Çoklu atama yöntemlerinin Rasch modelleri için performansının benzetim çalışması ile incelenmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, BİYOİSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2012
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: BEYZA DOĞANAY ERDOĞAN
Danışman: ATİLLA HALİL ELHAN
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu çalışmanın amacı, kayıp verilerin ve kayıp veriler yerine çoklu değer atama yöntemlerinin Rasch modellerinden bulunan kişi ve madde parametre kestirimleri üzerindeki etkisini incelemektir. Değer atama yöntemlerinden ölçekler yardımıyla toplanan veriler için uygun olanları seçilmiş, ve ölçeklerin değerlendirilmesinde sıklıkla kullanılan Rasch modellerinden kısmi kredi modeli için performansları değerlendirilmiştir. Değer atama yöntemlerinin yanı sıra, Rasch modellerinin de kayıp veri durumunda mevcut veriyi kullanarak nasıl performans gösterdiği incelenmiştir.Bu amaçla yapılan benzetim çalışmasında, kısmi kredi modeline dayanarak veri türetilmiştir. Türetilen tam verilerden, tamamen rastgele, rastgele ve rastgele olmayan kayıp veri mekanizmalarında ve 0.10, 0.30 ve 0.50 oranlarında veri silinerek kayıp veriler oluşturulmuştur. Oluşturulan kayıp verilere, yanıt fonksiyonu, düzeltilmiş madde ortalaması, çok değişkenli normal dağılıma dayalı ve zincir denklemlerinde multinomial regresyon kullanarak çoklu değer ataması ile tamamlanmış veriler elde edilmiştir. Parametre kestirimleri bakımından en düşük yanlılık ve hata kareleri ortalaması gösteren değer atama yöntemi yanıt fonksiyonu olarak bulunmuştur. Kayıp veri durumunda kısmi kredi modelinden bulunan en çok olabilirlik kestirimlerinin tam veriden bulunanlara yakın olduğu görülmüştür. Kayıp verilerin ve değer atama yöntemlerinin madde işlev farklılığı ve yerel madde bağımsızlığı bakımından bir sorun oluşturmadığı saptanmıştır. Kayıp veri varlığında bulunan parametrelere ilişkin standart hataların, tam veriden bulunanlara göre farklılık gösterdiği, çoklu değer ataması yapıldığında bulunan standart hataların ise tam veriden bulunanlarla çok benzer olduğu görülmüştür. Yapılan gerçek veri uygulamasında da benzetim çalışması ile uyumlu sonuçlar bulunmuştur.Sonuç olarak, Rasch modelleri ile kayıp veri durumunda mevcut verileri kullanarak en çok olabilirlik kestirimlerinin yansız fakat kestirimlerin standart hatalarının tam veriden bulunanlardan farklı olduğu söylenebilir. Yanıt fonksiyonunun değer atama yöntemleri arasında en iyi performansa sahip olduğu, Likert tipi ölçekler için kayıp veri oranı 0.50'den az olduğu ve standart hataların daha doğru kestirilmek istendiği durumlarda kullanılabileceği söylenebilir.