FAKTÖR ANALİZİ İLE AĞIRLIKLANDIRARAK YETKİNLİK ENVANTERİNİN DEĞERLENDİRMESİ VE PERFORMANS DEĞERLENDİRMEYE ETKİSİ

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "FAKTÖR ANALİZİ İLE AĞIRLIKLANDIRARAK YETKİNLİK ENVANTERİNİN DEĞERLENDİRMESİ VE PERFORMANS DEĞERLENDİRMEYE ETKİSİ"

Transkript

1 İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: Sayı: Bahar 0 / s FAKTÖR ANALİZİ İLE AĞIRLIKLANDIRARAK YETKİNLİK ENVANTERİNİN DEĞERLENDİRMESİ VE PERFORMANS DEĞERLENDİRMEYE ETKİSİ Doç.Dr.Dicle CENGİZ* Erim HISIM** ÖZET Faktör Analizi sosyal bilimlerde oldukça sık kullanılan bir istatistiksel analizdir. Değişken sayısının fazla olması durumunda indirgeme yapma ve değişkenler arasındaki bağımlıklık yapısını ortadan kaldırma amacı ile kullanılmaktadır. Bununla birlikte, değişkenlerin ağırlık vererek değerlendirilmesi konusunda da yararlanılabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, faktör analizinin bu özelliklerini yetkinlik envanteri değerlendirmesinde kullanarak, bu değerlendirmeyi obektif hale getirilebileceğini göstermektir. Aynı zamanda yetkinlik envanterinin bu değerlendirme sonuçlarını performans tahmininde kullanılabileceğini istatistiksel olarak gösterilmesi amaçlanmaktadır. Anahtar Kelimeler: Faktör Analizi, Yetkinlik ASSESMENT OF COMPETENCE İNVENTORY BY USING FACTOR ANALYSIS AND ITS EFFECTS ON ASSESMENT OF PERFORMANS ABSTRACT Factor Analysis is a statistical analysis used quite often in the social sciences. When there are more variables to analyze, reduction variables are used with the aim of eliminating multicolinearity structure.. The purpose of this study, using factor analysis in the evaluation of these properties competency inventory, this assessment can be made obectively show. At the same time the inventory of competence is intended to show statistically that can be used to estimate the performance evaluation results. Keywords: Factor Analysis, Competence *:İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi İstatistik Bölümü, Üsküdar- İstanbul, **: İnsan Kaynakları Uzmanı 65

2 Doç.Dr. Dicle Cengiz, Erim Hısım.GİRİŞ Bir organizasyonda, performansın hedeflenen ölçülerde olabilmesi ancak çalışanların bireysel ya da takım performanslarının istenilen ölçülerde olabilmesi ile mümkündür. Bu nedenle yöneticiler, çalışanlarından bekledikleri performansı öngörebilmek isteyeceklerdir. Böylece sahip olunan ekip daha işe alım aşamasında ileride yüksek performans gösterecek bireylerden oluşturulabilecektir. Genellikle işe alım sürecinde yapılan mülakatlarda kullanılan teknikler sayesinde yöneticiler veya insan kaynakları uzmanları sezgisel de olsa yüksek performans beklenen çalışanları sübektif olarak tahmin edebilirler. Bu sübektiflik ve sezgiye dayalı öngörünün yanıltıcı sonuçlar doğurma olasılığı çok yüksek olacaktır. Oysa tahminlerde obektif kriterlerin kullanılmasının daha sağlıklı sonuçlar vereceği kaçınılmazdır. Diğer taraftan verimli organizasyonlar yaratabilmek, uygun nitelikte çalışanları barındırmayı zorunlu kılmıştır. Bu nedenle organizasyonlar ancak gerekli yetkinliklerde olan bireylerin oluşturduğu takımlarla başarıya ulaşabileceklerinin farkına varmışlardır. Sonuçta ise kişilerin yetkinlikleri ile performansları arasında bir ilişki var olması durumunda, yöneticilerin veya insan kaynakları uzmanlarının işe alım esnasında kişinin yetkinliklerinden beklenen performansını tahmin edebilmesi de mümkün olabilecektir. O halde bu aşamada adayların ve dolayısı ile çalışanların yetkinliklerini ölçüyor olmak, ilerideki olası performanslarını öngörmemizi sağlar ise daha işin hemen başında yüksek performanslı takım yaratma konusunda çok önemli bir adım atıyor olunacaktır. Bu çalışmada yetkinlik ölçümünde kullanılan envanterin değerlendirilmesinde Faktör Analizi kullanılarak bu değerlendirmedeki sübektif yaklaşımların, kantitatif verilere dayanarak, istatistiksel analiz ile obektif hale dönüştürülmesine çalışılmıştır. Ayrıca elde edilen sonuçların performans ile istatistiksel ilişkisi de değerlendirilmiş ve sonuçlar yorumlanmaya çalışılmıştır..yetkinliğin TANIMI ve KULLANIM ALANLARI Yetkinlikler; kurumsal başarı, üstün kişisel performans ve iş sonuçlarına katkının ortaya çıkması için gereken, gözlemlenebilen, ölçümlenebilen, geliştirilebilen yetenek, bilgi ve davranışlardır.yetkinlikler, insan kaynaklarında, işe alım, performans değerlendirme, eğitim ihtiyaçlarının belirlenmesi ve terfi gibi önemli süreçlerde belirleyici kriter olarak kullanılır olmuştur. Yetkinlikler sayesinde, kurumsal stratei ile İnsan Kaynakları Yönetimi nin bütünleşmesi mümkün olmaktadır. İnsan kaynakları fonksiyonları standart hale gelmektedir. Kurumsal başarı ve verimlilik için, grup ve birey performansının birlikte değerlendirilmesi tutarlı sonuçlara ulaşılmasını sağlamaktadır. Yetkinlikler şirket gereksinimleri ve kullanım amaçları doğrultusunda farklı kategorilerde ele alınabilmektedir ( Price Waterhouse Coopers, Human Resource Services). Bu kategoriler; temel yetkinlikler, fonksiyonel yetkinlikler ve yönetsel yetkinlikler olarak düşünülebilir. 66

3 İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: Sayı: Bahar 0 / s Yetkinliklerin kullanım alanları ise; performans yönetimi kariyer yönetimi eğitim ve gelişim yönetimi, ücret yönetimi şeklinde sıralanabilir. 3. FAKTÖR ANALİZİ Faktör analizi; birbirleriyle ilişkili çok sayıdaki değişkeni az sayıda, daha anlamlı, kolay anlaşılabilir ve birbirinden bağımsız faktörler haline getiren ve yaygın olarak kullanılan çok değişkenli istatistik tekniklerinden biridir. Faktör analizi çok sayıda değişken arasından diğer analizlerde kullanılacak temsili değişkenleri belirlemeye yardım eder. Oriinal veri setinden sağlanan faktörler bağımlı yöntemlerden regresyon, korelasyon ve diskriminant analizi ve iç bağımlı yöntemlerden kümeleme analizi gibi geniş bir yelpazede kullanılmaktadır. 3 Faktör analizi ölçülebilen ve gözlenebilen çok sayıdaki özellik arkasında yatan gerçek nedenleri yani gözlenemeyen ve ölçülemeyen gizli boyutları ortaya çıkarmaya yaramaktadır Faktör Analizi nin Varsayımları Normallik, çoklu bağlantı ve doğrusallık gibi klasik varsayımların sağlanması, faktör analizinde yalnızca değişkenler arasındaki korelasyonlarda düşüşe sebep olmaktadır. Bunların arasında sadece, türetilecek faktörlerin anlamlılığı test edilecekse, normallik varsayımı gereklidir. Bunun yanında, faktör analizinde değişkenler arasındaki iç ilişkiler belirlendiği için, belirli düzeyde çoklu doğrusal bağlantının olması istenmektedir. Değişkenler arasındaki korelasyonların 0,30 dan büyük olması faktör analizinin uygulanabilmesi için beklenen bir durumdur. 5 Veri setinin faktör analizine uygunluğunun değerlendirilmesi için iki yaklaşım vardır: Bunlardan biri sübektif bir yaklaşım olan korelasyon matrisinin incelenmesi, diğeri ise Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) Uygunluk Testidir. Faktör analizinde korelasyon matrisi için istatistik temellerin yanında faktör analizinin uygulanabilirliğini kanıtlamak için korelasyon matrisinin yeteri kadar anlamlı korelasyonlara sahip olması gerekir çünkü değişkenler arasındaki korelasyonlar ne kadar yüksek ise, değişkenlerin ortak faktörler oluşturma olasılıkları o kadar yüksektir. 6 Korelasyon katsayıları %30 dan büyük olmayan değişkenlerin büyük bir olasılıkla faktör analizinden çıkartılması uygun olacaktır. 7 KMO testi, değişkenler arasındaki korelasyonları ve faktör analizinin uygunluğunu ölçen örnek uygunluk testidir. Testin değeri 0- aralığında değişmektedir. KMO değeri, herhangi bir değişkenin diğer değişkenler tarafından hatasız tahmin edilmesi halinde e eşit olur. KMO testi aşağıda gösterildiği gibi hesaplanan basit korelasyon katsayı- Albayrak, A. S., Türkiye de İllerin Sosyoekonomik Gelişmişlik Düzeylerinin Çok Değişkenli İstatistik Yöntemlerle İncelenmesi, Doktora Tezi, PROMAT Basım Yayın, İstanbul, 005, s Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., Black, W. C., Multivariate Data Analysis, Prentice Hall, New Jersey, 998, S Hair, Anderson, Tatham, Black, a.g.e., s , Hair, Anderson, Tatham, Black a.g.e., s Kalaycı, Ş. (Ed) SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri,. Baskı, Asil Yayın Dağıtım, Ankara, 006, s Hair, Anderson, Tatham, Black, a.g.e., s

4 Doç.Dr. Dicle Cengiz, Erim Hısım ları kısmi korelasyon katsayıları ile karşılaştırılarak hesaplanmaktadır. i i KMO = (-) r + a i r i i i Formülde KMO, Kaiser-Mayer-Olkin örnek uygunluk testini; r i, i. ve. değişken arasındaki basit korelasyon katsayısını; a i, i. ve. değişken arasındaki kısmi korelasyon katsayısını göstermektedir. Değişken çiftleri arasındaki ilişkiler diğer değişkenler tarafından açıklanamadığı zaman KMO değeri küçüleceğinden faktör analizinin kullanılmaması gerekmektedir. Değişkenler arasındaki ortalama korelasyonların bir ölçüsünü veren test, değişkenlerin homoenliğini ölçmektedir. KMO ölçüsü istatistiksel bir test olmadığından Kaiser ve Rice tarafından oran için Tablo. deki kriterler önerilmiştir. Tablo. : KMO Uygunluk Testi İçin Önerilen Kriterler KMO Ölçüsü Önerilen Düzey 0,90+ Olağanüstü 0,80+ Çok İyi 0,70+ İyi 0,60+ Orta 0,50+ Kötü 0,50- Kabul Edilemez Çok iyi bir faktör analizinde KMO değeri 0,80 den büyük olmalıdır; ancak 0,50 den büyük değerler de kabul edilebilir. 3.. Faktör Analizi Modeli Faktör analizinde n bireyin p tane özelliğini (değişken) gösteren X pxn ham veri matrisinden elde edilen Z pxn standartlaştırılmış veri matrisi kullanılacaktır. Bu durumda, faktör analizi modeli z değişkenleri ile f, f,, f m ortak faktörleri arasındaki ilişkiyi gösteren doğrusal bir modeldir 8 ve korelasyonu en yüksek olacak şekilde düzenler. 9 Bu model genel olarak aşağıdaki biçimde ifade edilir: z = a f + a f a f + b u ; =,,, p (-) m m 8 Tatlıdil, H., Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Ziraat Matbaacılık, Ankara, 00, s Pazarlıoğlu, M. V., Emeç, H., Erdoğan, S. Dokuz Eylül Üniversitesi Öğrencilerinin Yüksek Öğretim Beklenti Değişkenlerinin Faktör Analizi İle İncelenmesi, IV. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Bildirileri, 999, s

5 İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: Sayı: Bahar 0 / s Burada; z : inci değişken a m : inci değişkenin m inci faktör üzerindeki yükü (loadings) f : ortak faktör u : özel ya da artık faktörü ( specific-residual factor) b : özel ya da artık faktörüne ilişkin katsayı m : ortak faktörlerin sayısı Klasik faktör analizi modelinde, i bireyi için değişkenin değeri şöyle yazılabilir; 0 m z i = a pfpi + b u p= i (i =,,, N ; =,,, n) (-3) Bu model, herhangi bir z değişkeni için m ortak faktörleri ve tek faktöre göre açık z z olarak şöyle yazılabilir; z n = a = a = a F + a n F + a F + a n F F F a a a m m nm F F F m m m + b U + b + b n U U n (-4) Bu denklemler setine faktör örüntüsü ya da sadece örüntü denir. Burada ortak faktörler F p (p =,,, m) ilişkili ya da ilişkisiz olabilir fakat tek faktör U ( =,,, n) her zaman kendi aralarında ve diğer ortak faktörler arasında ilişkisiz kabul edilir. Faktör analizi sadece örüntüyü vermez, ayrıca değişkenler ve faktörler arasındaki ilişkiyi de verir. Bu ilişkiyi gösteren tabloya faktör yapısı veya sadece yapı denir. Hem örüntü hem de yapı çözümü tamamlamak için gereklidir. 0 Tatlıdil, a.g.e., s. 68. Atan, Göksel, Karpat, Üniversite Öğrencilerinin Başarılarını Etkileyen Faktörlerin Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz Yöntemleri İle Tespiti, XI. Eğitim Bil. Kongresi, 00, s

6 Doç.Dr. Dicle Cengiz, Erim Hısım 3... Faktör Türetme Modelleri ve Uygun Faktör Analizi Yönteminin Seçimi Faktör türetme modellerinin ilk bakışta iki temel amacı söz konusudur: Değişkenler arasındaki korelasyonları en iyi şekilde yeniden türetmek ve değişkenlerin varyansını en yüksek düzeyde açıklamaktır. Faktör türetme yönteminin seçimi araştırmacının amacına bağlıdır. Standardize edilmiş her değişkenin sahip olduğu varyans bileşimi ve yukarıdaki amaçlar dikkate alındığında, faktör analizi modelleri, Temel Bileşen Faktörü Yöntemi dışında Asal Eksen Faktörü, Görüntü Faktörü, Ağırlıksız En Küçük Kareler, Maksimum Olabilirlik, Alfa Faktörü gibi yöntemlerdir. Bu yöntemlerden Asal Eksen Faktörü Yöntemi, korelasyon matrisindeki köşegen değerleri hariç temel bileşen faktörü yöntemiyle aynıdır. Yöntem korelasyon matrisinde olan köşegen değerleri yerine ortak varyansları kullanmaktadır. Görüntü Faktörü Yöntemi nde, herhangi bir değişkenin ortak alanı teorik faktörlerin fonksiyonu yerine geriye kalan değişkenlerin doğrusal regresyon fonksiyonuyla belirlenmektedir. Bu ortak alana, kısmi görüntü analizi denir. Ağırlıksız En Küçük Kareler Yöntemi, faktör sayısı için hesaplanan korelasyon matrisi ile yeniden türetilmiş korelasyon matrisi arasındaki farkların karesini minimize eden bir faktör durum matrisi (köşegenler hariç) türetmektedir. Maksimum Olabilirlik Yöntemi nde, korelasyonlar değişkenlerin varyanslarıyla ters orantılı olarak ağırlıklandırılarak yineleme süreci uygulanır. Maksimum Olabilirlik modeli verilerin çoklu normal dağılımdan geldiğini varsaymaktadır. Alfa Faktörü, birimlerin anakütle ve değişkenlerin ise değişken anakütlesinin bir örneği olduğunu varsaymaktadır. Bu yöntemle faktörlerin alfa güvenilirlikleri maksimize edilmektedir. Çalışmada gözlemlere ait değişkenler arasında ilişkisiz doğrusal bileşenlerin belirlenip bu bileşenlere göre yeni bir sıralama yapmak amacı bulunduğu için Temel Bileşen Faktörü Modeli tercih edilmiş ve bu yöntem üzerinde durulmuştur Temel Bileşen Faktörü (Principal Component Factoring=PCF) Bu model, değişkenin açıklanan varyansının maksimum olmasını amaçlar. Modelde, değişken sayısına(p) eşit sayıda ve birbirinden bağımsız temel bileşenler, tüm değişkenlerin açıkladığı toplam varyansa maksimum katkıda bulunmaktadır. Model basit olarak; x = b F + b F + b 3 F b p F p ( =,,.,p) (-5) eşitliğindeki gibi yazılabilir. Sonuçta p sayıda değişken, yine birbirinden bağımsız p tane temel bileşenle temsil edilir. Bu temel bileşenler sırasıyla toplam varyansa maksimum katkıda bulunurlar. Yani birinci temel bileşen en çok, diğer bileşenler ise gittikçe azalan miktarlarda toplam varyansa katılırlar. Bu sebeple, toplam varyansın büyük bir kısmı az sayıda temel bileşenle açıklanabilmektedir. Bu yöntem, tahmin edilen ortak varyansların bire eşit olduğunu varsaymaktadır. Yani, Albayrak, a.g.e., s

7 İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: Sayı: Bahar 0 / s temel bileşen modeli, başta ortak faktör sayısı ile değişken sayısının eşit olduğunu, bu ortak faktörlerden birkaçının toplam varyansın önemli bir kısmını açıklayacağını ve geriye kalan diğer faktörlerin ise daha az açıklayıcılığı bulunan düşük varyansları göstereceğini varsaymaktadır Türetilecek Ortak Faktör Sayısının Belirlenmesi Faktör analizinde üretilebilecek faktör sayısı en fazla değişken sayısı kadar olabilir. Değişken sayısı kadar faktör türetilirse her değişken bir faktörle temsil edilecek demektir ki bu durumda bir şey kazanılmaz. Burada amaç, değişkenler arasındaki ilişkileri en yüksek derecede temsil edecek az sayıda faktör elde etmektir. 4 Gerekli faktör sayısını belirlemek için toplam varyansın her bir faktör tarafından yüzde kaçının açıklandığına bakılması gerekir. Faktör analizinde değişkenler standardize edildiğinden toplam varyans değişken sayısına eşittir. Ortak faktör sayısını belirlemede, faktörlerin giderek azalan miktarda varyansa katılmaları büyük kolaylık sağlamaktadır. Faktörlerin açıkladığı varyans miktarına göre faktör sayısını belirleyen çeşitli kriterler vardır. Bu kriterler aşağıdaki gibi sıralanabilir: Varyansa Katılma (Kaiser, Öz değer, Eigenvalue) Kriteri: Öz değer, hem faktörlerce açıklanan varyansı hesaplamada, hem de önemli faktör sayısına karar vermede dikkate alınan bir katsayıdır. 5 Bu kritere göre, başlangıçta, genel olarak öz değeri ya da den büyük olan faktörler önemli, den küçük olan faktörler önemsiz varsayılmaktadır. Dolayısıyla özdeğerin olması faktörün önemsiz sayılmasına sebep olurken, e eşit olması faktörün önemli sayılmasını gerektirmektedir. Bu durum ise hassasiyet gözönüne alındığında Varyansa Katılma Kriteri için bir sakınca olarak görülebilir. Scree Test Kriteri: Varyansa katılma (Kaiser) kriterinin sakıncasını ortadan kaldırmak için Cattell tarafından geliştirilmiştir. 6 Yöntem, faktörlerin öz değerlerine dayalı olarak çizilen yığın grafiğinin incelenmesine dayanır. Grafikte dikey eksen öz değer miktarlarını, yatay eksen ise faktörleri gösterir. Grafik, faktörlerin öz değerleriyle eşleştirilmesi sonucunda bulunan noktaların birleştirilmesiyle elde edilir. Grafikte yüksek ivmeli, hızlı düşüşlerin yaşandığı faktör, önemli faktör sayısını verir. 7 Faktör sayısının belirlenmesinde kullanılabilecek diğer kriterlerden, Toplam Varyansın Yüzdesi Kriteri nde her ilave faktörün toplam varyansın açıklanmasına katkısı %5 in altına düştüğünde maksimum faktör sayısına ulaşılmış olunmaktadır. Joliffe Kriteri nde 0.7 açıklama oranının altındaki tüm faktörlerin modelden çıkarılmasını gerektirir. Açıklanan Varyans Kriteri nde varyansın toplamda %90 ını açıklayan faktör sayısı kabul edilir. Bunların dışında faktör sayısının araştırmacı tarafından belirlenmesi de kullanılabilecek bir yöntemdir. 8 3 Albayrak, a.g.e., s Kalaycı, a.g.e., s Büyüköztürk, Ş. Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı, 3. Baskı, Pegem Yayıncılık, Ankara, 003, s Hair, Anderson, Tatham, Black, a.g.e., s Büyüköztürk, a.e., s Kalaycı, a.g.e., s. 3. 7

8 Doç.Dr. Dicle Cengiz, Erim Hısım 3... Faktörlerin Yorumu ve Adlandırılması Faktörlerin daha anlamlı ve yoruma uygun hale gelmeleri için döndürme işlemi uygulanmaktadır. Burada önemli olan faktörlerin neleri temsil ettikleridir. Döndürme işlemi faktörlerin değişkenleri daha iyi temsil edebilmeleri için faktör eksenlerinin hareket ettirilmesidir. Ancak faktör analizinde döndürmeler basit yapıya ulaşmayı garanti etmediği gibi döndürmeden sonra elde edilecek faktör sonuçları, elde edilen ilk faktör sonuçlarından daha anlamsız da olabilmektedir. 9 Faktör matrisini döndürmenin temel amacı, daha basit bir yapı ve teorik olarak daha anlamlı bir faktör matrisi elde etmek için önceki faktörlerin açıkladığı toplam varyansı faktörler arasında yeniden dağıtmaktır. Yani her faktörün, değişkenlerden sadece bazıları için sıfır olmayan yüklere sahip olması gerekir. Böyle bir durum faktörü daha kolay yorumlamaya yardım etmektedir. Ayrıca her bir değişkenin faktörlerden sadece bazılarıyla (tercihen tek bir faktörle) sıfır olmayan bir yüke sahip olması beklenir. Böylece faktörlerin birbirinden farklılaşması sağlanır. Döndürme kriterleri olarak, uygulanan ortogonal (dik) ve oblik (eğik) döndürmeler kullanılmaktadır.. Dik döndürme yöntemleri; quartimax, varimax, equamax ve orthomax iken, eğik döndürme yöntemleri; oblimax, quartimin, covarimin ve biquartimin yöntemleridir. Döndürülmemiş faktör matrisinde, faktör yüklerinin bazıları yüksek, bazıları düşük değerlerdir. Veriler kendi içinde tutarlı ise, döndürme işlemi sonucu elde edilen döndürülmüş faktör matrisinde başlangıçta büyük olan faktör ağırlıklarının iyice büyüdüğü, küçük olanların ise iyice küçüldüğü görülür. Genellikle, her sütundaki (her sütun bir faktörün yüklerini içerir) faktör yüklerinin birkaçı yüksek olmakla beraber, diğerleri küçük değerler almaktadır. Böylece, faktörlerle ilgili değişken grupları ortaya çıkmaktadır. Faktörlerin yorumlanmasında o faktörle yüksek korelasyon (yüksek faktör yükü) gösteren değişkenlerin oluşturduğu grup üzerinde durulmaktadır. Her bir faktörle ilgili olarak gruplaşma gösteren değişkenler arasında bazı ortak yanların bulunduğu böylece belirlenmekte ancak bunun ne olduğu tam olarak bilinememektedir. Faktör analizi sonuçları yorumlanırken bu ortak noktalar üzerinde durularak yorum yapılmalı ve faktörler bu ortak yönlere göre adlandırılmalıdır. Faktörlerin yorumlanması ve adlandırılması faktör yükleri dikkate alınarak yapılır. Buna göre, değişkenin ortak faktörle olan korelasyonu ±0,30 dan büyükse o değişkenin söz konusu ortak faktörle anlamlı bir ilişki gösterdiği kabul edilmektedir. Bazı araştırmacılara göre bu oran ±0,40 hatta ±0,50 olmalıdır. Bir faktörün adlandırılmasında, ±0,30 dan büyük pozitif faktör yükleri dikkate alındığı gibi, negatif faktör ağırlıkları da dikkate alınmalıdır. Söz konusu ortak faktör, pozitif faktör ağırlıkları ile olumlu, negatif faktör ağırlıkları ile olumsuz ilişki gösterecek şekilde yorumlanmalıdır. Böylece faktörlere iki kutuplu olarak bakılabilir. 30 Faktör analizinin amacı, değişkenler arasındaki ilişkileri anlamlı ve anlaşılır bir şekilde ifade edebilmektir. Sonuçlar araştırmanın bilimsel amacı doğrultusunda yorumlanmalıdır. Analiz sonuçlarının yorumu faktör analizinin konusu olmaktan çok araştırma konusu bilim dalı ile ilgili olmaktadır. 9 Tatlıdil, a.g.e., s Albayrak, a.g.e., s

9 İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: Sayı: Bahar 0 / s YETKİNLİK ENVANTERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİNDE FAKTÖR ANALİZİNİN KULLANILMASI Bu çalışmada, bir ilaç firması çalışanları ( represantlar) üzerinde öncelikle kişilerin kendi profesyonelliklerine ilişkin yetkinliklerinin ölçülmesine yönelik bir envanter oluşturulmaya çalışılmış, daha sonra bu envanter ile performans arasında bir ilişkinin var olup olmadığı istatistiksel olarak incelenmiş ve envanterin performans üzerindeki açıklayıcılığı üzerinde durulmaya çalışılmıştır. Performans sistemlerinde geleneksel yaklaşım, kişinin performansının değerlendirilmesinde, somut kriterlerin yanında, yöneticilerinin ve iş arkadaşlarının kanaatlerinin dikkate alınmasıdır. Bu çalışma ile geleneksel bu bakış açısına ek olarak, kişilerin kendileri ile ilgili görüşlerinden oluşan bir envanter yaratarak, bu envanterin performanslarının değerlendirmesinde belirleyiciliğinin araştırılması amaçlanmaktadır. Ele alınan yetkinlikler: Bu çalışmada firma yöneticileri için nispeten önemli bulunan başlıca 4 yetkinlik ele alınmıştır. Bu yetkinlikler;. Yetkinlik: Ekip çalışmasına yatkınlık. Yetkinlik: Planlama ve organizasyon 3. Yetkinlik: Zaman yönetimi 4. Yetkinlik: Problem çözme / Karar verme Bu dört yetkinliğin ölçülebilmesi için konunun profesyonelleri ve uzmanları tarafından ortak bir çalışma yapılarak 63 soruluk bir soru formu oluşturulmuş, ve bu formdaki hangi soruların hangi yetkinlikleri ne ölçüde açıklayabileceğine yönelik kişisel görüşleri alınmıştır. Kurumun uyguladığı performans kriterleri de aşağıda Tablo de verilmiştir. Tablo: Performans kriterleri Performans Kriterleri Tanıtım Bütçesinin Efektif Kullanımı Ziyaret Programı Planlama Becerisi Aylık Çalışma Programına Uygunluk Satış Teknikleri Uygulama Ürün Bilgileri Rakip Ürün Bilgisi Ve Faaliyet Takibi Grup Eğitim Planlama Ve Uygulama İdari Sorumlulukları Yerine Getirme (Raporlama, Yazışmalar ) Genel Görünüm Ve Konuşmaya Gösterilen Özen Araç Bakımı Ve Düzeni Firma Malzemelerine Verilen Önem Proaktiflik Ve Pozitiflik İletişim Becerisi Bölgesel Veya Ulusal Toplantılarda Katılımcılık Ims Verileri 73

10 Doç.Dr. Dicle Cengiz, Erim Hısım Böylece ele alınan 4 yetkinlik ile periyodik olarak değerlendirilen performans kriterleri arasında ilişki kurulmaya çalışılacaktır. Eğer bu ilişki belirlenebilirse, beklenen performansı sağlayacak elemanların, yetkinliklerinin ölçümü aracılığı ile sağlıklı bir biçimde belirlenmesi (seçilmesi) mümkün olacaktır. 4..UYGULANAN METOD İlaç firması çalışanlarının 4 farklı yetkinlikleri ölçülmek üzere, 63 sorudan oluşan bir envanter uygulanmıştır. Envanterde bulunan sorular, değişik ağırlıklar ile yetkinlikler üzerinde etkilidir. Soruların yetkinlikler üzerindeki ağırlıklandırma işlemi konu ile ilgili profesyoneller ve uzmanlarca belirlenmiş ve 4 yetkinlik için toplam puanlar elde edilmiştir. Ancak bu yaklaşım istatistiksel olmaması, yalnızca konu ile ilgili kişilerin profesyonel yaklaşımlarına dayandığı için subektif olarak değerlendirilmektedir. Bu çalışmada alternatif bir yaklaşım olarak yetkinlikler için soruların ağırlıklarının faktör analizi ile belirlenmesi kullanılmıştır. Diğer taraftan kullanılan envanterin geçerlilik çalışmaları için aynı gruba uygulanan ve somut kriterler içeren performans ölçümleri ile ilişkili olması beklenmektedir. 63 soru ile ölçülmeye çalışılan 4 yetkinliğin aynı zamanda bu kişilerin performans ölçümleri ile ilişkili olması envanterin geçerliliği açısından önemlidir. Bu amaçla yetkinlikler öncelikle teker teker ele alınmış ve performans ile ilişki durumları incelenmiştir. Birinci yetkinlik envanterdeki 0 soru tarafından açıklanmaktadır. Ancak bu soruların her birisinin değişik ağırlıkları söz konusudur. 0 değişken için hem soru sayısını indirgemek hem de soruların yetkinlik üzerindeki ağırlıklarını ortaya çıkarmak amacıyla Faktör Analizi uygulanmıştır. Uygulanan döndürme yöntemleri de değerlendirilerek faktörleşmedeki en iyi sonucu Quartimaks döndürme yöntemi sonucunda elde edilmiştir. Bu şekilde elde edilen 8 faktör %73 lük açıklama oranı ile uygun faktörleşmeyi göstermektedir. Elde edilen 8 faktör ile kişilerin performansları arasındaki ilişki pearson korelasyon katsayısı ile ölçülmüş ve yalnızca 5. ve 8. faktörlerde ilişki istatistiksel açıdan önemli bulunmuştur. 5. faktör ile Performans arasındaki ilişki 0,5; 8. faktör ile performans arasında ise 0,78 olarak hesaplanmıştır. İstatistiksel olarak. faktör, değişkenler arasındaki ilişkiye dayalı olarak değişimi en iyi açıklayan faktördür. Dolayısı ile. yetkinliğin en iyi açıklandığı faktör ün. faktör olduğu söylenebilir. Ancak diğer taraftan yeni oluşturulan bu envanterde, 5. ve 8. faktörlerin performans ile ilişkilerinin yüksek, diğerlerinin düşük olması, bu faktörlerde yüklü olan değişkenlerin performans ile ilişkili olarak. yetkinlikte önemli oldukları söylenebilir. Dolayısıyla bu faktörlerde yüklü olan değişkenler performanstan etkilenmekte ve dolaylı olarak. yetkinlik üzerinde etkilerini gösterebilmektedir. Bir başka ifade ile bu değişkenler ile ölçülen. yetkinlik aynı zamanda performans için de belirleyici olabilecektir. Bu faktörler incelendiğinde 5. faktörde soru8, soru9 ve soru44; 8. faktörde ise soru6 ve soru6 yüklü olarak bulunmaktadır. Bu aşamada soruların faktör üzerindeki yükleri soruların. yetkinlik üzerinde beklenen işaretleri ile uyumlu olarak gözlenmiştir. Benzer işlemler., 3. ve 4. yetkinlikler içim de yapılmış ve sonuçlar aşağıdaki tabloda özetlenmiştir. 74

11 İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: Sayı: Bahar 0 / s Tablo: Yetkinlik Türlerine göre Faktör Analizi Sonuçları. yetkinlik. yetkinlik 3. yetkinlik 4. yetkinlik soru say. Fak. Say. açıklam a oranı 0 8 0, , ,76 yok 4 0,58 Dön.yön quartima x quartima x quartima x Performans ile ilişkili faktorler 5.faktö r yük ü 8. faktör yük ü soru8-0,75 soru6 0,8 soru9 0,6 soru6 0,5 soru44 0,57. faktör yük ü 5. faktör yük ü soru 60 0,65 soru5 0,63 soru34 0,64 soru4 0,64 8. faktör yük ü soru45 0,4 soru4 0,4.fakto r yük ü soru33 0,68 soru3 0,66 Her bir yetkinlik için performans ile ilişkili faktorleri ve dolayısıyla uygun sorular belirlendikten sonra bu soruların ve yetkinliklerin performans üzerindeki açıklayıcılıklarının belirlenmesi için Çoklu Regresyon analizi uygulanmıştır. Denenen çeşitli modeller sonucunda istatistiksel anlamlılık açısından en iyi olan modelde R=0,50 olarak elde edilmiş ve bulgular Tablo3 ve Tablo4 te verilmiştir Tablo 3: Regresyon Modelinin anlamlılığı ANOVA KT sd KO F p. regresyon 40, ,96 7,033,000 Artık 3406, ,075 Toplam 4547,6 66 Tablo4: Model Katsayıları ve anlamlılıkları MODEL B Std. Error β t p Sabit 66,84,898 73,78,000 yf -,738,905 -,330-3,04,004 yf5,330,90,8,53,04 y3f8,693,90,04,839,07 75

12 Doç.Dr. Dicle Cengiz, Erim Hısım Modeller incelendiğinde Sonuç olarak. yetkinliğe ait. faktor ve 5. faktorün, 3. yetkinliğe ait 8. faktorun regresyon modelinde katsayılarının anlamlı olduğu ve modelin de 0,05 anlam düzeyinde anlamlı olduğu görülmüştür. Modelin katsayı işaretleri incelendiğinde ise. yetkinliğin. faktorünün katsayısı eksi diğerleri pozitif çıkmıştır.. yetkinliğin. faktöründe yüklü olan sorular incelendiğinde bu soruların. yetkinlik açısından ters sorular olduğu yani, katsayının negatif çıkmasının anlamlı olduğu görülmektedir. Diğer taraftan,. yetkinliğe ait 5. faktör ve 3. yetkinliğe ait 8. faktör ise üzerlerinde yüklü olan değişkenler açısından incelendiğinde katsayı işaretinin pozitif olmasının anlamlı olduğu gözlenmiştir. Dolayısıyla, kurulan model katsayı işaretleri açısından da anlamlı bir modeldir., 5. DEĞERLENDİRME ve SONUÇ Her bir yetkinlik için uygulanan faktör analizleri sonucunda her yetkinlik için belirlenen değişkenler arasındaki gruplaşmalar ve soruların bu yetkinlikler üzerindeki ağırlıkları ortaya çıkarılmaya çalışılmıştır. Burada asıl amaç yeni oluşturulmaya çalışılan yetkinlik envanterinin geçerliliğinin de sınanmasıdır. Bu açıdan bakıldığında oluşturulan envantere göre yetkin olan bir kişinin aynı zamanda iyi performans vermesi de beklenmelidir. Dolayısıyla yetkinlikler ile performans arasında istatistiksel olarak anlamlı ilişkinin çıkması sorulan soruların da geçerlilik çalışması açısından yeterli olduğu sonucunu verecektir. Bu amaçlarla yapılan faktör analizlerinde her bir yetkinlik için hangi faktördeki ağırlıklandırmanın performans üzerinde daha etkin olduğu ortaya çıkmıştır. Bu etkinlikler. yetkinlik için 5.ve 8. faktör;. yetkinlik için. ve 5. faktör; 3. yetkinlik için 8. faktör ve 4. yetkinlik için. faktör olarak belirlenmiştir. Dolayısıyla bu faktörlerde yüklü olan değişkenlerin de 63 değişken arasında yetkinliklerin yanında performansı da açıklayabilmek için en önemli değişkenler olabilecekleri düşünülebilir. Bu aşamada elde edilen faktörlerin performans üzerindeki açıklayıcılıklarının ortaya çıkarılabilmesi için uygulanan çoklu regresyon analizi sonucunda ise elde edilen en iyi modele göre. yetkinliğe ilişkin iki faktör ve 3. yetkinliğe ilişkin tek faktör anlamlı çıkmıştır. Dolayısıyla bu faktörlerde yüklü olan değişkenlerin performans üzerindeki açıklayıcılıkları önemli bulunmuştur. Bunların arasında ise katsayısı en büyük olan. yetkinliğin. faktörü performans üzerinde en fazla açıklayıcılığı olan değişkendir. Bu faktör üzerinde yüklü olan soru60, soru34 ve soru4 nin ise performans ile ilişkileri yüksek en iyi yetkinlik belirten değişkenler oldukları söylenebilir. Benzer yorumlar, regresyon analizinde anlamlı olarak bulunan diğer iki faktör için de düşünüldüğünde, soru 5, soru 45 ve soru 4 envanterdeki performans ile ilişkili üzerinde durulması gereken sorulardır. Elde edilen bulgular toparlandığında aşağıdaki sonuçlara ulaşılmaktadır. ) Yeni yaratılan envanterde kullanılan 63 soru ile ölçülmeye çalışılan yetkinliklerin, performansla, özellikle birinci faktörlerinde yüksek ilişkili çıkmamalarından dolayı, kullanılan soruların geçerlilikleri ile ilgili bir problem olduğu düşünülebilir. Bu durumda ele alınan soruların konunun uzmanları tarafından tekrar göz- 76

13 İstanbul Ticaret Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Yıl: Sayı: Bahar 0 / s den geçirilmesi gerekecektir. Faktör analizi sonucu elde edilen faktörleşmeler ve faktör yükleri bu konuda üzerinde durulması gereken değişkenlerin belirlenmesi açısından kullanılabilecektir. Diğer taraftan regresyon analizi sonucunda ortaya çıkan soruların üzerinde daha fazla yoğunlaşmak da performans ile daha ilişkilendirilebilecek yetkinliklerin oluşmasını sağlayabilir. Uygulamada kullanılan faktörler ve regresyon sonuçlarının sorular bazında değerlendirildiğinde kavramsal anlamlılıklarının olması 63 soruluk envanterin de daha kısaltılarak uygulanabileceğinin göstergesi olarak kabul edilebilir. Ancak bu durumda faktor analizi ile yükleri yüksek olarak hesaplanan soruların bulunduğu daha kısa bir envanterin tekrar gözlem kümesine uygulanması ve sonuçların karşılaştırmalı olarak değerlendirilmesi gerekecektir. ) Yetkinlikler ile performans arasında istatistiksel olarak beklenenin altında bir ilişki bulunmuş olması, uygulanan gözlem kümesinde envanterdeki sorulara fazla önem verilmeden cevaplanmış olunabileceğini düşündürebilir. Dolayısıyla aralarında yüksek ilişkili bulunulması beklenen sorular kontrol edilebilir. Ya da cronbach alfa katsayısı ile anket iç tutarlılığı incelenebilir. Bu amaçla hesaplanan cronbach alfa katsayısı,. yetkinlik için 0,7;. yetkinlik için 0,7; 3. yetkinlik için 0,75; 4. yetkinlik için 0.9 olarak hesaplanmıştır. Buradan çıkan sonuçlara göre. ve 3. yetkinliklerin alfa katsayılarının daha yakın olması bu yetkinliklerde iç tutarlılığın yüksek olduğunun; diğerlerinde ise %50nin altında olmasının iç tutarlılığın düşük olduğunun bir göstergesidir. Dolayısıyla. ve 4. yetkinliklere ait soruların yanıtlanmasında tutarlılık bozulmuştur. Burada özellikle bu yetkinliklere ait soruların yanıtlayıcılar tarafından iyi anlaşılıp anlaşılmadığının gibi konuların tekrar gözden geçirilmesinde yara vardır. Diğer taraftan aynı şekilde gözlem kümesinden kaynaklanan bir sorunun olup olmadığının incelenmesi için tekrar testlerin uygulanması ve sonuçların değerlendirilmesi uygun olacaktır. 3) Yetkinlikler ile performans arasında istatistiksel olarak beklenenin altında bir ilişki bulunmuş olması, performans ölçümünde kişilerin üstlerinin kişisel kararlarının daha etkili olduğunu ortaya çıkarabilir. Bu durumda performans değerlendirmelerinin obektifliği söz konusu olmayacaktır. Ancak bunun söylenebilmesi için öncelikle daha önceki sonuçlardan kaynaklanan problemlerin ortadan kalkması gerekir. Bir başka ifade ile, envanterin geçerlilik ve güvenilirlik sürecinin bitmiş olması gerekir. Özetle, ele alınan 63 soruluk envanterin, 4 yetkinliği ölçebilmesi için geçerlilik ve güvenilirliği ileriki dönemlerde elde edilen bulgular doğrultusunda sağlandığı taktirde, performans ölçümlerinin de obektifliği konusunda belirleyici bir kriter olarak kullanılması söz konusu olabilecektir. Öte yandan bu çalışmanın yürütüldüğü kurumda uygulanan performans sistemi, klasik olarak adlandırabileceğimiz üstlerin astları değerlendirdiği bir sistemdir. Oysa son dönemde yaygın olarak kullanılan performans sistemleri çoklukla 360 derece olarak adlandırılan üstlerin, astların ve eş pozisyondakilerin değerlendirme sürecinde yer aldığı çağdaş yöntemlerdir. Envanter çalışması ile 360 derece sisteminin birlikte analiz edilebileceği ileri çalışmaların bu çalışmaya katacakları sonuçlar olabileceği beklenmektedir. 77

14 Doç.Dr. Dicle Cengiz, Erim Hısım KAYNAKLAR AKAL, Z., İşletmelerde Performans Ölçüm Ve Denetimi, Çok Yönlü Performans Göstergeleri, Milli Prodüktivite Merkezi ALBAYRAK, A. S., Türkiye de İllerin Sosyoekonomik Gelişmişlik Düzeylerinin Çok Değişkenli İstatistik Yöntemlerle İncelenmesi, Doktora Tezi, PROMAT Basım Yayın, İstanbul, 005. ALPAR, R., Uygulamalı Çok değişkenli İstatistiksel Yöntemelere Giriş-I, Bağırgan yayınevi, Ankara, 997 ATAN, GÖKSEL, KARPAT, Üniversite Öğrencilerinin Başarılarını Etkileyen Faktörlerin Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz Yöntemleri İle Tespiti, XI. Eğitim Bil. Kongresi, 00, BARUTÇUGİL, İ, Performans Yönetimi, Kariyer Yayıncılık BÜYÜKÖZTÜRK, Ş. Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı, 3. Baskı, Pegem Yayıncılık, Ankara, 003, CENGİZ, D. ve KILINÇ,B. Faktör Analizi ile 006 Dünya Kupasına Katılan Takımları Sıralamasının Belirlenmesi M.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi dergisi, Cilt 3, Sayı, , İstanbul, 007 DEDEHAYIR, H. Neden Yetkinlik?, Kaynak dergisi, Sayı 4, Nisan Eylül, 003 In- HAIR, J., ANDERSON, R. TATHAM,R. Multivariate Data Analysis With Readings, Prentice Hall ternational Edisions, 995 KALAYCI, Ş. (Ed) SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri,. Baskı, Asil Yayın Dağıtım, Ankara, 006, s PAZARLIOĞLU, M. V., EMEÇ, H., ERDOĞAN, S. Dokuz Eylül Üniversitesi Öğrencilerinin Yüksek Öğretim Beklenti Değişkenlerinin Faktör Analizi İle İncelenmesi, IV. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Bildirileri, 999, s. 850 SABUNCUOĞLU, Z., İnsan Kaynakları Yönetimi, Ezgi Yayınevi ŞENCAN, H., Sosyal Ve Davranışsal Ölçümlerde Güvenilirlik Ve Geçerlilik, Seçkin Yayıncılık, 005. TATLIDİL, H., Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, ceb web ofset ltd. Şti., Ankara, 996 TAVŞANCIL, E., Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile Veri Analizi, Nobel, 00 ÜLSEVER, C. İnsan Yönetimi, Om Yayınevi 78

SINAVLARINDAKĐ BAŞARI DURUMUNA GÖRE ĐLLERĐN SIRALANMASI

SINAVLARINDAKĐ BAŞARI DURUMUNA GÖRE ĐLLERĐN SIRALANMASI Ekonometri ve Đstatistik Sayı:17 2012 45-68 ĐSTANBUL ÜNĐVERSĐTESĐ ĐKTĐSAT FAKÜLTESĐ EKONOMETRĐ VE ĐSTATĐSTĐK DERGĐSĐ FAKTÖR ANALĐZĐ ĐLE ÜNĐVERSĐTEYE GĐRĐŞ SINAVLARINDAKĐ BAŞARI DURUMUNA GÖRE ĐLLERĐN SIRALANMASI

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

FAKTÖR ANALĠZĠ ĠLE 2006 DÜNYA KUPASI NA KATILAN TAKIMLARIN SIRALAMASININ BELĠRLENMESĠ

FAKTÖR ANALĠZĠ ĠLE 2006 DÜNYA KUPASI NA KATILAN TAKIMLARIN SIRALAMASININ BELĠRLENMESĠ Marmara Üniversitesi Ġ.Ġ.B.F. Dergisi YIL 007, CĠLT XXIII, SAYI FAKTÖR ANALĠZĠ ĠLE 006 DÜNYA KUPASI NA KATILAN TAKIMLARIN SIRALAMASININ BELĠRLENMESĠ Özet Yrd. Doç. Dr. Dicle CENGĠZ Billur KILINÇ İstatistiksel

Detaylı

FAKTÖR ANALİZİ VAHİDE NİLAY KIRTAK

FAKTÖR ANALİZİ VAHİDE NİLAY KIRTAK FAKTÖR ANALİZİ VAHİDE NİLAY KIRTAK Çok Değişkenli İstatistikler Faktör Analizi Faktör Analizinin Amacı: Birbirleriyle ilişkili p tane değişkeni bir araya getirerek az sayıda ilişkisiz ve kavramsal olarak

Detaylı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı

Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı 292 Dicle Üniversitesi Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 18 (2012) 292-297 KİTAP İNCELEMESİ Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi El Kitabı Editör Doç. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK Dilek SEZGİN MEMNUN 1 Bu çalışmada,

Detaylı

1.1.1. Açıklayıcı faktör analizi (EFA, Exploratory Factor Analysis)

1.1.1. Açıklayıcı faktör analizi (EFA, Exploratory Factor Analysis) 1. FAKTÖR ANALİZİ Faktör analizi (Factor Analysis) başta sosyal bilimler olmak üzere pek çok alanda sıkça kullanılan çok değişkenli analiz tekniklerinden biridir. Faktör analizi p değişkenli bir olayda

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

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

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6

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

ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI

ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI Araştırmalarda incelenen olaylar göstermektedir ki tek değişkenli istatistiklerin kullanılması problemi açıklamakta yetersiz ve eksik kalmaktadır.

Detaylı

1. İLİŞKİLERİN İNCELENMESİNE YÖNELİK ANALİZLER. 1.1. Sosyal Bilimlerde Nedensel Açıklamalar

1. İLİŞKİLERİN İNCELENMESİNE YÖNELİK ANALİZLER. 1.1. Sosyal Bilimlerde Nedensel Açıklamalar 1. İLİŞKİLERİN İNCELENMESİNE YÖNELİK ANALİZLER Daha önceki derslerimizde anlatıldığı bilimsel araştırmalar soruyla başlamaktadır. Ancak sosyal bilimlerde bu soruların cevaplarını genel geçerli sonuçlar

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

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ I Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ II Yayın No : 2845 Teknik Dizisi : 158 1. Baskı Şubat 2013 İSTANBUL ISBN 978-605 - 377 868-4 Copyright Bu kitabın bu basısı için Türkiye deki yayın hakları BETA

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

İZMİR DEKİ ÖZEL VE DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDEKİ ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI ÖZET

İZMİR DEKİ ÖZEL VE DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDEKİ ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI ÖZET Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (İLKE) Bahar 2007 Sayı 18 İZMİR DEKİ ÖZEL VE DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDEKİ ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI

Detaylı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı ARAŞTIRMA MODELLİLERİNDE KULLANILACAK İSTATİSTİKLERİ BELİRLEME ÖLÇÜTLERİ Parametrik mi Parametrik Olmayan mı? Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri Değişken Sayısı Tek değişkenli (X) İki değişkenli

Detaylı

SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri

SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri Elementary Education Online, 12(1), k: 1 6, 2013. İlköğretim Online, 12(1), b:1 6, 2013. [Online]: http://ilkogretim online.org.tr KİTAP İNCELEMESİ SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri

Detaylı

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,

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

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

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

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

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

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması

2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması 2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması Mahmut YARDIMCIOĞLU Özet Genel anlamda krizler ekonominin olağan bir parçası haline gelmiştir. Sıklıkla görülen bu krizlerin istatistiksel

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

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

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki

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

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ

ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ ZAMAN SERİLERİNDE REGRESYON ANALİZİ 1 1. GİRİŞ Trent, serinin genelinde yukarıya ya da aşağıya doğru olan hareketlere denmektedir. Bu hareket bazen düz bir doğru şeklinde olmaktadır. Bu tür harekete sahip

Detaylı

AVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE ÜLKELER İLE TÜRKİYE NİN KARŞILAŞTIRILMASI

AVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE ÜLKELER İLE TÜRKİYE NİN KARŞILAŞTIRILMASI AVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE ÜLKELER İLE TÜRKİYE NİN KARŞILAŞTIRILMASI Yrd.Doç. Dr. Zeynep Filiz 1 zfiliz@ogu.edu.tr Öğr. Gör. Fatih Çemrek 1 fcemrek@ogu.edu.tr ÖZET Bu çalışmada Avrupa Birliği ne (AB) üye olan

Detaylı

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

MAK 210 SAYISAL ANALİZ MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani

Detaylı

Tek Denekli Araştırmalar. 2014-Kdz.Ereğli

Tek Denekli Araştırmalar. 2014-Kdz.Ereğli Tek Denekli Araştırmalar 2014-Kdz.Ereğli Tek Denekli Araştırma Nedir? Nerelrde Kullanılır? Sadece bir deneğe ilişkin bulguların yorumlandığı araştırmalardır. Yarı-deneysel bir araştırma türüdür. Değişimlerin

Detaylı

EĞİTİM KURUMLARINDA PERFORMANS YÖNETİMİ VE ÖLÇÜMÜ Kemal Pehlivanoğlu Genel Müdür - İNKA Eğitim ve Danışmanlık A.Ş kpehlivanoglu@inkadanismanlik.com.

EĞİTİM KURUMLARINDA PERFORMANS YÖNETİMİ VE ÖLÇÜMÜ Kemal Pehlivanoğlu Genel Müdür - İNKA Eğitim ve Danışmanlık A.Ş kpehlivanoglu@inkadanismanlik.com. EĞİTİM KURUMLARINDA PERFORMANS YÖNETİMİ VE ÖLÇÜMÜ Kemal Pehlivanoğlu Genel Müdür - İNKA Eğitim ve Danışmanlık A.Ş kpehlivanoglu@inkadanismanlik.com.tr Performans yönetim sistemi, gerçekleştirilmesi beklenen

Detaylı

İlköğretim Birinci Kademe Öğrencilerinin Derslerdeki Başarı Düzeylerinin Birbiriyle İlişkisi

İlköğretim Birinci Kademe Öğrencilerinin Derslerdeki Başarı Düzeylerinin Birbiriyle İlişkisi İlköğretim Online E-Dergi İlköğretim Birinci Kademe Öğrencilerinin Derslerdeki Başarı Düzeylerinin Birbiriyle İlişkisi Relations among Primary School Students Course Performances Yard. Doç.Dr. Selma GÜLEÇ

Detaylı

İLKÖĞRETİM 6. ve 7. SINIF FEN ve TEKNOLOJİ DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMININ İÇERİĞİNE VE ÖĞRENME- ÖĞRETME SÜRECİNE İLİŞKİN ÖĞRETMEN GÖRÜŞLERİ

İLKÖĞRETİM 6. ve 7. SINIF FEN ve TEKNOLOJİ DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMININ İÇERİĞİNE VE ÖĞRENME- ÖĞRETME SÜRECİNE İLİŞKİN ÖĞRETMEN GÖRÜŞLERİ İLKÖĞRETİM 6. ve 7. SINIF FEN ve TEKNOLOJİ DERSİ ÖĞRETİM PROGRAMININ İÇERİĞİNE VE ÖĞRENME- ÖĞRETME SÜRECİNE İLİŞKİN ÖĞRETMEN GÖRÜŞLERİ Yrd.Doç.Dr.Cavide DEMİRCİ Uzman Esra ÇENGELCİ ESOGÜ Eğitim Fakültesi

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

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU

MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 601 Örnek Genişliği ve Güç Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması

Detaylı

THY İŞLETMESİNİN HİZMET KALİTESİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ ÜZERİNE BİR PİLOT ARAŞTIRMA

THY İŞLETMESİNİN HİZMET KALİTESİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ ÜZERİNE BİR PİLOT ARAŞTIRMA THY İŞLETMESİNİN HİZMET KALİTESİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ ÜZERİNE BİR PİLOT ARAŞTIRMA Bu çalışmanın amacı, tüketicilerin Türk Hava Yollarından bekledikleri hizmet kalitesi arasında fark olup olmadığını

Detaylı

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3

BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 KİTABIN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 BÖLÜM-2.BİLİMSEL ARAŞTIRMA Belgesel Araştırmalar...7 Görgül Araştırmalar Tarama Tipi Araştırma...8

Detaylı

PERFORMANS YÖNETĐMĐ. Hedefe Odaklı Çalışma ve Yetkinlik Yönetimi.

PERFORMANS YÖNETĐMĐ. Hedefe Odaklı Çalışma ve Yetkinlik Yönetimi. PERFORMANS YÖNETĐMĐ Kurumların yapısına uygun performans yönetimi sistemini esnek yapı sayesinde Đnsan Kaynakları uygulaması içinde tanımlayarak takip edebilme Performans kayıtlarını yöneticilere e-posta

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

TÜRKİYE DE İLLERİN SOSYOEKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜ- ZEYLERİNİ BELİRLEYEN HİPOTETİK YAPILARIN FAKTÖR ANALİZİYLE İNCELENMESİ

TÜRKİYE DE İLLERİN SOSYOEKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜ- ZEYLERİNİ BELİRLEYEN HİPOTETİK YAPILARIN FAKTÖR ANALİZİYLE İNCELENMESİ Yönetim, Yıl 15, Sayı 48, Haziran 2004, s 5379 TÜRKİYE DE İLLERİN SOSYOEKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜ ZEYLERİNİ BELİRLEYEN HİPOTETİK YAPILARIN FAKTÖR ANALİZİYLE İNCELENMESİ YrdDoçDr Ali Sait ALBAYRAK Zonguldak

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

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

Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir.

Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir. BİYOİSTATİSTİK Üretim Süreci: Girdi İşlem Ürün (Sonuç) Araştırma Süreci: Hangi alanda olursa olsun araştırma bir BİLGİ ye ulaşma sürecidir. Veri Analiz Bilgi El ile ya da birtakım bilgisayar programları

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

Kurumsal Şeffaflık, Firma Değeri Ve Firma Performansları İlişkisi Bist İncelemesi

Kurumsal Şeffaflık, Firma Değeri Ve Firma Performansları İlişkisi Bist İncelemesi T.C İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Finans Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi Özeti Kurumsal Şeffaflık, Firma Değeri Ve Firma Performansları İlişkisi Bist İncelemesi Prof.

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

PSİKOLOJİK YILDIRMANIN ÖNCÜLLERİ VE SONUÇLARI: HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ ÖRNEĞİ. Hacettepe Üniversitesi Psikometri Araştırma ve Uygulama Merkezi HÜPAM

PSİKOLOJİK YILDIRMANIN ÖNCÜLLERİ VE SONUÇLARI: HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ ÖRNEĞİ. Hacettepe Üniversitesi Psikometri Araştırma ve Uygulama Merkezi HÜPAM PSİKOLOJİK YILDIRMANIN ÖNCÜLLERİ VE SONUÇLARI: HACETTEPE ÜNİVERSİTESİ ÖRNEĞİ Hacettepe Üniversitesi Psikometri Araştırma ve Uygulama Merkezi HÜPAM PROJENİN AMACI Bu projenin temel amacı Hacettepe Üniversitesi

Detaylı

Enerji Dışı İthalatımızın Petrol Fiyatları ile İlişkisi

Enerji Dışı İthalatımızın Petrol Fiyatları ile İlişkisi Enerji Dışı İthalatımızın Petrol Fiyatları ile İlişkisi Türkiye ithalatının en çok tartışılan kalemi şüphesiz enerjidir. Enerji ithalatı dış ticaret açığının en önemli sorumlusu olarak tanımlanırken, enerji

Detaylı

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI Öğrenci Bilgileri Ad Soyad: İmza: MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI 26 Mayıs, 2014 Numara: Grup: Soru Bölüm 1 10 11 12 TOPLAM Numarası (1-9) Ağırlık 45 15 30 20 110 Alınan Puan Yönerge 1. Bu sınavda

Detaylı

İNSAN KAYNAKLARI PERFORMANS YÖNETİMİ NEDİR?

İNSAN KAYNAKLARI PERFORMANS YÖNETİMİ NEDİR? İNSAN KAYNAKLARI PERFORMANS YÖNETİMİ NEDİR? Sefa ESEN Kurumsal Finansman Yönetmeni 1 Stratejik hedeflere ulaşmada stratejik plan çevriminin performans gözlemleme ve raporlama unsurları kurum tarafından

Detaylı

ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ

ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ ZAMAN SERİLERİNDE AYRIŞTIRMA YÖNTEMLERİ 1 A. GİRİŞ Gözlemlerin belirli bir dönem için gün, hafta, ay, üç ay, altı ay, yıl gibi birbirini izleyen eşit aralıklarla yapılması ile elde edilen seriler zaman

Detaylı

Memnuniyet Anketleri Uygulama Rehberi

Memnuniyet Anketleri Uygulama Rehberi Memnuniyet Anketleri Uygulama Rehberi Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğü Sağlıkta Kalite ve Akreditasyon Daire Başkanlığı 2012 ÖNSÖZ Sağlık kurumlarının temel hedeflerinden biri olan memnuniyetin artırılması

Detaylı

ĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT

ĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT ĐSTATĐSTĐK Okan ERYĐĞĐT Araştırmacı, istatistik yöntemlere daha işin başında başvurmalıdır, sonunda değil..! A. Bradford Hill, 1930 ĐSTATĐSTĐĞĐN AMAÇLARI Bilimsel araştırmalarda, araştırmacıya kullanılabilir

Detaylı

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ

1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ 1. FARKLILIKLARIN TESPİTİNE YÖNELİK HİPOTEZ TESTLERİ Örneklem verileri kullanılan her çalışmada bir örneklem hatası çıkma riski her zaman söz konusudur. Dolayısıyla istatistikte bu örneklem hatasının meydana

Detaylı

Ýletiþim Becerileri Deðerlendirme Ölçeðinin Faktör Analizi Metodu Ýle Geliþtirilmesi

Ýletiþim Becerileri Deðerlendirme Ölçeðinin Faktör Analizi Metodu Ýle Geliþtirilmesi Ýletiþim Becerileri Deðerlendirme Ölçeðinin Faktör Analizi Metodu Ýle Geliþtirilmesi * Yalçýn KARAGÖZ Ýlker KÖSTERELÝOÐLU Özet: Bu çalýþmada; öðrenme süreci içinde öðrencilerin kendileri için anlam taþýyan

Detaylı

2007 YAŞAM MEMNUNİYETİ ANKETİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER İLE ANALİZİ

2007 YAŞAM MEMNUNİYETİ ANKETİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER İLE ANALİZİ Uludağ Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi Cilt XXVII, Sayı 1, 2008, s. 1-14 2007 YAŞAM MEMNUNİYETİ ANKETİNİN İSTATİSTİKSEL YÖNTEMLER İLE ANALİZİ Sevda GÜRSAKAL * K. Burcu ÖNGEN **

Detaylı

SİYAH ALACA SIĞIRLARDA 305 GÜNLÜK SÜT VERİMİ ÜZERİNE ETKİLİ FAKTÖRLERİN PATH ANALİZİ İLE İNCELENMESİ

SİYAH ALACA SIĞIRLARDA 305 GÜNLÜK SÜT VERİMİ ÜZERİNE ETKİLİ FAKTÖRLERİN PATH ANALİZİ İLE İNCELENMESİ İYAH ALACA IĞIRLARDA 305 GÜNLÜK ÜT VERİMİ ÜZERİNE ETKİLİ FAKTÖRLERİN ATH ANALİZİ İLE İNCELENMEİ Ö. İşçi 1, Ç. Takma 2 Y. Akbaş 2 ÖZET İncelenen kantitatif bir özellik üzerine çeşitli faktörlerin doğrudan

Detaylı

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ

BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ SAKARYA ÜNİVERSİTESİ BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ İÇİN İŞLETME İSTATİSTİĞİ Hafta 12 Yrd. Doç. Dr. Halil İbrahim CEBECİ Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan

Detaylı

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 7 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BİYOİSTATİSTİK Uygulama 7 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH BİYOİSTATİSTİK Uygulama 7 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 1. Pearson Korelasyon Katsayısı

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

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER

SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER SÜREKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER Sürekli Rassal Değişkenler Sürekli Rassal Değişken: Değerleriölçümyadatartımla elde edilen, bir başka anlatımla sayımla elde edilemeyen, değişkene sürekli rassal değişken denir.

Detaylı

MCI - YÖNETİM YETKİNLİKLERİ ENVANTERİ DEĞERLENDİRME RAPORU

MCI - YÖNETİM YETKİNLİKLERİ ENVANTERİ DEĞERLENDİRME RAPORU DEĞERLENDİRME RAPORU ADI, SOYADI: KURUMU: GÖREVİ: Örnek Kişi ABC Yönetici ÖLÇÜM TARİHİ: 01.01.2015 İnönü Cad. Üçler Apt. 12/5 Gümüşsuyu Taksim 34437 İstanbul Tel: (212) 293 83 45 Fax: (212) 243 07 38 www.pmetrica.com

Detaylı

EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEK BİLGİSİ DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARI Filiz ÇETİN 1

EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEK BİLGİSİ DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARI Filiz ÇETİN 1 58 2009 Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Dergisi Sayı:25, s.58-64 ÖZET EĞİTİM FAKÜLTESİ ÖĞRENCİLERİNİN ÖĞRETMENLİK MESLEK BİLGİSİ DERSLERİNE YÖNELİK TUTUMLARI Filiz ÇETİN 1 Bu çalışmanın

Detaylı

19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I

19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I 19. BÖLÜM BİRBİRİYLE İLİŞKİLİ OLAN İKİ DEĞİŞKENDEN BİRİSİNDEKİ DEĞİŞİME GÖRE DİĞERİNİN ALACAĞI DEĞERİ YORDAMA (KESTİRME) UYGULAMA-I Bir dil dershanesinde öğrenciler talep ettikleri takdirde, öğretmenleriyle

Detaylı

Davranıs ve Çalısma İlkeleri

Davranıs ve Çalısma İlkeleri Davranıs ve Çalısma İlkeleri Saint-Gobain Grubu, hem yönetim hem de calışanlar tarafından uygulanan ve yıllar boyunca Grubun faaliyetlerine yön veren bir takım ilkeler geliştirmiştir. Günümüzde grup, bu

Detaylı

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Planlama Nedir?

FİNANSAL YÖNETİM. Finansal Planlama Nedir? FİNANSAL YÖNETİM FİNANSAL PLANLAMA Yrd.Doç.Dr. Serkan ÇANKAYA Finansal analiz işletmenin geçmişe dönük verilerine dayanmaktaydı ancak finansal planlama ise geleceğe yönelik hareket biçimini belirlemeyi

Detaylı

Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi. Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD

Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi. Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD Deneysel Araştırmalarda Uygun Örneklem Büyüklüğü Ve İstatistiksel Güç Analizi Doç Dr. Nurhan DOĞAN AKÜ Tıp Fak. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD Giriş Yeterli Örneklem Büyüklüğü Neden Önemlidir? Özel

Detaylı

Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri Nedir? Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011)

Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri Nedir? Ekonometrinin Konusu ve Yöntembilimi. Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) Ekonometri Nedir? ve Yöntembilimi Ekonometri 1 Konu 4 Sürüm 2,0 (Ekim 2011) Ders Planı ve Yöntembilimi 1 ve Yöntembilimi Sözcük Anlamı ile Ekonometri Ekonometri Sözcük anlamı ile ekonometri, ekonomik ölçüm

Detaylı

ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ GÜZEL SANATLAR EĞİTİMİ BÖLÜMÜ, MÜZİK ANABİLİM DALINDA UYGULANAN GİRİŞ ÖZEL YETENEK SINAVINDAKİ

ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ GÜZEL SANATLAR EĞİTİMİ BÖLÜMÜ, MÜZİK ANABİLİM DALINDA UYGULANAN GİRİŞ ÖZEL YETENEK SINAVINDAKİ Uludağ Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi Cilt: XV, Sayı: 1, 2002 ULUDAĞ ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM FAKÜLTESİ GÜZEL SANATLAR EĞİTİMİ BÖLÜMÜ, MÜZİK ANABİLİM DALINDA UYGULANAN GİRİŞ ÖZEL YETENEK SINAVINDAKİ

Detaylı

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ

TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE İSTATİSTİKSEL ANALİZ 1 Taşınmaz Değerlemede İstatistiksel Analiz İçindekiler

Detaylı

Zaman Serileri Tutarlılığı

Zaman Serileri Tutarlılığı Bölüm 3 Zaman Serileri Tutarlılığı Ulusal Sera Gazı Envanterleri Uygulamalı Eğitim Çalıştayı - IPCC Kesişen Konular 4-5-6 Kasım 2015, Ankara Türkiye Giriş Çok yıllı sera gazı (GHG) envanterleri, emisyonların

Detaylı

Rekabet Avantajının Kaynağı: Satış

Rekabet Avantajının Kaynağı: Satış Rekabet Avantajının Kaynağı: Satış Satıcılar Hizmetlerini Nasıl Farklılaştırırlar? Wilson Learning in beş farklı kuruluşla yaptığı araştırmanın amacı, satıcıların farklılık ve rekabet avantajı yaratmadaki

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

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

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;

7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım; İÇ ÇARPIM UZAYLARI 7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;.= 1 1 + + Açıklanmış ve bu konu uzunluk ve uzaklık kavramlarını açıklamak için kullanılmıştır. Bu bölümde öklit

Detaylı

YÜZEYSULARI ÇALIŞMA GRUBU

YÜZEYSULARI ÇALIŞMA GRUBU 1/23 HEDEFLER Mühendislerimiz ve akademisyenlerimiz ile birlikte gelişmiş yöntem ve teknikleri kullanarak; su kaynaklarımızın planlama, inşaat ve işletme aşamalarındaki problemlere çözüm bulmak ve bu alanda

Detaylı

altında ilerde ele alınacaktır.

altında ilerde ele alınacaktır. YTÜ-İktisat İstatistik II Nokta Tahmin Yöntemleri 1 NOKTA TAHMİN YÖNTEMLERİ Şimdiye kadar verilmiş tahmin edicilerin sonlu örneklem ve asimptotik özelliklerini inceledik. Acaba bilinmeyen anakütle parametrelerini

Detaylı

ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ NDE KİMYA EĞİTİMİNİN GEREKLİLİĞİNİN İKİ DEĞİŞKENLİ KORELASYON YÖNTEMİ İLE İSTATİSTİKSEL OLARAK İNCELENMESİ

ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ NDE KİMYA EĞİTİMİNİN GEREKLİLİĞİNİN İKİ DEĞİŞKENLİ KORELASYON YÖNTEMİ İLE İSTATİSTİKSEL OLARAK İNCELENMESİ ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ NDE KİMYA EĞİTİMİNİN GEREKLİLİĞİNİN İKİ DEĞİŞKENLİ KORELASYON YÖNTEMİ İLE İSTATİSTİKSEL OLARAK İNCELENMESİ Güven SAĞDIÇ Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik

Detaylı

BASEL II. RİSK AĞIRLIK FONKSİYONLARI (Beklenmeyen Kayıplar)

BASEL II. RİSK AĞIRLIK FONKSİYONLARI (Beklenmeyen Kayıplar) BASEL II RİSK AĞIRLIK FONKSİYONLARI (Beklenmeyen Kayıplar) Temerrüde düşmemiş krediler için Basel II düzenlemelerinde Korelasyon Katsayısı, Vade ayarlaması, Sermaye Yükümlülüğü oranı, Sermaye yükümlülüğü

Detaylı

ENERJĐ ELDESĐNDE ORTALAMA RÜZGAR HIZI ÖLÇÜM ARALIĞI ve HELLMANN KATSAYISININ ÖNEMĐ: SÖKE ÖRNEĞĐ

ENERJĐ ELDESĐNDE ORTALAMA RÜZGAR HIZI ÖLÇÜM ARALIĞI ve HELLMANN KATSAYISININ ÖNEMĐ: SÖKE ÖRNEĞĐ ENERJĐ ELDESĐNDE ORTALAMA RÜZGAR HIZI ÖLÇÜM ARALIĞI ve HELLMANN KATSAYISININ ÖNEMĐ: SÖKE ÖRNEĞĐ Mete ÇUBUKÇU1 mecubuk@hotmail.com Doç. Dr. Aydoğan ÖZDAMAR2 aozdamar@bornova.ege.edu.tr ÖZET 1 Ege Üniversitesi

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

TÜRKİYE DE BÖLGELERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK SIRALAMASI: TEMEL BİLEŞENLER ANALİZİ

TÜRKİYE DE BÖLGELERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK SIRALAMASI: TEMEL BİLEŞENLER ANALİZİ TÜRKİYE DE BÖLGELERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK SIRALAMASI: TEMEL BİLEŞENLER ANALİZİ Ş.Mustafa ERSUNGUR (*) Alaattin KIZILTAN (**) Özgür POLAT (***) Özet: Türkiye deki bölgeler arasında ekonomik ve sosyal

Detaylı

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı DENEY 0 Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı Amaç: Ölçüm metodu ve cihazına bağlı hata ve belirsizlikleri anlamak, fiziksel bir niceliği ölçüp hata ve belirsizlikleri tespit etmek, nedenlerini açıklamak. Genel

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

Bir Sağlık Yüksekokulunda Öğrencilerin Eleştirel Düşünme Ve Problem Çözme Becerilerinin İncelenmesi

Bir Sağlık Yüksekokulunda Öğrencilerin Eleştirel Düşünme Ve Problem Çözme Becerilerinin İncelenmesi 186 Bir Sağlık Yüksekokulunda Öğrencilerin Eleştirel Düşünme Ve Problem Çözme Becerilerinin İncelenmesi Filiz Kantek, Akdeniz Üniversitesi Antalya Sağlık Yüksekokulu, Antalya,Türkiye, fkantek@akdeniz.edu.tr

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

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

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

AVRASYA ÜNİVERSİTESİ

AVRASYA ÜNİVERSİTESİ Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ-II Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans () Lisans (X) Yüksek Lisans() Doktora ( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (X) Uzaktan Öğretim(

Detaylı

Maliye Anabilim Dalı- Tezli Yüksek Lisans (Sak.Üni.Ort) Programı Ders İçerikleri

Maliye Anabilim Dalı- Tezli Yüksek Lisans (Sak.Üni.Ort) Programı Ders İçerikleri Maliye Anabilim Dalı- Tezli Yüksek Lisans (Sak.Üni.Ort) Programı Ders İçerikleri Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri MLY733 1 3 + 0 6 Araştırma yöntemlerindeki farklı anlayışları, yaygın olarak kullanılan

Detaylı

SORU BANKASI GEOMETRİ KPSS KPSS. Genel Yetenek Genel Kültür. Sayısal ve Mantıksal Akıl Yürütme. Eğitimde. Lise ve Ön Lisans Adayları İçin MATEMATİK

SORU BANKASI GEOMETRİ KPSS KPSS. Genel Yetenek Genel Kültür. Sayısal ve Mantıksal Akıl Yürütme. Eğitimde. Lise ve Ön Lisans Adayları İçin MATEMATİK KPSS Genel Yetenek Genel Kültür Lise ve Ön Lisans Adayları İçin MATEMATİK Sayısal ve Mantıksal Akıl Yürütme KPSS 2016 Pegem Akademi Sınav Komisyonu; 2014 KPSS ye Pegem Yayınları ile hazırlanan adayların,

Detaylı

SCI - SATIŞ YETKİNLİKLERİ ENVANTERİ DEĞERLENDİRME RAPORU

SCI - SATIŞ YETKİNLİKLERİ ENVANTERİ DEĞERLENDİRME RAPORU DEĞERLENDİRME RAPORU ADI, SOYADI: KURUMU: GÖREVİ: Örnek Kişi ABC Yönetici ÖLÇÜM TARİHİ: 01.01.2015 İnönü Cad. Üçler Apt. 12/5 Gümüşsuyu Taksim 34437 İstanbul Tel: (212) 293 83 45 Fax: (212) 243 07 38 www.pmetrica.com

Detaylı

İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA

İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA İstatistiksel Süreç Kontrol KAZIM KARABOĞA KALİTENİN TARİHSEL KİMLİK DEĞİŞİMİ Muayene İstatistiksel Kalite Kontrol Toplam Kalite Kontrol Toplam Kalite Yönetimi İSTATİSTİKSEL KALİTE KONTROL İstatistiksel

Detaylı

TR 52 BÖLGESİ İLÇELERİ SOSYAL GELİŞMİŞLİK ENDEKSİ

TR 52 BÖLGESİ İLÇELERİ SOSYAL GELİŞMİŞLİK ENDEKSİ 1 1 İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 2 2. METODOLOJİ... 3 3. TEMEL BİLEŞENLER ANALİZİ TEKNİĞİNİN UYGULANMASI... 6 4. TR52 DÜZEY 2 BÖLGESİ İLÇELERİ SOSYAL GELİŞMİŞLİK ENDEKSİ... 8 5. SONUÇ... 26 6. EK- İLÇELERİN

Detaylı

Zeliha SARAÇLI Arþ. Gör., Eskiþehir Osmangazi Üniversitesi Ýþletme Bölümü zelihak@ogu.edu.tr

Zeliha SARAÇLI Arþ. Gör., Eskiþehir Osmangazi Üniversitesi Ýþletme Bölümü zelihak@ogu.edu.tr skiþehir Osmangazi Üniversitesi ÝÝBF. Öðrencilerinin Demografik Özellikleri ile Üniversite Sorunlarý Arasýndaki Ýliþkinin Doðrusal Olmayan anonik orelasyon Analizi ile Ýncelenmesi Zeliha SARAÇLI Arþ. Gör.,

Detaylı

Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları

Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları Kesikli Şans Değişkenleri İçin; Olasılık Dağılımları Beklenen Değer ve Varyans Olasılık Hesaplamaları 1 Şans Değişkeni: Bir dağılışı olan ve bu dağılışın yapısına uygun frekansta oluşum gösteren değişkendir.

Detaylı