Eğitimde kayıp verilerin kümeleme analizine etkisi

Çalışma yapılan araştırmada örneklemi oluşturan en az bir verinin elde edilemediği durumda kayıp veri sorunu ortaya çıkmaktadır. Kayıp veri oluşumu aşamasında veriyi elde etme şekli, zamanın yetersizliği, bilerek soruyu cevaplamama gibi nedenlerle kayıp veri sorunu meydana gelmiş olabilir. Yapılan araştırmaların neredeyse bu koşullarda tümünde kayıp veriler oluşabilmektedir. Oluşan bu kayıp(eksik) veriler araştırmanın sonucunu büyük oranda etkileyebilmektedir. Farklı istatistiksel yöntemlerle bu kayıp verilerin etkileri azaltılmaya çalışılmaktadır. Kayıp veri ile baş etme yöntemleri arasında veri silme, yerine atama yöntemleri en çok kullanılan yöntemlerdir. Yapılan çalışmada veri atama yöntemleri kullanılarak kümeleme analizi yapabilmek için veriler MEB (2023) ve TÜİK (2023) tarafından illere göre sınıflara ayrılmış şekilde yayımlanan verilerden elde edilmiştir. Veriler seçilirken yaşam endeksleri ve eğitim endeksleri tercih edilmiştir. Verilerin %8'i rastgele seçilerek kayıp veri seti elde edilmiştir. Kümeleme analizi yapılırken ilk olarak kayıp veri olmadan analiz yöntemleri kullanılmıştır. Kümeleme analizi yöntemlerinden gruplar içi ortalama bağıntı yöntemi, ward yöntemi, k-ortalama yöntemi ve iki adımlı kümeleme yöntemi kullanılmıştır. Uzaklık ölçüsü olarak Öklid uzaklığı tercih edilmiştir. Analizin yapılması aşamasında SPSS 22.0 programı kullanılmıştır. Kullanılan kümeleme analizi yöntemlerinde oluşan kümelerin değiştiği ve uç değerler oluştuğu görülmüştür. Kayıp veri oluşması durumunda uç değerlerden etkilenmediği için medyan atama yönteminin en çok tercih edilebilecek yöntem olduğu anlaşılmıştır. Diğer yöntemler uç değerlerden etkilendiği için kümelenme sonuçları farklılık göstermiştir. Elde edilen analiz sonuçları çalışmada yer almaktadır.