Türkiye’de Eğitim Araştırmalarında Kayıp Veri Sorunu

Year 2012, Volume: 3 Issue: 1, 230 - 241, 01.03.2012

Ergül Demir Burcu Parlak

Abstract

Keywords

-

Türkiye’de Eğitim Araştırmalarında Kayıp Veri Sorunu

Abstract

Bu çalışmanın amacı; Türkiye’de eğitim araştırmalarında kayıp veri sorunun ne düzeyde dikkate alındığının ve kayıp veri sorununa yönelik olarak hangi yöntemlerin daha yaygın bir şekilde kullanıldığının belirlenmesidir. Nitel bir araştırma olarak tasarlanan bu araştırmada, belgesel tarama yöntemi kullanılmıştır. Türkiye’de, araştırma kapsamında belirlenen ölçütleri karşılayan dört eğitim dergisinde, 2009-2011 yılları arasında yayımlanan toplam 708 makale, üç araştırmacı tarafından eş zamanlı olarak incelenmiştir. Ulaşılan bulgular, özellikle kayıp veri sürecinin raporlanmasında ciddi eksiklikler bulunduğunu göstermektedir. İncelenen araştırmaların 405’i, istatistiksel analiz süreçleri içermekle birlikte bu araştırmaların ancak 31’inde kayıp veri sorunu bulunduğu açıkça belirlenebilmiştir. Söz konusu 31 araştırmadan sadece 7 tanesinde kayıp veri yöntemi kullanıldığı, fakat bu kullanımın çok da bilinçli olarak yapılmadığı görülmüştür. Anlaşılan odur ki; Türkiye’de eğitim araştırmalarında kayıp veri sorununa nerdeyse tamamen ilgisiz kalınmaktadır

Keywords

kayıp veri, liste yoluyla silme, en çok olabilirlik, çoklu veri atama

References

• Psychology, sy.72-89. London: SAGE Publication. Allison, P.D. (2002). Missing Data. California: Sage Publication, Inc. Acock, A.A. (2005). Working with Missing Values. Journal of Marriage and Family, s.65, sy.1012-1028. Brown, C.H. (1983). Asymptotic Comparision of Missing Data Procedures for Estimating Factor Loadings.
• Biometrika, s.48, n.2, sy.269-291. Çokluk, Ö. ve Kayrı, M. (2011). The Effects of Methods of Imputation for Missing Values on the Validity and
• Reliability of Scales. Educational Sciences: Theory&Practice, s.11, sy.303-309. Dempster, A.P., Laird, N.M. ve Rubin, D.B. (1977). Maximum Likelihood Estimation from Incomplete Data via
• the EM Algorithm. Journal of the Royal Statistical Society, seri B, s.39, sy.1-38. Enders, C.K. (2006). A Primer on the Use of Modern Missing-Data Methods in Psychomatic Medicine Research.
• Psychomatic Medicine, s.68, sy.427-436. Graham, J.W. (2009). Missing Data Analysis: Making It Work in the Real World. Annual Review of Psychology,
• s.60, 4, sy.549-576. Little, R.J.A ve Rubin, D.B. (1987). Statistical Analysis with Missing Data, 2nd ed. New York: John Wiley & Sons, Inc. Peng, C.Y.J., Harwell,M., Liou, S.M. ve Ehman L.H. (2007). Advances in Missing Data Methods and
• Implication for Educational Research. Ed. Sholomo S. Sawilowski, Real Data Analysis, sy.31-77. USA:
• IAP-Information Age Publishing. Rubin, D.B. (1976). Inference and Missing Data. Biometrika, s.63, 3, sy.581-592. Rubin, D.B. (1987). Multiple Imputation for Nonresponse in Surveys. New York: John Wiley & Sons, Inc. Scahffer, J.L. (1997). Analysis of Incomplete Multivariate Data. London: Chapman&Hall