Bildiri: Türkiye’deki Matematik Eğitimi Araştırmalarında Veri Analizi Öncesi Kararlar: Kayıp Veri ve Uç Değer Yönetimi

Özet

Matematik eğitimi alanında yürütülen nicel araştırmaların bilimsel geçerliği ve güvenirliği, toplanan verilerin kalitesine ve analize hazırlık süreçlerinin titizliğine doğrudan bağlıdır. Varyans kestirimi, standart hata ve istatistiksel güç gibi kritik unsurları etkileyen kayıp veri ve uç değer sorunları, veri analizi aşamasında alınması gereken temel kararlar arasında yer almaktadır. Bu süreç veri temizleme olarak kavramsallaştırılmakta ve titiz bir araştırma döngüsünün vazgeçilmez bir adımı olarak değerlendirilmektedir. Bununla birlikte, veri hazırlama süreçlerinin araştırma pratiğinde yeterince önemsenmediğine ve metodolojik farkındalığın henüz istenilen düzeye ulaşamadığına dair bulgular dikkat çekmektedir.

Bu bağlamda çalışma, 2015-2025 yılları arasında Türkiye’de matematik eğitimi alanında yayımlanmış nicel araştırmaların kayıp veri ve uç değer yönetimine ilişkin metodolojik yaklaşımlarını sistematik bir bakış açısıyla ele almayı amaçlamaktadır. Araştırma, PRISMA standartları takip edilerek sistematik derleme deseninde yürütülmüştür. Veri seti TR Dizin taranarak oluşturulmuş; nicel veri analizi kullanma, tam metnine erişilebilir olma, Türkçe dilinde yazılmış olma ve matematik eğitimi odaklı olma kriterleri esas alınmıştır. Veri değerlendirme formunun kapsam geçerliği üç alan uzmanının görüşüyle sağlanmış; kodlayıcılar arası güvenirlik Krippendorff’s Alpha ile hesaplanmış ve güçlü uyum düzeyine ulaşıldığı görülmüştür (α = .92). Elde edilen veriler (n = 110) betimsel analiz yöntemiyle incelenmiştir.

Bulgular, incelenen çalışmaların büyük çoğunluğunda (%80) kayıp veri olgusuna ilişkin herhangi bir beyanda bulunulmadığını, hiçbirinde ise kayıp veri mekanizmalarının (MCAR, MAR, MNAR) test edilmediğini ortaya koymaktadır. Kayıp veri yönetiminde modern atama yöntemlerinin kullanımı son derece sınırlı kalırken listwise deletion gibi geleneksel yaklaşımların ön plana çıktığı görülmektedir (%10,9). Uç değer yönetiminde de benzer bir tablo gözlenmekte ve çalışmaların %88,2’sinde herhangi bir raporlamaya rastlanmamaktadır. Tercih edilen veri analiz programlarında SPSS kullanımındaki belirgin yoğunlaşma (%60), yazılım varsayılanlarının metodolojik tercihleri şekillendirmiş olabileceğine işaret etmektedir. Kayıp veri ve uç değer raporlama sıklığında yıllar içinde niceliksel bir artış gözlense de bu eğilimin niteliksel derinlik gerektiren ölçütlere henüz yansımadığı anlaşılmaktadır.

Çalışmanın bazı sınırlılıkları göz önünde bulundurulmalıdır. İnceleme yalnızca TR Dizin’de indekslenen Türkçe makaleler ve açıkça raporlanan kararlarla sınırlı kalmakta olup bu durum bulguların genellenebilirliğini kısmen güçleştirebilir. Bununla birlikte elde edilen bulgular, araştırmacıların kayıp veri mekanizmalarını raporlama sürecine dahil etmelerinin, geleneksel yaklaşımların yanı sıra modern atama yöntemlerini de değerlendirmelerinin ve istatistiksel yazılımların varsayılan ayarlarına eleştirel bir bakışla yaklaşmalarının alana katkı sunabileceğine işaret etmektedir.

Nadir DUMLUPINAR, Dr. Öğr. Üyesi Atilla ÖZDEMİR