FAKTÖR ANALİZİ İLE AĞIRLIKLANDIRARAK YETKİNLİK ENVANTERİNİN DEĞERLENDİRMESİ VE PERFORMANS DEĞERLENDİRMEYE ETKİSİ
|
|
- Bora Odabaşı
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
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, dtaspinar@iticu.edu.tr **: 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
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
DetaylıYABANCI 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
DetaylıFAKTÖR 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
DetaylıFAKTÖR 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
DetaylıKorelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon
Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.
DetaylıT.C. İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ, İŞLETME ANABİLİM DALI İŞLETME DOKTORA PROGRAMI FAKTÖR ANALİZİ. Ayhan Çakır 1250D91213
T.C. İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI İŞLETME DOKTORA PROGRAMI FAKTÖR ANALİZİ Ayhan Çakır 0D9 Danışman: Prof. Dr. Hüner Şencan İstanbul Aralık 04 İÇİNDEKİLER
DetaylıFaktör analizinde yer alan döndürme metotlarının karşılaştırmalı incelenmesi üzerine bir uygulama
ORİJİNAL MAKALE / ORIGINAL ARTICLE Düzce Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi 2011;1(3): 22-26 ISSN: 2146-443X Düzce Üniversitesi sbedergi@duzce.edu.tr Faktör analizinde yer alan döndürme metotlarının
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel
Detaylı1.1.1. 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
DetaylıEK -13: NİCEL ANALİZLERDE KULLANILAN YÖNTEMLER NACE REV Lİ KODDA İMALAT SANAYİ FAALİYETLERİNİN TEKNOLOJİ SINIFLAMASI,EUROSTAT
EK -13: NİCEL ANALİZLERDE KULLANILAN YÖNTEMLER NACE REV.2.00 2 Lİ KODDA İMALAT SANAYİ FAALİYETLERİNİN TEKNOLOJİ SINIFLAMASI,EUROSTAT EKLER 3 YILDIZ ANALİZİ TEMEL BİLEŞENLER ANALİZİ Temel bileşenler analizi
DetaylıDERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar Ön Koşul Dersin Dili
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Çok Değişkenli İstatistik EKO428 Bahar 3+0 3 3 Ön Koşul Yok Dersin Dili Türkçe Dersin Seviyesi Lisans Dersin Türü Seçmeli Dersi Veren Öğretim Elemanı
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı İki ya da daha çok değişken arasında ilişki olup olmadığını, ilişki varsa yönünü ve gücünü inceleyen korelasyon
Detaylı3. TAHMİN En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1
3. TAHMİN 3.1. En Küçük Kareler (EKK) Yöntemi 1 En Küçük Kareler (EKK) yöntemi, regresyon çözümlemesinde en yaygın olarak kullanılan, daha sonra ele alınacak bazı varsayımlar altında çok aranan istatistiki
DetaylıORTAOKUL ÖĞRENCİLERİ İÇİN BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR DERSİ DEĞER ÖLÇEĞİNİN GELİŞTİRİLMESİ
ORTAOKUL ÖĞRENCİLERİ İÇİN BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR DERSİ DEĞER ÖLÇEĞİNİN GELİŞTİRİLMESİ Mehmet GÜLLÜ* Mehmet Akif YÜCEKAYA**, 1 *İnönü Üniversitesi, Spor Bilimleri Fakültesi,Türkiye **İnönü Üniversitesi,
DetaylıİÇİNDEKİLER. 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
DetaylıTANIMLAYICI 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
DetaylıBKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )
4. SUNUM 1 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, rastlantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HİPOTEZ TESTLERİ denir. Sonuçların rastlantıya bağlı
DetaylıSiirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Halil Coşkun ÇELİK
Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi Halil Coşkun ÇELİK 15 Mayıs 2008 Hemen hemen her bilim alanındaki gelişmeler, yapılmış sistematik araştırmaların katkılarına bağlıdır. Bu yüzden genel olarak araştırma,
DetaylıTekrarlı 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
DetaylıÖğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT
Ünite 10: Regresyon Analizi Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT 10.Ünite Regresyon Analizi 2 Ünitede Ele Alınan Konular 10. Regresyon Analizi 10.1. Basit Doğrusal regresyon 10.2. Regresyon denklemi
DetaylıH.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.
DetaylıBasit ve Çoklu Doğrusal Regresyon
Basit ve Çoklu Doğrusal Regresyon Dr. Eren Can Aybek erencan@aybek.net www.olcme.net IBM SPSS Statistics ile Basit Doğrusal Regresyon Bir yordayıcı değişkene ait değerleri bildiğimizde, sürekli bir yordanan
Detaylı3 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
DetaylıÖrneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.
ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri
DetaylıMeslek lisesi ve devlet lisesine giden N tane öğrenci olduğu ve bunların yıllık okul harcamalarına ait verilerin olduğu varsayılsın.
KUKLA DEĞİŞKENLİ MODELLER Bir kukla değişkenli modeller (Varyans Analiz Modelleri) Kukla değişkenlerin diğer kantitatif değişkenlerle alındığı modeller (Kovaryans Analizi Modeller) Kukla değişkenlerin
DetaylıÖrnek. 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
DetaylıİÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ...
İÇİNDEKİLER 1. GİRİŞ... 1 1.1. Regresyon Analizi... 1 1.2. Uygulama Alanları ve Veri Setleri... 2 1.3. Regresyon Analizinde Adımlar... 3 1.3.1. Problemin İfadesi... 3 1.3.2. Konu ile İlgili Potansiyel
DetaylıEkonometri I VARSAYIMLARI
Ekonometri I ÇOK DEĞİŞKENLİ REGRESYON MODELİNİN VARSAYIMLARI Hüseyin Taştan Temmuz 23, 2006 İçindekiler 1 Varsayım MLR.1: Parametrelerde Doğrusallık 1 2 Varsayım MLR.2: Rassal Örnekleme 1 3 Varsayım MLR.3:
DetaylıFAKTÖR ANALİZİ İLE ÜNİVERSİTEYE GİRİŞ SINAVLARINDAKİ BAŞARI DURUMUNA GÖRE İLLERİN SIRALANMASI
FAKTÖR ANALİZİ İLE ÜNİVERSİTEYE GİRİŞ SINAVLARINDAKİ BAŞARI DURUMUNA GÖRE İLLERİN SIRALANMASI Ömer BOZKIR 1260Y12102 Danışman Prof. Dr. Dicle TAŞPINAR CENGİZ YÜKSEK LİSANS TEZİ İSTATİSTİK ANABİLİM DALI
Detaylıİçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii. Ölçme, İstatistik ve Araştırma...
İçindekiler İçindekiler vii Yazarların Ön Sözü xiii Çevirenin Ön Sözü xiv Teşekkürler xvi Semboller Listesi xvii BÖLÜM 1 Ölçme, İstatistik ve Araştırma...1 Ölçme Nedir?... 3 Ölçme Süreci... 3 Değişkenler
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 8: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır. Bu anlamda, anakütleden çekilen
DetaylıAkdeniz Üniversitesi
F. Ders Tanıtım Formu Dersin Adı Öğretim Dili EKONOMETRİ I Türkçe Dersin Verildiği Düzey Ön Lisans ( ) Lisans (x ) Yüksek Lisans( ) Doktora( ) Eğitim Öğretim Sistemi Örgün Öğretim (x ) İkinci Örgün Öğretim
DetaylıA. BIÇIME İLIŞKIN ANALIZ VE DEĞERLENDIRME
Y. Mimar Işılay TEKÇE nin Doktora Tez Çalışmasına İlişkin Rapor 18 Ocak 2010 A. BIÇIME İLIŞKIN ANALIZ VE DEĞERLENDIRME 1. Çalışmanın Bölümleri Aday tarafından hazırlanarak değerlendirmeye sunulan doktora
DetaylıKullanılacak 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
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
Detaylı(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
Detaylı2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12
1. GİRİŞ 1 1.1 Regresyon ve Model Kurma / 1 1.2 Veri Toplama / 5 1.3 Regresyonun Kullanım Alanları / 9 1.4 Bilgisayarın Rolü / 10 2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 2.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli / 12
Detaylı2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım
2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı
DetaylıÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI
ÇOK DEĞĐŞKENLĐ ĐSTATĐSTĐKLERĐN ARAŞTIRMALARDA KULLANIMI Araştırmalarda incelenen olaylar göstermektedir ki tek değişkenli istatistiklerin kullanılması problemi açıklamakta yetersiz ve eksik kalmaktadır.
DetaylıKORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN Günlük hayattan birkaç örnek Gelişim dönemindeki bir çocuğun boyu ile kilosu arasındaki ilişki Bir ailenin tükettiği günlük ekmek sayısı ile ailenin
Detaylı1. 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
DetaylıİLERİ ARAŞTIRMA SORU HAVUZU
1 ) Bir ölçümde bağımlı değişkenlerdeki farklılıkların bağımsız değişkenlerdeki farklılıkları nasıl etkilediğini aşağıdakilerden hangisi ölçer? A) Bağımlı Değişken B) Bağımsız Değişken C) Boş Değişken
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Bir değişkenin değerinin,
DetaylıTEKSTİL SEKTÖRÜNDE ÖRGÜT KÜLTÜRÜNÜN ÖĞRENEN ÖRGÜTE OLAN ETKİSİ
T.C. İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ, İŞLETME ANABİLİM DALI İŞLETME DOKTORA PROGRAMI TEKSTİL SEKTÖRÜNDE ÖRGÜT KÜLTÜRÜNÜN ÖĞRENEN ÖRGÜTE OLAN ETKİSİ Doktora Tezi Araştırma Önerisi
DetaylıDoç. 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
DetaylıFEN 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
DetaylıİZMİR 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
DetaylıZAMAN 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
DetaylıÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı
BULGULAR Çalışma tarihleri arasında Hastanesi Kliniği nde toplam 512 olgu ile gerçekleştirilmiştir. Olguların yaşları 18 ile 28 arasında değişmekte olup ortalama 21,10±1,61 yıldır. Olguların %66,4 ü (n=340)
DetaylıLOJİSTİK 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
DetaylıÇocuklara Yabancı Dil Öğretiminin Duyuşsal Hedefleri Ölçeği
Çocuklara Yabancı Dil Öğretiminin Duyuşsal Hedefleri Ölçeği Şad, S. N., & Gürbüztürk, O. (2015). The affective objectives in early foreign language teaching: A scale development study. International Journal
DetaylıTanımlayıcı 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,
DetaylıTHOMAS TÜRKİYE PPA Güvenilirlik, Geçerlilik ve Standardizasyon Çalışmaları Özet Rapor
THOMAS TÜRKİYE PPA Güvenilirlik, Geçerlilik ve Standardizasyon Çalışmaları Özet Rapor Amaç Aşamalar Örneklem Analizler PPA Güvenilirlik, Geçerlilik ve Standardizasyon Çalışmaları nın amacı, yeni örneklemler
DetaylıİLERİ BİYOİSTATİSTİK KURSU
1.GÜN (14 Eylül 2017) 08:30-09:00 Kurs Kayıt Açılış Konuşması 09:00-10:00 Tanışma -Katılımcıların Temel İstatistik Bilgisinin Değerlendirilmesio Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemlere Giriş o Basit Doğrusal
DetaylıGİRİŞ. 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
Detaylı2001 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
DetaylıOluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir
Bilimsel Araştırma Yöntemleri Prof. Dr. Şener Büyüköztürk Doç. Dr. Ebru Kılıç Çakmak Yrd. Doç. Dr. Özcan Erkan Akgün Doç. Dr. Şirin Karadeniz Dr. Funda Demirel Örnekleme Yöntemleri Evren Evren, araştırma
DetaylıZAMAN 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
DetaylıTRB2 BÖLGESİ'NDE BULUNAN İLÇELERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK SIRALAMASI
2013 TRB2 BÖLGESİ'NDE BULUNAN İLÇELERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK SIRALAMASI TEMEL BİLEŞENLER ANALİZİ Doğu Anadolu Kalkınma Ajansı 31.10.2013 Bu çalışmada TRB2 Bölgesi'nde bulunan 29 ilçe arasındaki ekonomik
Detaylıİçindekiler. Ön Söz... xiii
İçindekiler Ön Söz.................................................... xiii Bölüm 1 İstatistiğe Giriş....................................... 1 1.1 Giriş......................................................1
Detaylıwww.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
DetaylıThe 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
DetaylıMAK 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
DetaylıBÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel
DetaylıÜniversite 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
DetaylıProf. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER
Prof. Dr. Özkan ÜNVER Prof. Dr. Hamza GAMGAM Doç. Dr. Bülent ALTUNKAYNAK SPSS UYGULAMALI TEMEL İSTATİSTİK YÖNTEMLER Gözden Geçirilmiş ve Genişletilmiş 8. Baskı Frekans Dağılımları Varyans Analizi Merkezsel
DetaylıAfrika Birliği Ülkelerinin Sosyal ve Ekonomik Göstergeleri Arasındaki İlişkinin Kanonik Korelasyon Analizi ile İncelenmesi
Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2010 14 (1): 261-274 Afrika Birliği Ülkelerinin Sosyal ve Ekonomik Göstergeleri Arasındaki İlişkinin Kanonik Korelasyon Analizi ile İncelenmesi M.
DetaylıYrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu
DetaylıMADDE VE TEST ANALİZİ. instagram: sevimasiroglu
MADDE VE TEST ANALİZİ Sunu Sırası Madde Analizi Madde Güçlüğü Madde Ayırıcılık Gücü Test Analizi Dizi Genişliği Ortanca Ortalama Standart Sapma Testin Ortalama Güçlüğü Testin Çarpıklık Düzeyi Test Güvenirliği
DetaylıPERFORMANS 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
DetaylıRegresyon. Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir
Regresyon Regresyona Giriş Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir Regresyon bir bağımlı değişken ile (DV) bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. DV için başka
DetaylıİNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET
İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET Bu çalışmada, Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü öğrencilerinin
DetaylıMerkezi 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
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde
DetaylıSPSS 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
Detaylı1. 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
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık - I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Tahmin (kes1rim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmak7r. ü Bu anlamda, anakütleden çekilen
Detaylıİçindekiler. Pazarlama Araştırmalarının Önemi
İçindekiler Birinci Bölüm Pazarlama Araştırmalarının Önemi 1.1. PAZARLAMA ARAŞTIRMALARININ TANIMI VE ÖNEMİ... 1 1.2. PAZARLAMA ARAŞTIRMASI İŞLEVİNİN İŞLETME ORGANİZASYONU İÇİNDEKİ YERİ... 5 1.3. PAZARLAMA
DetaylıBİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Uygulama 6 Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr Soru 1 İlaç malzemelerinin kalitesini
DetaylıANADOLU ÜNİVERSİTESİ REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI = + REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI
ANADOLU ÜNİVERSİTESİ Deney Tasarımı ve Regresyon Analizi Regresyonda Güven Aralıkları ve Hipotez Testleri Doç. Dr. Nihal ERGİNEL-2015 REGRESYON KATSAYILARININ GÜVEN ARALIĞI + in güven aralığı : i-) n 30
DetaylıMEÜ. 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
DetaylıAVRUPA 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
DetaylıMatris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli
Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli Hüseyin Taştan Mart 00 Klasik Regresyon Modeli k açıklayıcı değişkenden oluşan regresyon modelini her gözlem i için aşağıdaki gibi yazabiliriz: y i β + β x i + β
DetaylıKARŞILAŞTIRMA 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:
DetaylıTek 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
DetaylıNİCEL (Quantitative) VERİ TOPLAMA ARAÇLARI
Amaçlar NİCEL (Quantitative) VERİ TOPLAMA ARAÇLARI Bu bölümde ölçümlerin geçerlilik ve güvenilirliği ile veri toplama teknikleri üzerinde durulacaktır. Araştırmanın amacına göre her bir aracın nasıl uygulanacağı
DetaylıRASSAL 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
DetaylıBÖLÜM-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
DetaylıKoşullu Öngörümleme. Bu nedenle koşullu öngörümleme gerçekleştirilmelidir.
Koşullu Öngörümleme Ex - ante (tasarlanan - umulan) öngörümleme söz konusu iken açıklayıcı değişkenlerin hatasız bir şekilde bilindiği varsayımı gerçekçi olmayan bir varsayımdır. Çünkü bazı açıklayıcı
DetaylıYatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 5. Hafta
Yatırım Analizi ve Portföy Yönetimi 5. Hafta Dr. Mevlüt CAMGÖZ 1 Dr. Mevlüt Camgöz İçerik Tek Endeks / Pazar Modeli Sistematik Risk Sistematik Olmayan Risk Sermaye Varlıklarını Fiyatlandırma Modeli (SVFM)
DetaylıTEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ
TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin
DetaylıKorelasyon testleri. Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi. Regresyon analizi. Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon
Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Ders içeriği Korelasyon
DetaylıÜcret Sistemleri. Performansa Dayalı Ücret Sistemleri
Ücret Sistemleri Performansa Dayalı Ücret Sistemleri En genel tanımı ile performansa dayalı ücret sistemleri, ücret ile performans arasında ilişki kurarak oluşturulan ücret sistemlerini içerir. İki tip
Detaylıİlköğretim 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
DetaylıDERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar Ön Koşul Dersin Dili. Zorunlu
DERS BİLGİLERİ Ders Kodu Yarıyıl T+U Saat Kredi AKTS Deneysel Tasarım EKO60 Bahar 3+0 3 5 Ön Koşul Dersin Dili Türkçe Dersin Seviyesi Lisans Dersin Türü Dersi Veren Öğretim Elemanı Dersin Yardımcıları
Detaylı14 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
DetaylıSAKARYA 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