Kayıp veri ele alma yöntemlerinin t-testi ve anova parametreleri üzerine etkisinin incelenmesi

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0003-0842-1929
dc.contributor.authorKöse, İbrahim Alper
dc.contributor.authorÖztemur, Begüm
dc.date.accessioned2021-06-23T18:21:00Z
dc.date.available2021-06-23T18:21:00Z
dc.date.issued2014
dc.departmentBAİBÜ, Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümüen_US
dc.description.abstractBu araştırmanın amacı, kayıp veri sorunu giderme yöntemlerinin t-testi ve ANOVA parametreleri üzerine etkisinin incelenmesidir. Araştırma 50, 100, 200, 400 birimlik yapay veri setleri üzerinden yürütülmüştür. Veri setleri düşük ve yüksek korelasyonlu normal dağılıma uygun olarak oluşturulmuştur. %5, %10, %20 kayıp olacak şekilde rastgele koşullar altında eksiltilmiş veriler Tamamıyla Rassal Olarak Kayıp (TROK) yapısına uygun oluşturulmuştur. Türetilen veri setlerine kayıp veri giderme yöntemlerinden silme, yerine ortalama koyma, regresyon ve beklenti maksimizasyonu yöntemleri uygulanmıştır. Çalışma sonucunda kullanılan yöntemlerin ortaya koyduğu değerler farklı korelasyona ve farklı büyüklükteki veri setlerinde oldukça değişiklik göstermiştir. Düşük birimli veri setlerinde regresyon ve Beklenti Maksimizasyonu (BM) yöntemleri en yakın sonuçları verirken, yüksek birimli veri setlerinde regresyon ve yerine ortalama koyma yöntemi tam veri setlerine uygulanan analiz değerleriyle daha tutarlı sonuçlar vermiştir.en_US
dc.description.abstractThe purpose of this study was to examine the effect of missing data handling methods on the parameters of t-test and ANOVA. The study was conducted with simuated data sets. These data sets were produced in a way that they would have normal distributions in high and low correlation and their sizes were 50, 100, 200, 400 units. Under random conditions, data sets were reduced %5, %10, %20 in the form of MCAR. In the simulated data sets, mean substitution method, regression method, expectation-maximization (EM) method and deletion method were applied. Results showed that in different sample sizes and correlations, findings were differentiated. It is observed that in data sets with low sample sizes, regression and EM application were usefull on the other hand in data sets with larger sample sizes, mean substitution method instead of regression method had more consistent results.en_US
dc.identifier.endpage412en_US
dc.identifier.issn1303-0493
dc.identifier.issn2148-4929
dc.identifier.issue1en_US
dc.identifier.startpage400en_US
dc.identifier.trdizinid167327en_US
dc.identifier.urihttps://app.trdizin.gov.tr/makale/TVRZM016STNOdz09
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12491/386
dc.identifier.volume14en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.institutionauthorKöse, İbrahim Alper
dc.language.isotren_US
dc.relation.ispartofAbant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectKayıp Veri Analizien_US
dc.subjectAtama Yöntemlerien_US
dc.subjectBM, Yerine Ortalamayı Koymaen_US
dc.subjectRegresyon
dc.subjectMissing Value Analysis
dc.subjectImputationMethod
dc.subjectEM
dc.subjectRegression
dc.subjectBM
dc.titleKayıp veri ele alma yöntemlerinin t-testi ve anova parametreleri üzerine etkisinin incelenmesien_US
dc.title.alternativeExamining the effect of missing data handling methods on the parameters of t-test and anovaen_US
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
ibrahim-alper-kose.pdf
Boyut:
358.2 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin/Full Text
İndir

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Abant İzzet Baysal Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi Koleksiyonu
Eğitim Bilimleri Bölümü Koleksiyonu