Kayıp veri yöntemlerinin farklı değişkenler altında varyans analizi (t-Testi, ANOVA) parametreleri üzerine etkisinin incelenmesi

Bilimsel araştırma sürecinde yapılan birçok çalışmalarda kayıp veriler söz konusu olabilmektedir. Veri gruplarındaki kayıp değerlerin araştırma sonuçlarını etkilediği bilinmektedir. Bu durum araştırmacıların daha net bilgiler elde etmesinde büyük bir engel oluşturmaktadır. Kayıp veri analizi yöntemleri araştırmacıların çok sık karşılaştıkları bu soruna çözüm getirmeyi amaçlayan yaklaşımlar içerir. Araştırmacılar öncelikle kayıp veriyi ortaya çıkaran nedenleri ve bu kayıp durumunun önem derecesini belirlemelilerdir. Bu araştırmada farklı birim sayılarına sahip türetilmiş veri setleri yardımıyla, kayıp veri yöntemleri karşılaştırılmıştır. Türetilen veri setleri sırasıyla 50, 100, 200, 400 birime sahip düşük ve yüksek korelasyon gruplarındaki, normal dağılıma sahip olacak şekilde oluşturulmuştur. Rastgele koşullar altında eksiltilen %5, %10, %20 kayıp içeren veri setleri TROK (MCAR) yapıya sahiptir. Türetilen veri setlerine silme yöntemi, yerine ortalama koyma yöntemi, regresyon yöntemi ve beklenti maksimizasyonu (BM) yöntemi uygulanmıştır. Çalışma sonucunda kullanılan yöntemler arasındaki farklar, farklı korelasyona sahip, farklı büyüklükteki veri setlerinde oldukça farklılaşmıştır. Düşük birimli veri setlerinde (50 birim, 100 birim) regresyon ve BM yöntemleri daha etkin sonuçlar verirken, yüksek birimli veri setlerinde (200 birim, 400 birim) regresyon ve yerine ortalama koyma yöntemi tam verilerle daha tutarlı sonuçlar vermiştir. Ayrıca düşük korelasyonlu veri setlerinde silme yönteminin etkin bir yöntem olmadığı da görülmüştür. Anahtar Kelimeler: Kayıp Veri Analizi, Atama Yöntemleri, BM, Yerine Ortalamayı Koyma, Regresyon.