Eksik Veri Analizinde Çoklu Atama Yönteminin Değerlendirilmesi: Hayvancılıkta Tekrarlı Ölçüm Verisi Üzerine Bir Uygulama

Özet

Bu çalışmada, eksik gözlem yapısının şansa bağlı ve tamamen şansa bağlı olması durumunda çoklu değer atama yöntem performansının, genel doğrusal karışık model yaklaşımında değerlendirilmesi amaçlanmıştır. Uygulama verisini, 7 aylık yaşta toplam 77 baş Norduz erkek toklusu oluşturmuştur. Kesimden sonra, beş farklı zaman noktasında ölçülen pH değerleri, bağımlı değişken olarak belirlenmiştir. Bununla beraber modellere bağımsız değişken olarak, sıcak karkas ağırlığı, kas glikojen düzeyi ve açlık süreleri dahil edilmiştir. Eksik gözlem içermeyen bağımlı değişkende, belirli oranlarda (%10 ve %25) gözlemlerin silinmesiyle tamamen şansa bağlı (MCAR-missing completely at random) ve şansa bağlı (MAR-missing at random) olmak üzere iki eksik gözlem yapısı oluşturulmuştur. Sonrasında eksik gözlem yapılarına sahip veri setlerinde, çoklu atama yöntemi (MI-multiple imputation) uygulanarak tam veri setleri elde edilmiştir. MI yöntemi kullanılarak tamamlanan veri setlerine, genel doğrusal karışık model uygulanarak elde edilen sonuçlar, tam veriye ilişkin sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Tam veri ve MI veri setlerine uygulanan karışık modelde varyans-kovaryans yapıları aynı, parametre tahmin sonuçları ve standart hatalar ise tam veriye oldukça yakın sonuçların elde edilmesini sağlamıştır. Sonuç olarak, bu çalışmada her iki eksik gözlem yapısı ve oranlarında, eksik gözlem atama yöntemi olarak MI‘ın tercih edilmesi durumunda karışık modelde güvenilir bilgilerin elde edilmesi sağlanmıştır.