünde, ilişkisel tarama modelinde bir araştırma olarak tasarlanan bu çalışmada, analizler 527517 yanıtlayıcıya yönelik SBS (Seviye Belirleme Sınavı) 2011 Matematik Testi A Kitapçığı verileri üzerinde yürütülmüştür. Veri analizlerinde silmeye dayalı yöntemlerden ‘dizin silme yöntemi’, basit atama yöntemlerinden ‘0 atama’, ‘seri ortalamaları ataması’, ‘gözlem birimi ortalaması ataması’, ‘yakın noktalar ortalama ataması’, ‘yakın noktalar medyan ataması’, ‘doğrusal interpolasyon’ ve ‘dorusal eğilim noktası ataması’ yöntemleri,çok olabilirlik yöntemlerinden ‘regresyon atama’, ‘beklenti-maksimizasyon algoritması’ ve ‘veri çoğaltma’ yöntemleri, çoklu veri atama yöntemlerinden ise ‘Markov zincirleri Monte Carlo’ yöntemi olmak üzere 12 farklı kayıp veri yöntemi kullanılmıştır. Elde edilen bulgular, kayıp verilerin ihmal edilebilir olmaması durumunda çoktan seçmeli testlere yönelik istatistiksel kestirimlerde, uygun bir kayıp veri yönteminin kullanılmasının gerekli olduğunu göstermektedir. Silmeye dayalı yöntemler ve 0 Atama yöntemi, bu tür veriler için uygun yöntemler değildir. Basit atama yöntemlerinin ise yanlı kestirimler üretme olasılığı yüksektir. En çok olabilirlik ve çoklu veri atama yöntemleri, bu tür verilerde kullanılmasıuygun kayıp veri yöntemleri olarak değerlendirilmektedir
This study, in the presence of lost data, aims to study the relationships between the material and the test parameters cut using different methods of lost data in already selectively tested tests and identify the methods of lost data that are suitable for use in such tests. In this study, designed as a research in the basic type of research, the relative scan model, the analysis was carried out on the SBS (level determination test) 2011 Mathematical Test A Library data for 527517 respondents. From the methods based on deletion in data analyses, the methods of ‘range deletion’, the methods of simple assignment, the methods of ‘0 assignment’, the methods of ‘series average assignment’, the methods of ‘series average assignment’, the methods of ‘series average assignment’, the methods of ‘series average assignment’, the methods of ‘series average assignment’, the methods of ‘series interpolation’ and the methods of ‘series trend point assignment’, the methods of ‘regression assignment’, the methods of ‘series-maximation algorithm’ and the methods of ‘data multiplication’, the methods of ‘Markov chains’ and the methods of ‘Monte Carlo’ and the methods of ‘Markov chains’ and the methods of ‘Markov chains’. The findings obtained indicate that in statistical cuts for already selectively tested tests, if the lost data is not neglected, it is necessary to use a suitable method of loss data. Removal-based methods and the 0 assignment method are not the appropriate methods for such data. The simple methods of assignment are likely to produce side-cuts. The most probability and multi-data assignment methods are considered to be appropriate for use in such data as lost data methods.
Alan : Eğitim Bilimleri
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|