Kayıp veri ile baş etme yöntemlerinin ölçme değişmezliğine etkisinin karşılaştırılması

Bu tezin amacı, ölçme değişmezliği çalışmalarında kayıp veri problemine çözüm bulmaktır. Bu amaçla kayıp veri ile baş etmek için kullanılan regresyon atama, çoklu atama ve beklenti maksimizasyonu yöntemlerinin, 2018 yılında gerçekleştirilen PISA uygulamasına ait öğrenci anketleri üzerinde dil değişkenine bağlı olarak yapılan ölçme değişmezliği çalışmasındaki etkileri karşılaştırılmıştır. İngilizce için Amerika, İngiltere, Kanada, İrlanda, Singapur, Yeni Zelanda, Avustralya; Fransızca için Belçika, Fransa, İsviçre, Kanada ve Lüksemburg; son olarak farklı dillerin karşılaştırılmasını hedeflemek için Türkiye, Ukrayna, Rusya, Yunanistan ve İsrail seçilmiştir. TROK ve ROK mekanizmalarında %5, %10 ve %20 kayıp oranlarında veriler oluşturulmuştur. Kayıp veriler belirlenen yöntemlerle tamamlanmış ve ölçme değişmezliği analizleri gerçekleştirilmiştir. Elde edilen değerler, tam veri setlerinden elde edilen değerler ile karşılaştırılmıştır. Araştırmanın sonuçlarında, TROK kayıp mekanizmasına sahip verilerde gerçekleştirilen ölçme değişmezliği çalışmalarında, kayıp oranı %5 olduğunda araştırmada kullanılan kayıp veri ile baş etme yöntemlerinin üçünün de kullanılabileceği; kayıp oranı %10 olduğunda beklenti maksimizasyonu ve çoklu atama yöntemlerinin kullanılabileceği; kayıp oranı %20 olduğunda çoklu atama yönteminin kullanılabileceği bulunmuştur. ROK kayıp mekanizmasına sahip verilerde gerçekleştirilen ölçme değişmezliği çalışmalarında, tüm kayıp oranlarında kayıp veri ile baş etmek için araştırmada kullanılan üç yöntem de tercih edilebilir.