Hücresel aykırı gözlem olması durumunda sağlam tahmin yöntemleri ile istatistiksel veri analizi

Bu çalışmanın genel amacı, çok değişkenli veri setinde hücresel aykırı değer olması durumda bu gözlemlerden daha az etkilenecek sağlam istatistiksel yöntemler kullanarak yerine değer atama (imputasyon) yöntemlerinin incelemesidir. Literatürde karşılaşılan aykırı değer ve kayıp veri kavramlarından bahsedilmiştir. Tek ve çok değişkenli durumunda aykırı değer problemlerinde kullanılan sağlam yöntemler incelenmiştir. Çok değişkenli veri setinde, hücresel ve satırsal aykırı değer problemleri genelde bir arada ya da sadece satırsal olduğu durumlarda yapılan çok sayıda çalışma mevcut iken, sadece hücresel aykırı değer durumunda kullanılan sağlam yöntemler için az sayıda araştırmayla karşılaşılmıştır. Çalışmada çok değişkenli veri setinde sadece hücresel aykırı değer varlığında karşılaşılan problem ele alınmıştır. Kayıp veriyi ve aykırı değeri eş zamanlı aynı veri setinde değerlendirebilmek için, çok değişkenli veri setinde kayıp veri durumunda karşılaşılan problem, hücresel aykırı değer gibi değerlendirilmiştir. Uygulamada IWGPS kuruluşları tarafından kayıp veri durumunda TÜFE hesaplamalarında kullanılan imputasyon yöntemleri ele alınmıştır. Teknolojik cihazların yaygınlaşmasıyla, istatistik ofislerinin veri derleme araçlarına uyarlanabilecek şekilde, anında alandan veri derleme ve istatistik üretme talebine uygun yöntemler önerilmiştir. Önerilen yöntemlerin imputasyon sonuçları, IWGPS kuruluşlarınca kullanılan yöntem sonuçlarıyla ve istatistiksel programlama dilindeki hücresel aykırı değer ve kayıp veri imputasyon sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntemler arasında i_müd19 sonuçları, sağlam aykırı değer imputasyon sonuçlarına benzerlik göstermiştir. Tüm dünyada TÜFE hesaplamasında kullanılan ve istatistiklerden üretilen imputasyon araçlarına yardımcı olması için önerilen i_müd19'un, tüm kullanıcılara kolaylık sağlaması amaçlanmıştır ve başka panel veri türü çalışmalarda veri yapısına göre uyarlanabilirdir. Çok değişkenli veri setinde hem hücresel aykırı değer hem de kayıp veri durumu için ortak bir ağırlıklı imputasyon yöntemi olarak da önerilmektedir.