Sayın, AyferYandı, AlperenOyar, Esra2021-06-232021-06-2320171309-6575https://app.trdizin.gov.tr/makale/TWpjNU5qSTJOZz09https://hdl.handle.net/20.500.12491/1479Bu 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, 1000 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 belirlenmiştirIn this study, the aim is to determine how the item and test parameters affect the missing data techniques for different sample sizes and different items with different missing data rates. 500, 100 and 2500 students randomly selected from the 5073 students who participated in the PISA 2015 study and responded to the "ambition perception" scale included in the study constitute the study group of the research. First of all, the assumptions of normality, unidimensionality, local independence and model-data fit were examined for each data set. Afterwards, 5%, 10%, 15%, and 20% missing data were formed for four out of five items and there was no missing data in one item, then analyses were carried out. Once it is determined that the missing data are missing completely random, first with complete and incomplete data, then with serial mean, median of nearby points, mean of nearby points, linear interpolation, linear trend at point, regression, expectation maximization algorithm data item and test parameters were estimated. In the estimated process, descriptive statistics and cronbach alpha reliability coefficient and marginal reliability coefficient; the threshold parameters and the difficulty indices were estimated according to the graded response theory, which is one of the IRT models. The results of the study showed that the item and test parameters were influenced by incomplete and missing data techniques; it was determined that the best estimation results were obtained by linear interpolation method with different datatrinfo:eu-repo/semantics/openAccessKayıp VeriTamamen Rastsal Kayıp VeriMadde Tepki KuramıAşamalı Tepki ModeliMissing DataMissing Data TechniquesItem Response TheoryGraded Response TheoryArticle84490510279626