AI Summary & Key Takeaways
AI InsightIn this context, a discussion was carried out on appropriate data completion methods so that higher education institutions can evaluate their performance more accurately and develop strategies to increase quality.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
In this study, missing data in the basic indicators of universities within the scope of the Indicator Evaluation Report shared on the official website of the Higher Education Quality Council (YÖKAK) were examined. Indicator reports of universities have an important place in terms of strategic management and quality assurance. In this context, the structure of missing data was analyzed through a panel data set created within the framework of completely missing at random (MCAR), missing at random (MAR) and non-random missing (MNAR) categories. The findings show that the missing data predominantly have a random structure. The study emphasizes that determining whether the missing data is random or systematic is critical in terms of choosing the right methods in the analysis process. In this context, a discussion was carried out on appropriate data completion methods so that higher education institutions can evaluate their performance more accurately and develop strategies to increase quality.
Özet
Bu çalışmada, Yükseköğretim Kalite Kurulu’nun (YÖKAK) resmi internet sitesinde paylaşılan Gösterge Değerlendirme Raporu kapsamındaki üniversitelerin temel göstergelerindeki eksik veriler incelenmiştir. Üniversitelerin gösterge raporları, stratejik yönetim ve kalite güvencesi açısından önemli bir yer tutmaktadır. Bu bağlamda, eksik verilerin yapısı tamamen rastgele kayıp (MCAR), rastgele eksik (MAR) ve rastgele olmayan kayıp (MNAR) kategorileri çerçevesinde oluşturulan panel veri seti aracılığıyla analiz edilmiştir. Bulgular, eksik verilerin ağırlıklı olarak rastgele bir yapıya sahip olduğunu göstermektedir. Çalışmada, eksik verilerin rastgele veya sistematik olup olmadığının belirlenmesinin, analiz sürecinde doğru yöntemlerin seçilmesi açısından kritik olduğu vurgulanmaktadır. Bu doğrultuda, yükseköğretim kurumlarının performanslarını daha sağlıklı değerlendirebilmesi ve kaliteyi artırmaya yönelik stratejiler geliştirebilmesi için uygun veri tamamlama yöntemleri üzerine bir tartışma yürütülmüştür.