Basit Doğrusal Regresyon Analizi ile Hiyerarşik Doğrusal Modeller Analizinin Karşılaştırılması

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Basit Doğrusal Regresyon Analizi ile Hiyerarşik Doğrusal Modeller Analizinin Karşılaştırılması"

Transkript

1 Eğitimde ve Psikoloide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Kış 2010, 1(2), Basit Doğrusal Regresyon Analizi ile Hiyerarşik Doğrusal Modeller Analizinin Karşılaştırılması Burcu ATAR * Hacettepe Üniversitesi Hiyerarşik veya iç içe geçmiş yapıdaki verilere irçok araştırma alanında rastlanmaktadır. Eğitim alanında öğrenciler, sınıf, okul, şehir, ülke gii hiyerarşik ir sosyal yapının içinde yer alırlar. Bu yapıdaki ir veride aynı sınıftaki veya okuldaki öğrenciler, evrenden rasgele seçilen öğrencilere göre irirlerine daha enzer özellikler gösterirler. O halde, aynı sosyal irimde yer alan ireylerden elde edilen gözlemlerin iririnden tamamen ağımsız olduğu söylenemez. Haluki doğrusal regresyon analizi gii geleneksel istatistiksel analiz yöntemlerindeki en önemli varsayımlardan iri gözlemlerin iririnden ağımsız olmasıdır. Hiyerarşik yapıdaki verilerde ortaya çıkan u prolem, hiyerarşik doğrusal modeller yöntemi ile giderileilir. Bu çalışmada iki düzeyli hiyerarşik doğrusal modellerin yapısı ve TIMSS 1999 Türkiye verisi üzerinde asit doğrusal regresyon analizi ile hiyerarşik doğrusal modeller analizinin karşılaştırmalı uygulaması sunulmuştur. Özet Anahtar Sözcükler: Hiyerarşik doğrusal modeller, çok düzeyli modeller, TIMSS 1999 Astract It is common to see hierarchical or nested data structure in many research areas. In education, students are placed within a hierarchical social structure such as classroom, school, city, country. The students in the same classroom or school exhiit more similar characteristics to each other than the students who are randomly selected from the population. Therefore it can not e said that the oservations gathered from individuals in the same social unit are fully independent. However, one of the important assumptions in traditional statistical analysis procedures is the independence of oservations. The prolem that arouses with hierarchial data structures can e addressed with the hierarchical linear modeling procedures. In this paper, two-level hierarchical linear models have een introduced and the comparison of the analyses with simple linear regression and hierarchical linear modeling on TIMSS 1999 Turkey data have een provided. Keywords: Hierarchical linear models, multilevel models, TIMSS 1999 Sosyal ilimlerde irçok veri hiyerarşik veya iç içe geçmiş yapıdadır. Örneğin, eğitim alanında öğrenciler sınıflarda, sınıflar okullarda, okullar şehirlerde, şehirler ölgelerde, ölgeler de ülkelerde kümelenirler. Yapılan araştırmalarda irim olarak öğrenciler, sınıflar, okullar, v. kullanılailir. Öğrencileri tanımlayan değişkenler olduğu gii, sınıfları ve okulları tanımlayan değişkenler de vardır. Herir okul farklı sayıda sınıf, herir sınıf da farklı sayıda öğrenci içerir. Böyle ir hiyerarşik sistemde, öğrenciler, sınıflar ve okullar farklı düzeylerde tanımlanailirler. Bu durumda, öğrenciler ve onları tanımlayan değişkenler (öğrencilerin cinsiyetleri, sosyoekonomik durumları, aşarıları, v.) hiyerarşik sistemin irinci düzeyinde yer alırlar. Sınıflar ve onları tanımlayan değişkenler (sınıf mevcudu, sınıf öğretmeninin deneyimi, öğretim metodları, v.) sistemin ir üst düzeyinde yani ikinci düzeyde yer alırlar. * Dr., Hacettepe Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü

2 Eğitimde ve Psikoloide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi 79 Okullar ve onları tanımlayan değişkenler (okul mevcudu, okul kaynakları, okul türü, v.) de sistemin üçüncü düzeyinde yer alırlar. Benzer şekilde, ir grup öğrenciden elli zamanlarda elde edilen ölçümler de hiyerarşik veya iç içe geçmiş yapıdadırlar. Bu durumda tekrarlayan ölçümler öğrencilerde kümelenmişlerdir. Herir öğrenci için değişik zamanlarda toplanan ölçümler irinci düzeyde yer alırken, öğrenciler ir üst düzeyde yani ikinci düzeyde yer alırlar. Çok düzeyli verilere tek düzeyli modellerin uygulanması hem istatistiksel hem de kavramsal prolemlere yol açmaktadır (De Leeuw ve Kreft, 1986, Hox, 2002). Hiyerarşik yapıdaki ir veride elli ir sınıftaki öğrenciler aynı öğretmeni, aynı fiziksel koşulları ve enzer deneyimleri paylaştıkları için diğer sınıflardaki öğrencilere göre irirlerine daha enzer özellikler gösterirler (Osorne, 2002). Belli ir okuldaki öğrenciler de aynı okul kaynakları, eğitimsel uygulamalar ve enzer çevresel koşulları paylaştıkları için diğer okullardaki öğrencilere göre irirlerine daha enzerdirler. O halde, aynı sosyal irimde yer alan ireylerden elde edilen gözlemlerin iririnden tamamen ağımsız olması eklenemez. Haluki doğrusal regresyon analizi gii geleneksel istatistiksel analiz yöntemlerinin en önemli varsayımlarından iri gözlemlerin iririnden ağımsız olmasıdır. Hiyerarşik yapıdaki verilerde ortaya çıkan diğer ir prolem de farklı düzeylerdeki değişkenler arasındaki ilişkiler inceleneceği zaman analizde kullanılacak irimin ne olacağı ve u yapıdaki ir verinin nasıl ele alınacağıdır. Örneğin, öğretmen deneyimi, öğretim metodları, sınıf mevcudu gii hiyerarşinin üst düzeylerinde yer alan ağımsız değişkenlerin öğrenci aşarısı gii hiyerarşinin alt düzeyinde yer alan ir ağımlı değişken üzerindeki etkisinin inceleneceği ir çalışmada, ağımsız değişkenlere ait gözlemler sınıf düzeyinde toplanırken, ağımlı değişkene ait gözlemler öğrenci düzeyinde toplanır. Bu durumda, çok düzeyli veriler alt düzeye ait değişkenlerin ir üst düzeyde toplanmasıyla (aggregation) veya üst düzeydeki degişkenlerin ir alt düzeye yayılmasıyla (disaggregation) tek ir düzeye indirgeneilirler. Örneğin, öğrenci düzeyindeki öğrenci aşarısı değişkeni, sınıf düzeyinde toplanailir ve analiz sınıf düzeyinde yapılailir. Bunun için herir sınıfın ortalama aşarısı hesaplanır. Böylece ortalama aşarı sınıf düzeyinde ir değişken haline gelmiş olur ve öğretmen deneyimi, öğretim metodları, sınıf mevcudu gii öğretmen veya sınıf özelliklerinin ortalama sınıf aşarısı üzerindeki etkisinden söz edilir. Bu durumda karşılaşılan en üyük prolem, sınıf içindeki varyasyonun göz ardı edilmesidir ki u ilgi kayı da istatistiksel analizlerde güç kayedilmesine yol açar (Hox, 2002, Raudenush ve Byrk, 2002). Ayrıca araştırmacı sonuçların yorumlanmasında yeterince dikkatli olmazsa, sonuçları analizi yaptığı sınıf düzeyinde değil, öğrenci düzeyinde yorumlayailir (De Leeuw ve Kreft, 1986, Hox, 2002). Diğer ir örnek, sınıf düzeyindeki öğretmen ve sınıf özelliklerinin öğrenci düzeyine yayılması ve analizin öğrenci düzeyinde yapılmasıdır. Bunun için elli ir sınıftaki ütün öğrencilere öğretmen deneyimi, öğretim metodları, sınıf mevcudu değişkenleri için aynı değerler atanır. Bu durumda karşılaşılan en üyük prolem, aynı sınıftaki öğrenciler için öğretmen ve sınıf değiişkenlerine ait gözlemlerin iririne ağımlı olmasıdır. Çok düzeyli veriler uzun ir zamandır gündemde olmasına rağmen, 1980 li yıllara kadar teknik eksiklikler ve ilgisayar programlarının eksikliği, u yapıdaki verilerin uygun yöntemlerle analizine olanak sağlamamıştır li ve 1990 lı yıllarda Aitkin ve Longford (1986), Goldstein (1986), Longford (1987), Byrk ve Raudenush (1992) ve diğerlerinin çok düzeyli modellerin teknik tanımlarını yapmaları ve geliştirdikleri ilgisayar programlarıyla eraer çok düzeyli modeller uygulanailir hale gelmiştir. Literatürde, çok düzeyli verileri tanımlayan tek ir model yoktur ancak mevcut modeller irirlerine üyük oranda enzerlik gösterirler. Bu çalışmada Byrk ve Raudenush (1992) tarafından tanımlanan iki düzeyli hiyerarşik doğrusal modeller (two-level hierarchical linear models) ele alınmıştır. Bu çalışmada, TIMSS (Third International Mathematics and Science Study) 1999 Türkiye verisi kullanılarak sekizinci sınıf öğrencilerin fene karşı tutumlarının genel fen aşarısı üzerindeki etkisi

3 Regresyon Analizi ve Hiyerarşik Doğrusal Modeller Analizi 80 öncelikle geleneksel yöntemlerden asit doğrusal regresyon yöntemi ile daha sonra u analiz yöntemine alternatif olan hiyerarşik doğrusal modeller yöntemi ile analiz edilmiştir. Veri ve Yöntem TIMSS 1999 Türkiye verisinde, Türkiye genelindeki devlet okullarından rasgele seçilen 206 okula ait toplam 7841 sekizinci sınıf öğrencisi ulunmaktadır. Bu öğrencilerin %42.1 i kız, % 57.9 u erkektir. Öğrencilerin genel fen aşarıları, fen aşarı testi ile ölçülmüş olup elde edilen ham puanlar, dağılımın ağırlıklı ortalaması 50, standard sapması 10 olacak şekilde standard puanlara dönüştürülmüştür. Öğrencilerin fene karşı tutumları ise öğrenci anketindeki 4 noktalı Likert tipindeki (tamamen katılıyorum: 4 puan, katılıyorum: 3 puan, katılmıyorum: 2 puan, hiç katılmıyorum: 1 puan) 10 madde ile ölçülmüş olup madde puanlarının toplamı alınmıştır. Basit Doğrusal Regresyon Analizi ve Bulguları Sekizinci sınıf öğrencilerin fen aşarısında öğrencilerin fene karşı tutumlarının etkisini incelemek için aşağıdaki asit doğrusal regresyon modeli kullanılailir: Y i = + X - X ) + e 0 1 ( i i Bu modelde Y i ağımlı değişken olup i öğrencisinin fen aşarı puanı, X i ağımsız değişken olup i öğrencisinin fene karşı tutum puanı olup u değişken ortalaması etrafında merkezlenmiştir. Değişken merkezlenmeden modele alındığında modeldeki kesişim katsayısı olan β 0 fen tutum puanı sıfıra eşit olduğunda fen aşarı puanının eşit olacağı tahmini değer şeklinde yorumlanır. Haluki fen tutum puanı 10 ile 40 arasında değişmektedir ve sıfır değeri almadığından kesişim katsayısı için yapılan yorum anlamlı olmamaktadır. Değişken ortalaması etrafında merkezlendiğinde kesişim katsayısı olan β 0 tahmini fen aşarı puanı ortalaması, eğim katsayısı olan β 1 fene karşı tutumun fen aşarısı üzerindeki tahmini etkisi, modeldeki hata terimi olan ε i ise fene karşı tutum değişkeni kontrol altına alındıktan sonra i öğrencisinin fen aşarı puanının ortalamadan farkı şeklinde yorumlanır. Bu modelde hata terimlerinin iririnden ağımsız olduğu, normal dağılım gösterdiği ve u dağılımın ortalamasının 0, varyansının σ 2 olduğu varsayılır. Basit doğrusal regresyon analizi sonucu elde edilen parametre tahminleri Talo 1 de verilmiştir. Bu taloya göre ortalama fen aşarısı puan olarak tahmin edilmiştir. Fene karşı tutumun fen aşarısı üzerindeki etkisi ise 0.37 puan olarak tahmin edilmiştir. Bu etki, fene karşı tutum puanındaki 1 irimlik artışın fen aşarı puanında ortalama olarak 0.37 puanlık artışa neden olduğu şeklinde yorumlanailir. Analiz sonucunda fen karşı tutumun sekizinci sınıfların fen aşarısı üzerindeki etkisinin istatistiksel olarak 0.05 alfa düzeyinde anlamlı olduğu ulunmuştur (p-değeri < 0.001). Talo 1. Basit Doğrusal Regresyon Analizi Sonuçları Model Parametresi Tahmin Standart Hata p-değeri β 0 (Ortalama Fen Başarısı) < β 1 (Fen Tutumunun Etkisi) < σ 2 (Hata Varyansı) 96.13

4 Eğitimde ve Psikoloide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi 81 Bu modelde öğrencilerin fen aşarısının ve fen tutumunun etkisinin okuldan okula değişmediği varsayılmıştır. Bu varsayımı kontrol etmek için asit doğrusal modeller çalışmadaki her okul için tek tek uygulanmıştır. İlk 15 okula ait asit doğrusal regresyon analizi sonuçları Talo 2 de verilmiştir. Bu taloya göre azı okulların ortalama fen aşarısı genel ortalamaya yakın olsa da ortalama fen aşarısı okuldan okula farklılık göstermektedir. Benzer şekilde fen tutumunun fen aşarısı üzerindeki etkisinin de okuldan okula farklılık gösterdiği azı okullarda negatif etkisinin olduğu gözlenmektedir. Diğer ir ifadeyle, modeldeki kesişim ve eğim katsayıları dolayısıyla da regresyon eğrisi okuldan okula farklılık göstermektedir. Bu sonuçlar, öğrencilerin içinde ulundukları okul ortamının öğrencilerin davranışlarında etkili olduğunu göstermektedir. Bu durumda, öğrencilerin fen aşarısı hem öğrenci, hem de okul özelliklerinin ir fonksiyonu olarak modelleneilir. Talo 2. Okullara Göre Basit Doğrusal Regresyon Analizi Sonuçları β 0 (Ortalama Fen Başarısı) β 1 (Fen Tutumunun Etkisi) Okul No Okul Mevcudu Tahmin (S.H.) Tahmin (S.H.) (1.46) (0.34) (1.61) (0.30) (1.32) 0.38 (0.30) (1.22) 0.44 (0.22) (1.45) 0.72 (0.32) (1.35) 1.09 (0.39) (1.35) 0.91 (0.35) (1.78) 0.77 (0.37) (1.68) (0.37) (1.29) 0.52 (0.30) (1.42) (0.37) (1.26) (0.23) (1.70) (0.31) (1.63) 0.46 (0.38) (1.63) 0.20 (0.31) Hiyerarşik Doğrusal Modeller Analizi ve Bulguları Aynı okulda ulunan öğrenciler gerek fene karşı tutumları gerekse fen aşarılarında, farklı okullarda ulunan öğrencilere göre daha homoen ir yapı gösterdiklerinden ve dolayısıyla u öğrencilerden elde edilen gözlemler iririnden tamamen ağımsız olmadığından asit doğrusal resresyon analizi yöntemine göre daha esnek varsayımları olan iki düzeyli hiyerarşik doğrusal modeller yöntemi kullanılailir Böyle ir modelde irinci düzey öğrenci düzeyi olup öğrenci özellikleri u düzeyde tanımlanırken, ikinci düzey ise okul düzeyidir ve okul özellikleri u düzeyde tanımlanır. Rastlantısal Katsayılar Modeli (Random-Coefficients Model) Rastlantısal katsayılar modelinin irinci düzey modeli asit doğrusal resgresyon modeline oldukça enzemektedir. Basit doğrusal resgresyon modelinde olduğu gii çalışmadaki ağımlı değişken ağımsız ir değişkenin doğrusal kominasyonu olarak modellenir. Y i = + ) + e 0 1 ( X i - X. i

5 Regresyon Analizi ve Hiyerarşik Doğrusal Modeller Analizi 82 Bu modelde Y i okulundaki i öğrencisinin fen aşarı puanı, X i okulundaki i öğrencisinin fene karşı tutum puanı olup okul ortalaması etrafında merkezlenmiştir. Modelde kesişim katsayısı olan β 0 okulundaki tahmini fen aşarı puanı ortalaması, eğim katsayısı olan β 1 okulundaki fene karşı tutumun fen aşarısı üzerindeki tahmini etkisi, hata terimi olan ε i ise fene karşı tutum değişkeni kontrol altına alındıktan sonra okulundaki i öğrencisinin fen aşarı puanının okul ortalamasından farkıdır. Bu modelde hata terimlerinin iririnden ağımsız olduğu, normal dağılım gösterdiği ve u dağılımın ortalamasının 0, varyansının σ 2 olduğu varsayılır. Birinci düzey modelindeki kesişim ve eğim katsayıları ikinci düzey modelinde ağımlı değişken olarak ele alınır.rastlantısal katsayılar modelinde u değişkenlerin okullar arasında rastlantısal olarak dağılmasına izin verilir ancak u dağılımı açıklayailecek okul düzeyindeki ağımlı değişkenler modele eklenmez. Bu değişkenlerin rastlantısal olarak dağılmadığı diğer ir ifade ile okuldan okula değişim göstermeyip değerlerinin sait olduğunun varsayıldığı durumda model asit doğrusal regresyon modeline indirgenir. = g u 0 = g u 1 Bu modelde γ 00 genel fen aşarı puanı ortalaması, u 0 okulunun ortalama fen aşarı puanının genel ortalamadan farkıdır. γ 10 fen tutumunun fen aşarısı üzerindeki ortalama etkisi, u 1 okulunun fen tutumu etkisinin ortalama fen tutumu etkisinden farkıdır. u 0 ve u 1 ikinci düzey hata terimlerinin normal dağıldığı ve u dağılımın ortalamasının 0, varyansının sırasıyla τ 00 ve τ 11 olduğu varsayılır. Rastlantısal katsayılar modeline göre yapılan analiz sonucu elde edilen parametre tahminleri Talo 3 de verilmiştir. Bu taloya göre genel fen aşarı ortalaması puan olarak tahmin edilmiştir. Fene karşı tutumun fen aşarısı üzerindeki ortalama etkisi ise 0.39 puan olarak tahmin edilmiştir. Ortalama okul aşarısı ile ortalama fen tutumu etkisinin varyansının 0.05 alfa düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı ulunması (p-değerleri sırasıyla < ve 0.009) fen aşarısının ve fen tutumunun fen aşarısı üzerindeki etkisinin okuldan okula değiştiğini göstermektedir. Talo 3. Rastlantısal Katsayılar Modeli Analiz Sonuçları Model Parametreleri Tahmin Standart Hata p-değeri γ 00 (Genel Fen Başarı Ortalaması) γ 10 (Ortalama Fen Tutumu Etkisi) τ 00 (Ortalama Okul Başarısı Varyansı) τ 10 (Ortalama Fen Tutumu Etkisi Varyansı) σ 2 ( Birinci Düzey Hata Varyansı) Kesişim ve Eğimlerin Bağımlı Değişken Olduğu Model (Intercept-and-Slopes-as-Outcomes Model) Rastlantısal katsayılar modelinin analizi sonucu ortalama fen aşarısı ile fene karşı tutumun etkilerinin okuldan okula değiştiği ulunmuştur. Bu değişkenlerin okuldan okula neden değiştiğini açıklayailecek ağımsız değişken veya değişkenlerin modelin ikinci düzeyine eklenmesi ile kesişim ve eğimlerin ağımlı değişken olduğu model elde edilir. Bu çalışmada okul kaynaklarının yeterliği değişkeni hem kesişim, hem de eğim modeline eklenmiştir.

6 Eğitimde ve Psikoloide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi 83 = g g ( W -W ) + u0 = g g ( W -W ) + u1 Bu modelde W okulundaki okul kaynaklarının yeterliği olup ortalaması etrafında merkezlenmiştir. γ 01 okul kaynaklarındaki yeterliğin ortalama fen aşarısı üzerindeki tahmini etkisi, u 0 okul kaynaklarının yeterliği değişkeni kontrol altına alındıktan sonra okulunun ortalama fen aşarı puanının genel ortalamadan farkıdır. γ 11 okul kaynaklarındaki yeterliğin fen tutumunun fen aşarısı üzerindeki ortalama etkisi üzerindeki tahmini etkisidir, u 1 okul kaynaklarının yeterliği değişkeni kontrol altına alındıktan sonra okulunun fen tutumu etkisinin ortalama fen tutumu etkisinden farkıdır. u 0 ve u 1 ikinci düzey hata terimlerinin normal dağıldığı ve u dağılımın ortalamasının 0, varyansının sırasıyla τ 00 ve τ 11 olduğu varsayılır. Kesişim ve eğimlerin ağımlı değişken olduğu modele göre yapılan analiz sonucu elde edilen parametre tahminleri Talo 4 de verilmiştir. Bu taloya göre okul kaynaklarındaki yeterliğin okulların ortalama fen aşarısı üzerinde istatistiksel olarak anlamlı ve negatif ir etkisi söz konusudur (p-değeri = 0.012). Okul kaynaklarındaki yeterlik değişkeni okullar arasındaki ortalama fen aşarısındaki dağılımın varyansının ir kısmını açıklamış olmakla eraer, u varyansın hala açıklanamayan önemli ir kısmı ulunmaktadır (p-değeri < 0.001). Okul kaynaklarındaki yeterliğin okullardaki fen tutumu etkisi üzerinde istatistiksel olarak anlamlı ir etkisi yoktur (p-değeri = 0.766). Fene karşı tutum etkilerinde okuldan okula gözlenen değişiklikler okul kaynaklarındaki yeterlikle açıklanamamaktadır. Talo 4. Kesişim ve Eğimlerin Bağımlı Değişken Olduğu Model Analiz Sonuçları Model Parametreleri Tahmin Standart Hata p-değeri γ 00 (Genel Fen Başarı Ortalaması) γ 01 (Kesişimde Kaynak Yeterliği Etkisi) γ 10 (Ortalama Fen Tutumu Etkisi) γ 11 (Eğimde Kaynak Yeterliği Etkisi) τ 00 (Ortalama Okul Başarısı Varyansı) τ 10 (Ortalama Fen Tutumu Etkisi Varyansı) σ 2 ( Birinci Düzey Hata Varyansı) Tartışma ve Yorum Hiyerarşik yapıdaki verilerde doğrusal regresyon modeli ile analiz yapıldığında çeşitli prolemler ortaya çıkmaktadır. Bunlardan ir tanesi gözlemlerin iririnden ağımısız olduğu varsayımının ihlalidir. Hiyerarşik yapıdaki verilerde ireyler içinde ulundukları grupların özelliklerinden etkilenirler. Bireyler kendi grupları içinde paylaştıkları enzer özellikler ve koşullardan dolayı diğer gruplardaki ireylere göre irirlerine daha çok enzerler. Sonuç olarak aynı grup içindeki ireylerden elde edilen gözlemlerin tamamen ağımsız olduğu söylenemez. Bu prolem hiyerarşik doğrusal modellerle ele alınailir. Bu modellerle yapılan analizlerde gözlemlerin ağımsızlığı varsayımı ulunmamaktadır. Ayrıca hiyerarşik doğrusal modeller irey özelliklerine etki eden grup özelliklerinin de doğru ir şekilde modellenmesine olanak verir. Birey özelliklerinin gruptan grua farklılık göstermesi durumunda regresyon analizi kullanılması, ireylerin özellikleri üzerinde grup özelliklerinin etkisinin ihmal edilmesine yol açar. Bireyler arasında incelenen özellikler akımından grup farklılıkları olmadığı varsayılır. Hiyerarşik doğrusal modeller ile yapılan analizlerde grup özelliklerinin irey özellikleri

7 Regresyon Analizi ve Hiyerarşik Doğrusal Modeller Analizi 84 üzerindeki etkisi ele alınarak regresyon analizi ile elde edilen regresyon katsayılarının gruptan grua anlamlı fark gösterip göstermediği elirleneilir. Kaynaklar Aitkin, M. ve Logford, N. (1986). Statistical modeling issues in school effectiveness studies. Journal of the Royal Statistical Society (Series A), 149(1), Bryk, A. S. ve Raudenush, S. W. (1992). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods. Newury Park, CA: Sage. De Leeuw, J. ve Kreft, I. (1986). Random coefficient models for multilevel analysis. Journal of Educational Statistics, 11, Goldstein, H. (1986). Multilevel mixed linear model analysis using iterative generalized least squares., Biometrika, 73(1), Hox J. (2002). Multilevel Analysis: Techniques and Applications. Mahwah, NJ: Lawrence Erlaum Associates. Longford, N. T. (1987). A fast scoring algorithm for maximum likelihood estimation in unalanced mixed models with nested random effects. Biometrika, 74(4), Osorne, J. W. (2002). The advantages of hierarchical linear modeling. Practical Assessment, Research, and Evaluation, 7(1), 1-4. Raudenush, S. W. ve Bryk, A. S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods. London: Sage. TIMSS 1999 Pulications (1999). User Guide for the TIMSS 1999 International Dataase. Online Availale at

BOYLAMSAL VERİLERDE ÇOK DÜZEYLİ ANALİZLER: DİL GELİŞİMİNE İLİŞKİN BİR UYGULAMA

BOYLAMSAL VERİLERDE ÇOK DÜZEYLİ ANALİZLER: DİL GELİŞİMİNE İLİŞKİN BİR UYGULAMA Ekonometri ve İstatistik Sayı:19 2013 27-37 İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ İKTİSAT FAKÜLTESİ EKONOMETRİ VE İSTATİSTİK DERGİSİ BOYLAMSAL VERİLERDE ÇOK DÜZEYLİ ANALİZLER: DİL GELİŞİMİNE İLİŞKİN BİR UYGULAMA Özlem

Detaylı

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız.

Örnek. Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. Örnek Aşağıdaki veri setlerindeki X ve Y veri çiftlerini kullanarak herbir durumda X=1,5 için Y nin hangi değerleri alacağını hesaplayınız. i. ii. X 1 2 3 4 1 2 3 4 Y 2 3 4 5 4 3 2 1 Örnek Aşağıdaki veri

Detaylı

Çok Düzeyli Yapısal Eşitlik Modelleri Üzerine Örnek Bir Uygulama

Çok Düzeyli Yapısal Eşitlik Modelleri Üzerine Örnek Bir Uygulama Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Yaz 2010, 1(1), 9-15 Çok Düzeyli Yapısal Eşitlik Modelleri Üzerine Örnek Bir Uygulama Seda CAN * İzmir Ekonomi Üniversitesi Oya SOMER **, Mediha

Detaylı

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012)

H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları II (19 Nisan 2012) Aşağıdaki analizlerde lise öğrencileri veri dosyası kullanılmıştır.

Detaylı

İstatistikçiler Dergisi

İstatistikçiler Dergisi www.istatistikciler.org İstatistikçiler Dergisi (28) 6-22 İstatistikçiler Dergisi COX REGRESYON MODELİ VE AKCİĞER KANSERİ VERİLERİ İLE BİR UYGULAMA Durdu KARASOY Hacettepe Üniversitesi Fen Fakültesi İstatistik

Detaylı

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005

KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:

Detaylı

Türk Eğitim Reformunun Öğrencilerin TIMSS 2007 Fen Başarılarına Etkisinin İncelenmesi

Türk Eğitim Reformunun Öğrencilerin TIMSS 2007 Fen Başarılarına Etkisinin İncelenmesi Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri Educational Sciences: Theory & Practice - 12(4) Güz/Autumn 2621-2636 2012 Eğitim Danışmanlığı ve Araştırmaları İletişim Hizmetleri Tic. Ltd. Şti. www.edam.com.tr/kuyeb

Detaylı

SINIF ÖĞRETMENLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN MATEMATİĞE YÖNELİK TUTUMLARININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLERE GÖRE İNCELENMESİ

SINIF ÖĞRETMENLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN MATEMATİĞE YÖNELİK TUTUMLARININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLERE GÖRE İNCELENMESİ Ekim 2005 Cilt:13 No:2 Kastamonu Eğitim Dergisi 427-436 SINIF ÖĞRETMENLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN MATEMATİĞE YÖNELİK TUTUMLARININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLERE GÖRE İNCELENMESİ Halil Coşkun ÇELİK, Recep BİNDAK Dicle

Detaylı

daha çok göz önünde bulundurulabilir. Öğrencilerin dile karşı daha olumlu bir tutum geliştirmeleri ve daha homojen gruplar ile dersler yürütülebilir.

daha çok göz önünde bulundurulabilir. Öğrencilerin dile karşı daha olumlu bir tutum geliştirmeleri ve daha homojen gruplar ile dersler yürütülebilir. ÖZET Üniversite Öğrencilerinin Yabancı Dil Seviyelerinin ve Yabancı Dil Eğitim Programına Karşı Tutumlarının İncelenmesi (Aksaray Üniversitesi Örneği) Çağan YILDIRAN Niğde Üniversitesi, Sosyal Bilimler

Detaylı

YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU

YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU Marmara Üniversitesi U.B.F. Dergisi YIL 2005, CİLT XX, SAyı 1 YARI LOGARİTMİK MODELLERDE KUKLA DECİşKENLERİN KA TSA YıLARıNIN YORUMU Yrd. Doç. Dr. Ebru ÇACLAYAN' Arş. Gör. Burak GÜRİş" Büyüme modelleri,

Detaylı

İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları 1. İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları

İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları 1. İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları 1 İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları İbrahim Üstünalp Mersin Üniversitesi İngilizce Öğretmen Adaylarının

Detaylı

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.

K-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır. İstatistiksel güven aralıkları uygulamalarında normallik (normal dağılıma uygunluk) oldukça önemlidir. Kullanılan parametrik istatistiksel tekniklerin geçerli olabilmesi için populasyon şans değişkeninin

Detaylı

KLİNİK ARAŞTIRMALARDA İKİ ÖLÇÜM TEKNİĞİNİN UYUMUNU İNCELEMEDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER

KLİNİK ARAŞTIRMALARDA İKİ ÖLÇÜM TEKNİĞİNİN UYUMUNU İNCELEMEDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER ANKARA ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ MECMUASI Cilt 56, Sayı 1, 2003 1-6 KLİNİK ARAŞTIRMALARDA İKİ ÖLÇÜM TEKNİĞİNİN UYUMUNU İNCELEMEDE KULLANILAN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER Yasemin Genç* Durdu Sertkaya** Selda

Detaylı

İLKÖĞRETİM 8.SINIF ÖĞRENCİLERİNİN HAVA KİRLİLİĞİ KONUSUNDAKİ BİLGİ DÜZEYLERİNİN İNCELENMESİ

İLKÖĞRETİM 8.SINIF ÖĞRENCİLERİNİN HAVA KİRLİLİĞİ KONUSUNDAKİ BİLGİ DÜZEYLERİNİN İNCELENMESİ İLKÖĞRETİM 8.SINIF ÖĞRENCİLERİNİN HAVA KİRLİLİĞİ KONUSUNDAKİ BİLGİ DÜZEYLERİNİN İNCELENMESİ Geleceğimizi tehdit eden çevre problemlerinin özellikle çocuklara erken yaşlarda verilmesi ve böylece çevre duyarlılığı,

Detaylı

REGRESYON ANALĐZĐ. www.fikretgultekin.com 1

REGRESYON ANALĐZĐ. www.fikretgultekin.com 1 REGRESYON ANALĐZĐ Regresyon analizi, aralarında sebep-sonuç ilişkisi bulunan iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi belirlemek ve bu ilişkiyi kullanarak o konu ile ilgili tahminler (estimation)

Detaylı

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ

ÜSTEL DÜZLEŞTİRME YÖNTEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ ÜSEL DÜLEŞİRME YÖNEMİ Bu bölüme kadar anlatılan yöntemler zaman içinde değişmeyen parametre varsayımına uygun serilerin tahminlerinde kullanılmaktaydı. Bu tür seriler deterministik

Detaylı

01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences

01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Her istatistik teknik her tür analize elverişli değildir. Modele veya hipoteze uygun test istatistiği

Detaylı

Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1

Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 3(1): 191-198 Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Özet Bu çalışmanın amacı, üniversite

Detaylı

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2

YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2 Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 5, Sayı:2, 2003 YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY

Detaylı

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ Lojistik Regresyon Analizini daha kolay izleyebilmek için bazı terimleri tanımlayalım: 1. Değişken (incelenen özellik): Bireyden bireye farklı değerler alabilen özellik, fenomen

Detaylı

İLKÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİNİN MÜZİK DERSİNE İLİŞKİN TUTUMLARI

İLKÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİNİN MÜZİK DERSİNE İLİŞKİN TUTUMLARI www.muzikegitimcileri.net Ulusal Müzik Eğitimi Sempozyumu Bildirisi, 26-28 Nisan 2006, Pamukkale Ünv. Eğt. Fak. Denizli GİRİŞ İLKÖĞRETİM ÖĞRENCİLERİNİN MÜZİK DERSİNE İLİŞKİN TUTUMLARI Arş. Gör. Zeki NACAKCI

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Resim ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : Kamile ŞANLI KULA İletişim Bilgileri : Ahi Evran Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Adres Matematik Bölümü, KIRŞEHİR Telefon : 386 280 45 50 Mail : kskula@ahievran.edu.tr

Detaylı

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.

GİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. VERİ ANALİZİ GİRİŞ Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. Bilimsel Bilgi: Kaynağı ve elde edilme süreçleri belli olan bilgidir. Sosyal İlişkiler Görgül Bulgular İşlevsel

Detaylı

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ FEN BRANŞLARINA KARŞI TUTUMLARININ İNCELENMESİ

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ FEN BRANŞLARINA KARŞI TUTUMLARININ İNCELENMESİ FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ FEN BRANŞLARINA KARŞI TUTUMLARININ İNCELENMESİ Sibel AÇIŞLI 1 Ali KOLOMUÇ 1 1 Artvin Çoruh Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, İlköğretim Bölümü Özet: Araştırmada fen bilgisi

Detaylı

0.04.03 Standart Hata İstatistikte hesaplanan her istatistik değerin mutlaka hatası da hesaplanmalıdır. Çünkü hesaplanan istatistikler, tahmini bir değer olduğu için mutlaka hataları da vardır. Standart

Detaylı

Tekrarlı Ölçümler ANOVA

Tekrarlı Ölçümler ANOVA Tekrarlı Ölçümler ANOVA Repeated Measures ANOVA Aynı veya ilişkili örneklemlerin tekrarlı ölçümlerinin ortalamalarının aynı olup olmadığını test eder. Farklı zamanlardaki ölçümlerde aynı (ilişkili) kişiler

Detaylı

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37

İÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37 İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar

Detaylı

Uluslararası Durum. rkiye nin Dikkate Alması Gereken. Prof.Dr.Giray. .Giray Berberoğlu Orta Doğu u Teknik Üniversitesi

Uluslararası Durum. rkiye nin Dikkate Alması Gereken. Prof.Dr.Giray. .Giray Berberoğlu Orta Doğu u Teknik Üniversitesi Uluslararası Durum Belirleme Çalışmaları Kapsamında TürkiyeT rkiye nin Dikkate Alması Gereken Sonuçlar Prof.Dr.Giray.Giray Berberoğlu Orta Doğu u Teknik Üniversitesi Eğitim Fakültesi Türkiye nin Katıld

Detaylı

DİKKAT! SORU KİTAPÇIĞINIZIN TÜRÜNÜ "A" OLARAK CEVAP KÂĞIDINA İŞARETLEMEYİ UNUTMAYINIZ. SAYISAL BÖLÜM SAYISAL-1 TESTİ

DİKKAT! SORU KİTAPÇIĞINIZIN TÜRÜNÜ A OLARAK CEVAP KÂĞIDINA İŞARETLEMEYİ UNUTMAYINIZ. SAYISAL BÖLÜM SAYISAL-1 TESTİ ALES Sonahar 007 SAY DİKKAT! SORU KİTAPÇIĞINIZIN TÜRÜNÜ "A" OLARAK CEVAP KÂĞIDINA İŞARETLEMEYİ UNUTMAYINIZ. SAYISAL BÖLÜM SAYISAL-1 TESTİ Sınavın u ölümünden alacağınız standart puan, Sayısal Ağırlıklı

Detaylı

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin

Detaylı

EĞİTİMDE YEŞİL İNSAN TÜKETİMDE YEŞİL ÜRÜN: NAZİLLİ İİBF VE NAZİLLİ MYO ÖĞRENCİLERİNE YÖNELİK BİR DUYARLILIK ANALİZİ ÇALIŞMASI

EĞİTİMDE YEŞİL İNSAN TÜKETİMDE YEŞİL ÜRÜN: NAZİLLİ İİBF VE NAZİLLİ MYO ÖĞRENCİLERİNE YÖNELİK BİR DUYARLILIK ANALİZİ ÇALIŞMASI EĞİTİMDE YEŞİL İNSAN TÜKETİMDE YEŞİL ÜRÜN: NAZİLLİ İİBF VE NAZİLLİ MYO ÖĞRENCİLERİNE YÖNELİK BİR DUYARLILIK ANALİZİ ÇALIŞMASI Hulusi DOĞAN Adnan Menderes Üniversitesi Doç. Dr. Nazilli İİBF Fakültesi hulusidogan@gmail.com

Detaylı

Araştırma Makalesi / Research Article. Technical Program Students' Attitudes Towards Analysis of Computer and Internet Use

Araştırma Makalesi / Research Article. Technical Program Students' Attitudes Towards Analysis of Computer and Internet Use BEÜ Fen Bilimleri Dergisi BEU Journal of Science 2(2), 127-134, 2013 2(2), 127-134, 2013 Araştırma Makalesi / Research Article Teknik Program Öğrencilerinin Bilgisayar ve İnternet Kullanımına Yönelik Tutumlarının

Detaylı

UŞAK İL MERKEZİNDE GÖREVLİ SINIF ÖĞRETMENLERİNİN İLKYARDIM BİLGİ SEVİYELERİNİN ARAŞTIRILMASI Hakan UŞAKLI *

UŞAK İL MERKEZİNDE GÖREVLİ SINIF ÖĞRETMENLERİNİN İLKYARDIM BİLGİ SEVİYELERİNİN ARAŞTIRILMASI Hakan UŞAKLI * UŞAK İL MERKEZİNDE GÖREVLİ SINIF ÖĞRETMENLERİNİN İLKYARDIM BİLGİ SEVİYELERİNİN ARAŞTIRILMASI Hakan UŞAKLI * ÖZET Nihal CENGİZ ** İlkyardım, herhangi bir hastalık veya kaza sonucu sağlığı tehlikeye girmiş

Detaylı

Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup

Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup. Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evren (Popülasyon) Araştırma kapsamına giren tüm elemanların oluşturduğu grup Araştırma sonuçlarının genelleneceği grup Evrendeğer (Parametre): Değişkenlerin evrendeki değerleri µ : Evren Ortalaması σ

Detaylı

BÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER. Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir.

BÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER. Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir. BÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir. 1.1. Sonuçlar Araştırmada toplanan verilerin analizi ile elde edilen

Detaylı

ÖZET Amaç: Yöntem: Bulgular: Sonuçlar: Anahtar Kelimeler: ABSTRACT Rational Drug Usage Behavior of University Students Objective: Method: Results:

ÖZET Amaç: Yöntem: Bulgular: Sonuçlar: Anahtar Kelimeler: ABSTRACT Rational Drug Usage Behavior of University Students Objective: Method: Results: ÖZET Amaç: Bu araştırma, üniversite öğrencilerinin akılcı ilaç kullanma davranışlarını belirlemek amacı ile yapılmıştır. Yöntem: Tanımlayıcı-kesitsel türde planlanan araştırmanın evrenini;; bir kız ve

Detaylı

ÖĞRETMEN ADAYLARININ ALTERNATİF DEĞERLENDİRMENİN KULLANIMINA YÖNELİK ÖZ YETERLİLİKLERİNİN CİNSİYET, SINIF VE PROGRAM AÇISINDAN İNCELENMESİ

ÖĞRETMEN ADAYLARININ ALTERNATİF DEĞERLENDİRMENİN KULLANIMINA YÖNELİK ÖZ YETERLİLİKLERİNİN CİNSİYET, SINIF VE PROGRAM AÇISINDAN İNCELENMESİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ ALTERNATİF DEĞERLENDİRMENİN KULLANIMINA YÖNELİK ÖZ YETERLİLİKLERİNİN CİNSİYET, SINIF VE PROGRAM AÇISINDAN İNCELENMESİ Mustafa METİN Bozok Üniversitesi Eğitim Fakültesi İlköğretim Bölümü

Detaylı

Okulöncesi Öğretmen Adaylarının Bilgisayar Destekli Eğitim Yapmaya İlişkin Tutumlarının İncelenmesi

Okulöncesi Öğretmen Adaylarının Bilgisayar Destekli Eğitim Yapmaya İlişkin Tutumlarının İncelenmesi Trakya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi 2015, Cilt 5, Sayı 1, 44-50 Trakya University Journal of Education 2015, Volume 5, Issue 1, 44-50 Okulöncesi Öğretmen Adaylarının Bilgisayar Destekli Eğitim

Detaylı

İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN

İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN 4 Prof. Dr. Mustafa Ergün Araştırma Desenleri (modelleri) Araştırmanın alt problemlerine yanıt aramak veya denenceleri test etmek için yapılan

Detaylı

Regresyon Analizi Kullanılarak Kısa Dönem Yük Tahmini. Short-Term Load Forecasting using Regression Analysis

Regresyon Analizi Kullanılarak Kısa Dönem Yük Tahmini. Short-Term Load Forecasting using Regression Analysis ELECO '0 Elektrik - Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Sempozyumu, 9 Kasım - 0 Aralık 0, Bursa Regresyon Analizi Kullanılarak Kısa Dönem Yük i Short-Term Load Forecasting using Regression Analysis Hüseyin

Detaylı

SAKARYA ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ DÖRDÜNCÜ SINIF ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEĞİNE KARŞI TUTUMLARI

SAKARYA ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ DÖRDÜNCÜ SINIF ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEĞİNE KARŞI TUTUMLARI SAKARYA ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ DÖRDÜNCÜ SINIF ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEĞİNE KARŞI TUTUMLARI Arş.Gör. Duygu GÜR ERDOĞAN Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi dgur@sakarya.edu.tr Arş.Gör. Demet

Detaylı

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME SORU 1: Bir hasar sıklığı dağılımının rassal değişken olan ortalaması (0,8) aralığında tekdüze dağılmaktadır. Hasar sıklığı dağılımının Poisson karma dağılıma uyduğu bilindiğine göre 1 ya da daha fazla

Detaylı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi

Detaylı

Hasan GÜRBÜZ * Mustafa KIŞOĞLU **

Hasan GÜRBÜZ * Mustafa KIŞOĞLU ** 71 TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMINA DEVAM EDEN FEN- EDEBİYAT VE EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEĞİNE YÖNELİK TUTUMLARI (ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ ÖRNEĞİ) ATTITUDES OF THE SCIENCE AND ART FACULTY

Detaylı

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi

14 Ekim 2012. Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge. 1 Yıldız Teknik Üniversitesi ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİ: ÇIKARSAMA Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge 14 Ekim 2012 Ekonometri

Detaylı

PSK 510 Research Methods and Advanced Statistics

PSK 510 Research Methods and Advanced Statistics PSK 510 Research Methods and Advanced Statistics Lecture 09: PCA and FA Doğan Kökdemir, PhD http://www.kokdemir.info dogan@kokdemir.info 1 İstatistik Las Meninas - Picasso 2 Gerçek Las Meninas - Diego

Detaylı

UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ. SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir.

UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ. SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir. 1 UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir. Bu menülerin işlevleri ve alt menüleri ile komutları

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ANABİLİM DALI EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME BİLİM DALI

ANKARA ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ANABİLİM DALI EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME BİLİM DALI ANKARA ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME ANABİLİM DALI EĞİTİMDE ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME BİLİM DALI ÖĞRENCİ BAŞARILARININ BELİRLENMESİ SINAVINDA TÜRKÇE DERSİ BAŞARISININ ÖĞRENCİ

Detaylı

Serap POYRAZ Celal Bayar Ü. Eğitim Fakültesi, İlköğretim Fen Bilgisi Eğitimi Bölümü, Manisa.

Serap POYRAZ Celal Bayar Ü. Eğitim Fakültesi, İlköğretim Fen Bilgisi Eğitimi Bölümü, Manisa. Ekim 2006 Cilt:14 No:2 Kastamonu Eğitim Dergisi 497-502 İLKÖĞRETİM FEN BİLGİSİ ÖĞRETİMİNDE İŞBİRLİKLİ ÖĞRENME YÖNTEMİNİN KULLANILDIĞI EĞİTİM ORTAMLARINDA BAŞARIYI ÖLÇMEDE ÇOKTAN SEÇMELİ TESTLERİN DİĞER

Detaylı

Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma

Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma Sınavlı ve Sınavsız Geçiş İçin Akademik Bir Karşılaştırma Öğr. Gör. Kenan KARAGÜL, Öğr. Gör. Nigar KARAGÜL, Murat DOĞAN 3 Pamukkale Üniversitesi, Honaz Meslek Yüksek Okulu, Lojistik Programı, kkaragul@pau.edu.tr

Detaylı

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMENLERİNİN YENİ FEN BİLGİSİ PROGRAMINA YÖNELİK DÜŞÜNCELERİ

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMENLERİNİN YENİ FEN BİLGİSİ PROGRAMINA YÖNELİK DÜŞÜNCELERİ FEN BİLGİSİ ÖĞRETMENLERİNİN YENİ FEN BİLGİSİ PROGRAMINA YÖNELİK DÜŞÜNCELERİ Ayşe SAVRAN 1, Jale ÇAKIROĞLU 2, Özlem ÖZKAN 2 1 Pamukkale Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, İlköğretim Bölümü, Fen Bil. ABD, DENİZLİ

Detaylı

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014

Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?

Detaylı

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS)

SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) SIRADAN EN KÜÇÜK KARELER (OLS) YÖNTEMİNİN ASİMPTOTİK ÖZELLİKLERİ Hüseyin Taştan 1 1 Yıldız Teknik Üniversitesi İktisat Bölümü Ders Kitabı: Introductory Econometrics: A Modern Approach (2nd ed.) J. Wooldridge

Detaylı

Aşamalı Dersler Arasındaki İlişkilerin Kanonik Korelasyon Tekniğiyle İncelenmesi: Sınıf Öğretmenliği Örneği 1

Aşamalı Dersler Arasındaki İlişkilerin Kanonik Korelasyon Tekniğiyle İncelenmesi: Sınıf Öğretmenliği Örneği 1 210 Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Yaz 2012, 3(1), 210-220 Aşamalı Dersler Arasındaki İlişkilerin Kanonik Korelasyon Tekniğiyle İncelenmesi: Sınıf Öğretmenliği Örneği 1 Ayfer SAYIN

Detaylı

Matematik Başarısı ve Anne Baba Eğitim Düzeyi 1 - doi: 10.17932/ IAU.IAUD.m.13091352.2015.7/25.19-36

Matematik Başarısı ve Anne Baba Eğitim Düzeyi 1 - doi: 10.17932/ IAU.IAUD.m.13091352.2015.7/25.19-36 Matematik Başarısı ve Anne Baba Eğitim Düzeyi 1 - doi: 10.17932/ IAU.IAUD.m.13091352.2015.7/25.19-36 Orhan ÇANAKÇI 2 Ahmet Ş. ÖZDEMİR 3 Özet Bu çalışmanın amacı; öğrencilerin matematik başarısı ve matematik

Detaylı

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME MAYIS 2015

RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME MAYIS 2015 RİSK ANALİZİ VE AKTÜERYAL MODELLEME MAYIS 2015 SORU 2: Motosiklet sigortası pazarlamak isteyen bir şirket, motosiklet kaza istatistiklerine bakarak, poliçe başına yılda ortalama 0,095 kaza olacağını tahmin

Detaylı

ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ BEDEN EĞİTİMİ ve SPOR BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN ÖSS ve ÖZEL YETENEK SINAVI PUANLARINA GÖRE GENEL AKADEMİK BAŞARILARI

ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ BEDEN EĞİTİMİ ve SPOR BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN ÖSS ve ÖZEL YETENEK SINAVI PUANLARINA GÖRE GENEL AKADEMİK BAŞARILARI Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi Cilt: XVII, Sayı: 1, 2003 ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ BEDEN EĞİTİMİ ve SPOR BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN ÖSS ve ÖZEL YETENEK SINAVI PUANLARINA GÖRE GENEL

Detaylı

www.fikretgultekin.com 1

www.fikretgultekin.com 1 KORELASYON ANALĐZĐ (Correlation Analysis ) Basit Korelasyon Analizi Basit korelasyon analizinde iki değişken söz konusudur ve bu değişkenlerin bağımlıbağımsız değişken olarak tanımlanması/belirlenmesi

Detaylı

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?

26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır? 26.2.23 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HĐPOTEZ TESTLERĐ denir. Sonuçların raslantıya bağlı olup

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ. Derece Alan Üniversite Yıl. OrtaöğretimMatematikEğitimi BoğaziciÜniversitesi 2007

ÖZGEÇMİŞ. Derece Alan Üniversite Yıl. OrtaöğretimMatematikEğitimi BoğaziciÜniversitesi 2007 ÖZGEÇMİŞ 1. AdıSoyadı: Rukiye Didem Taylan 2. DoğumTarihi: 25 Temmuz 1984 3. Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. ÖgrenimDurumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans OrtaöğretimMatematikEğitimi BoğaziciÜniversitesi 2007

Detaylı

ÖĞRETMENLERİN BİLGİSAYARA YÖNELİK TUTUMLARI ÜZERİNE BİR İNCELEME

ÖĞRETMENLERİN BİLGİSAYARA YÖNELİK TUTUMLARI ÜZERİNE BİR İNCELEME ÖĞRETMENLERİN BİLGİSAYARA YÖNELİK TUTUMLARI ÜZERİNE BİR İNCELEME Semra ERKAN Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi GİRİŞ Teknolojideki değişiklikler ve bilginin hızlı artışı toplumun pekçok alanında

Detaylı

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr

İSTATİSTİK 2. Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI. aysecagli@beykent.edu.tr İSTATİSTİK 2 Hipotez Testi 21/03/2012 AYŞE S. ÇAĞLI aysecagli@beykent.edu.tr 1 Güven aralığı ve Hipotez testi Güven aralığı µ? µ? Veriler, bir değer aralığında hangi değeri gösteriyor? (Parametrenin gerçek

Detaylı

BATI MÜZİĞİ KORO EĞİTİMİ ÖĞRETİM PROGRAMI ÜNİTELERİNİN UYGULAMADA YETERLİLİĞİ AÇISINDAN ÖĞRETMENLERCE DEĞERLENDİRİLMESİ

BATI MÜZİĞİ KORO EĞİTİMİ ÖĞRETİM PROGRAMI ÜNİTELERİNİN UYGULAMADA YETERLİLİĞİ AÇISINDAN ÖĞRETMENLERCE DEĞERLENDİRİLMESİ The Journal of Academic Social Science Studies International Journal of Social Science Doi number:http://dx.doi.org/10.9761/jasss2196 Number: 24-I, p. 497-512, Summer I 2014 BATI MÜZİĞİ KORO EĞİTİMİ ÖĞRETİM

Detaylı

<>GRETMEN ADAYLARıNIN ÖGRETMENLİK SERTİFİKAsI DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARı

<>GRETMEN ADAYLARıNIN ÖGRETMENLİK SERTİFİKAsI DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARı Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi 11: 99-104 [19951 GRETMEN ADAYLARıNIN ÖGRETMENLİK SERTİFİKAsI DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARı Münire Erden. ABSTRACf: The purjx)se of this study is to detennine

Detaylı

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin

Detaylı

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can

SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER. Abdullah Can SPSS E GİRİŞ SPSS TE TEMEL İŞLEMLER SPSS in üzerinde işlem yapılabilecek iki ana ekran görünümü vardır. DATA VIEW (VERİ görünümü) VARIABLE VIEW (DEĞİŞKEN görünümü) 1 DATA VIEW (VERİ görünümü) İstatistiksel

Detaylı

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serileri IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere sahip değișkenlere zaman serisi adı verilmektedir. Genel olarak zaman serisi,

Detaylı

(AYIRIM) DENLİ. Emre KUZUGÜDENL. Doç.Dr.Serdar CARUS

(AYIRIM) DENLİ. Emre KUZUGÜDENL. Doç.Dr.Serdar CARUS DİSKRİMİNANT ANALİZİ (AYIRIM) Emre KUZUGÜDENL DENLİ Doç.Dr.Serdar CARUS Bu analiz ile; Bir bireyin hangi gruptan geldiği (p değişkeni kullanarak, bireyi uygun bir gruba atar ) Her bir değişkenin atama

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı: FEYYAT GÖKÇE Doğum Tarihi: 25 Haziran 1957 Öğrenim Durumu: Doktora Derece Bölüm/Program Üniversite Yıl Lisans Eğitim Yönetimi Teftişi Hacettepe Üniversitesi

Detaylı

T.C. BEYKENT ÜNİVERSİTESİ ÖĞRETİM ÜYELİĞİNE YÜKSELTİLME VE ATANMA KRİTERLERİ YÖNERGESİ

T.C. BEYKENT ÜNİVERSİTESİ ÖĞRETİM ÜYELİĞİNE YÜKSELTİLME VE ATANMA KRİTERLERİ YÖNERGESİ T.C. BEYKENT ÜNİVERSİTESİ ÖĞRETİM ÜYELİĞİNE YÜKSELTİLME VE ATANMA KRİTERLERİ YÖNERGESİ Amaç Madde 1- (1) Bu yönergenin amacı, Beykent Üniversitesi Fakülte, Enstitü ve Yüksekokullarında akademik kadrolara

Detaylı

485 International Conference on New Trends in Education and Their Implications

485 International Conference on New Trends in Education and Their Implications 485 Matematik, Fen Bilgisi, Sosyal Bilgiler ve Sınıf Öğretmen Adaylarının Bilgisayara İlişkin Öz-Yeterlik Algıları ile Meraklılık Düzeyleri Arasındaki İlişki Gülten, Dilek Çağırgan, İlköğretim Bölümü Matematik

Detaylı

TR2009/0136.01-02/409 Benim için İnsan Hakları «Human Rights for Me» Body of Knowledge for AC/HR Education

TR2009/0136.01-02/409 Benim için İnsan Hakları «Human Rights for Me» Body of Knowledge for AC/HR Education Benim için İnsan Hakları «Human Rights for Me» Body of Knowledge for AC/HR Education Benim için İnsan Hakları «Human Rights for Me» DVE/İHE için Bilgi Bankası FLOW CHART Overall framework: Bologna Functional

Detaylı

Araştırma / Popülasyon Büyüme Hızı ve Popülasyon Büyüklüğünün Doğrusal Olmayan Regresyon Modeli ile Tahmini. Derleme / Narkolepsi ve Oreksinler

Araştırma / Popülasyon Büyüme Hızı ve Popülasyon Büyüklüğünün Doğrusal Olmayan Regresyon Modeli ile Tahmini. Derleme / Narkolepsi ve Oreksinler Araştırma / Popülasyon Büyüme Hızı ve Popülasyon Büyüklüğünün Doğrusal Olmayan Regresyon Modeli ile Tahmini Derleme / Narkolepsi ve Oreksinler ft3 Olgu Sunumu / El Yerleşimli Lipomatöz Tümörlerde Eksizyon

Detaylı

ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ

ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ ÖĞRENCİLERİNİN SINAV NOTLARI DAĞILIMININ DEĞERLENDİRİLMESİ: İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ÖĞRENCİLERİ ÖRNEĞİ Barış Yılmaz Celal Bayar Üniversitesi, Manisa baris.yilmaz@bayar.edu.tr Tamer Yılmaz, Celal Bayar Üniversitesi,

Detaylı

BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ

BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ BÖLÜM 1: MADDESEL NOKTANIN KİNEMATİĞİ 1.1. Giriş Kinematik, daha öncede vurgulandığı üzere, harekete sebep olan veya hareketin bir sonucu olarak ortaya çıkan kuvvetleri dikkate almadan cisimlerin hareketini

Detaylı

EKONOMİK KATILIM VE FIRSATLARDA CİNSİYET EŞİTSİZLİĞİNİN SOSYOEKONOMİK VE KÜLTÜREL DEĞİŞKENLERLE İLİŞKİSİ. Aslı AŞIK YAVUZ

EKONOMİK KATILIM VE FIRSATLARDA CİNSİYET EŞİTSİZLİĞİNİN SOSYOEKONOMİK VE KÜLTÜREL DEĞİŞKENLERLE İLİŞKİSİ. Aslı AŞIK YAVUZ EKONOMİK KATILIM VE FIRSATLARDA CİNSİYET EŞİTSİZLİĞİNİN SOSYOEKONOMİK VE KÜLTÜREL DEĞİŞKENLERLE İLİŞKİSİ Aslı AŞIK YAVUZ 1 İçindekiler 1. Küresel Cinsiyet Eşitsizliği Endeksi 2. Çalışmanın Amacı 3. Çalışmada

Detaylı

Tutum, Değer Ve Özyeterlik Değişkenlerinin TIMSS-1999 Ve TIMSS-2007 Sınavlarında Öğrencilerin Matematik Başarılarını Yordama Düzeyleri

Tutum, Değer Ve Özyeterlik Değişkenlerinin TIMSS-1999 Ve TIMSS-2007 Sınavlarında Öğrencilerin Matematik Başarılarını Yordama Düzeyleri Eğitimde ve Psikolojide Ölçme ve Değerlendirme Dergisi, Yaz 2010, 1(1), 44-50 Tutum, Değer Ve Özyeterlik Değişkenlerinin TIMSS-1999 Ve TIMSS-2007 Sınavlarında Öğrencilerin Matematik Başarılarını Yordama

Detaylı

PISA 2009 ÖĞRENCİ BAŞARI DÜZEYLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ AN EVALUATION OF PISA 2009 STUDENT ACHIEVEMENT LEVELS AFFECTING FACTORS

PISA 2009 ÖĞRENCİ BAŞARI DÜZEYLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ AN EVALUATION OF PISA 2009 STUDENT ACHIEVEMENT LEVELS AFFECTING FACTORS Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Y.2012, C.17, S.1, s.441-452. Suleyman Demirel University The Journal of Faculty of Economics and Administrative Sciences Y.2012,

Detaylı

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI MATE 211 BİYOİSTATİSTİK İKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TESTİ VE İKİ EŞ ARASINDAKİ FARKIN ÖNEMLİLİK TEST SORULARI 1. Doğum sırasının çocuğun zeka düzeyini etkileyip etkilemediğini araştıran bir araştırmacı çocuklar

Detaylı

2012 PISA Matematik Testi Puanlarının Bazı Değişkenler Açısından İncelenmesi

2012 PISA Matematik Testi Puanlarının Bazı Değişkenler Açısından İncelenmesi 358 Ege Eğitim Dergisi 2015 (16) 2: 358-372 Azmi TÜRKAN 1 Sadık Selman ÜNER 2 Bülent ALCI 3 Geliş Tarihi: 26.03.2015 Kabul Tarihi: 04.11.2015 Öz Çalışma kapsamında 2012 PISA Matematik Testi Puanlarının

Detaylı

Lise Son Sınıf Öğrencilerinin Matematik Öz-yeterlik Düzeylerinin Bazı Değişkenler Açısından İncelenmesi(Bitlis İli Örneği)

Lise Son Sınıf Öğrencilerinin Matematik Öz-yeterlik Düzeylerinin Bazı Değişkenler Açısından İncelenmesi(Bitlis İli Örneği) Lise Son Sınıf Öğrencilerinin Matematik Öz-yeterlik Düzeylerinin Bazı Değişkenler Açısından İncelenmesi(Bitlis İli Örneği) Cahit TAŞDEMİR* * Bitlis Eren Üniversitesi, Tatvan Meslek Yüksekokulu, Bitlis,

Detaylı

FSML / 2009 10 I.Dönem s.gky

FSML / 2009 10 I.Dönem s.gky FSML / 2009 10 I.Dönem s.gky Bir amaca ulaşmak için izlenen düzenli yola yöntem denir. Bilim olaylar ve olgular ile ilgili genel geçerliliği olan nesnel bilgiler elde etmek ister. Bilimin ortaya koyduğu

Detaylı

Üstel ve Logaritmik Fonksiyonlar 61. y = 2 in grafiğinin büzülmesiyle de elde

Üstel ve Logaritmik Fonksiyonlar 61. y = 2 in grafiğinin büzülmesiyle de elde DERS 4 Üstel ve Logaritmik Fonksionlar, Bileşik Faiz 4.. Üstel Fonksionlar. > 0, olmak üzere fonksiona taanında üstel fonksion denir. f = ( ) denklemi ile tanımlanan gösterimi ile ilgili olarak, okuucunun

Detaylı

HAFİF BETONLARDA DONATI ADERANSI DAYANIMININ BULANIK MANTIK YÖNTEMİYLE MODELLENMESİ

HAFİF BETONLARDA DONATI ADERANSI DAYANIMININ BULANIK MANTIK YÖNTEMİYLE MODELLENMESİ ASYU 2008 Akıllı Sistemlerde Yenilikler ve Uygulamaları Sempozyumu HAFİF BETONLARDA DONATI ADERANSI DAYANIMININ BULANIK MANTIK YÖNTEMİYLE MODELLENMESİ Serkan SUBAŞI 1 Ahmet BEYCİOĞLU 2 Mehmet EMİROĞLU

Detaylı

ÖĞRETMEN ADAYLARININ PROBLEM ÇÖZME BECERİLERİ

ÖĞRETMEN ADAYLARININ PROBLEM ÇÖZME BECERİLERİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ PROBLEM ÇÖZME BECERİLERİ Doç. Dr. Deniz Beste Çevik Balıkesir Üniversitesi Necatibey Eğitim Fakültesi Güzel Sanatlar Eğitimi Bölümü Müzik Eğitimi Anabilim Dalı beste@balikesir.edu.tr

Detaylı

Kantitatif Tahmin Yöntemleri. Yrd.Doç.Dr. S.Kerem AYTULUN

Kantitatif Tahmin Yöntemleri. Yrd.Doç.Dr. S.Kerem AYTULUN Kantitatif Tahmin Yöntemleri Yrd.Doç.Dr. S.Kerem AYTULUN Tahmin Nedir? Günlük hayatta bilinçli veya bilinçsiz birçok tahminde bulunuruz. Hava durumu, trafik, sınav soruları, kişisel ilişkiler... Peki Firmalar???

Detaylı

SANAYİ İŞÇİLERİNİN DİNİ YÖNELİMLERİ VE ÇALIŞMA TUTUMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİ - ÇORUM ÖRNEĞİ

SANAYİ İŞÇİLERİNİN DİNİ YÖNELİMLERİ VE ÇALIŞMA TUTUMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİ - ÇORUM ÖRNEĞİ , ss. 51-75. SANAYİ İŞÇİLERİNİN DİNİ YÖNELİMLERİ VE ÇALIŞMA TUTUMLARI ARASINDAKİ İLİŞKİ - ÇORUM ÖRNEĞİ Sefer YAVUZ * Özet Sanayi İşçilerinin Dini Yönelimleri ve Çalışma Tutumları Arasındaki İlişki - Çorum

Detaylı

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER Prof. Dr. Ali ŞEN 1 Tek Örneklem İşaret Testi İşaret Testi parametrik olmayan prosedürler içinde en eski olanıdır. Analiz yapılırken serideki verileri artı ve

Detaylı

EPİSTEMOLOJİK İNANÇLAR ÜZERİNE BİR DERLEME

EPİSTEMOLOJİK İNANÇLAR ÜZERİNE BİR DERLEME EPİSTEMOLOJİK İNANÇLAR ÜZERİNE BİR DERLEME Fatih KALECİ 1, Ersen YAZICI 2 1 Konya Necmettin Erbakan Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Matematik Eğitimi 2 Adnan Menderes Üniversitesi, Eğitim Fakültesi,

Detaylı

İLKÖĞRETİM 5. SINIF SOSYAL BİLGİLER DERSİNDE KAVRAM HARİTASI KULLANIMININ ÖĞRENCİ AKADEMİK BAŞARISI ÜZERİNDEKİ ETKİSİ

İLKÖĞRETİM 5. SINIF SOSYAL BİLGİLER DERSİNDE KAVRAM HARİTASI KULLANIMININ ÖĞRENCİ AKADEMİK BAŞARISI ÜZERİNDEKİ ETKİSİ Mart 2008 Cilt:16 No:1 Kastamonu Eğitim Dergisi 61-66 İLKÖĞRETİM 5. SINIF SOSYAL BİLGİLER DERSİNDE KAVRAM HARİTASI KULLANIMININ ÖĞRENCİ AKADEMİK BAŞARISI ÜZERİNDEKİ ETKİSİ Gülşen ALTINTAŞ Celal Bayar Üniversitesi,

Detaylı

TOPRAKTA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-400.2014.

TOPRAKTA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI. Rapor No: KAR-G3RM-400.2014. TOPRAKTA PH TAYİNİ YETERLİLİK TESTİ RAPORU TÜBİTAK ULUSAL METROLOJİ ENSTİTÜSÜ REFERANS MALZEMELERI LABORATUVARI Rapor No: KAR-G3RM-400.2014.02 Koordinatör: Dr. Fatma AKÇADAĞ 24 Aralık 2014 Gebze/KOCAELİ

Detaylı

Parametrik Olmayan Regresyon Analizi: Faiz oranı, Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki İlişkinin İncelenmesi Örneği

Parametrik Olmayan Regresyon Analizi: Faiz oranı, Enflasyon ve Döviz Kuru Arasındaki İlişkinin İncelenmesi Örneği BSAD Bankacılık ve Sigortacılık Araştırmaları Dergisi Cilt 2, Sayı 9, ss.28-37 Telif Hakkı Ankara Üniversitesi Beypazarı Meslek Yüksekokulu Parametrik Olmayan Regresyon Analizi: Faiz oranı, Enflasyon ve

Detaylı

The Study of Relationship Between the Variables Influencing The Success of the Students of Music Educational Department

The Study of Relationship Between the Variables Influencing The Success of the Students of Music Educational Department 71 Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Yıl 9, Sayı 17, Haziran 2009, 71-76 Müzik Eğitimi Anabilim Dalı Öğrencilerinin Başarılarına Etki Eden Değişkenler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi

Detaylı

KİMYA ÖĞRETMEN ADAYLARININ ÖĞRENME VE ÖĞRETME ANLAYIŞLARI İLE ÖĞRENME STİLLERİNİN YAPILANDIRMACILIK FELSEFESİ İLE OLAN UYUMU

KİMYA ÖĞRETMEN ADAYLARININ ÖĞRENME VE ÖĞRETME ANLAYIŞLARI İLE ÖĞRENME STİLLERİNİN YAPILANDIRMACILIK FELSEFESİ İLE OLAN UYUMU KİMYA ÖĞRETMEN ADAYLARININ ÖĞRENME VE ÖĞRETME ANLAYIŞLARI İLE ÖĞRENME STİLLERİNİN YAPILANDIRMACILIK FELSEFESİ İLE OLAN UYUMU Filiz KABAPINAR OYA AĞLARCI M.Ü. Atatürk Eğitim Fakültesi OFMA Eğitimi Böl.

Detaylı

DÖNEM II ÜROGENİTAL SİSTEM VE HASTALIKLARIN BİYOLOJİK TEMELLERİ DERS KURULU. Yrd.Doç.Dr.İsmail YILDIZ BİYOİSTATİSTİK AD DERS NOTLARI

DÖNEM II ÜROGENİTAL SİSTEM VE HASTALIKLARIN BİYOLOJİK TEMELLERİ DERS KURULU. Yrd.Doç.Dr.İsmail YILDIZ BİYOİSTATİSTİK AD DERS NOTLARI DÖNEM II ÜROGENİTAL SİSTEM VE HASTALIKLARIN BİYOLOJİK TEMELLERİ DERS KURULU Yrd.Doç.Dr.İsmail YILDIZ BİYOİSTATİSTİK AD DERS NOTLARI 05.05.2014 Pazartesi, Saat:11.30-12.20;Korelasyon ve Regresyon Uygulaması

Detaylı

Biyoistatistiğin Tanımı Biyoistatistikte Kullanılan Terimler Değişken Tipleri Parametre ve İstatistik Tanımlayıcı İstatistikler

Biyoistatistiğin Tanımı Biyoistatistikte Kullanılan Terimler Değişken Tipleri Parametre ve İstatistik Tanımlayıcı İstatistikler Biyoistatistiğin Tanımı Biyoistatistikte Kullanılan Terimler Değişken Tipleri Parametre ve İstatistik Tanımlayıcı İstatistikler Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik

Detaylı

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Mühendislikte İstatistik Yöntemler .0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0

Detaylı