PANEL VERI ÇÖZÜMLEMESĠ TEKNIĞIYLE GELECEK KAYGISI VERILERININ DEĞERLENDIRILMESI
|
|
- Gözde Karakoç
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 612 PANEL VERI ÇÖZÜMLEMESĠ TEKNIĞIYLE GELECEK KAYGISI VERILERININ DEĞERLENDIRILMESI Özet: Günseli Kurt, T.C. Eskişehir Osmangazi Üniv. Fen-Ed. Fak. İstatistik Bölümü, Yeryüzünde tüm toplumlarda, her insan, her yaşta, her dönemde, çeşitli nedenlerle değişik düzeylerde gelecek kaygısı taşımaktadır. İş, eğitim, sosyal, kültürel ve ekonomik olanaklarının kısıtlı olduğu gerçeğinin bilincinde olan gençler, eğitimlerini sürdürebilme, iş bulabilme, geleceklerini planlayabilme gibi çok çeşitli kaygılar taşımaktadır. Özellikle üniversite öğrencilerinde, gelecek kaygısını azaltmak, rakipleri arasından sıyrılabilmek, kendi üstünlüklerini gösterebilmek, kolaylıkla iş bulabilmek v.b. için, daha donanımlı olma güdüsü ağır basmaktadır. Sosyal bilim araştırmalarında bireylerin çeşitli konulardaki davranış, tutum, düşünce v.b.lerinin zaman içindeki değişiminin araştırılması, istatistiksel olarak incelenmesi ve ulaşılan sonuçların değerlendirilmesi büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada T.C. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi İstatistik Bölümü öğrencilerine, dönem başlarında, kayıt yenileme işlemleri esnasında uygulanan anketler panel veri çözümlemesi tekniğiyle değerlendirilmiştir. Bölüm öğrencilerinin kişisel gelişim programlarına (kurslara) katılma, bilgisayar bilgisi/kullanma becerisini ve yabancı dil bilgisini geliştirme çabaları, okul başarıları dikkate alınarak gelecek kaygısı taşıma düzeylerinin zaman içindeki değişimi izlenmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, kişisel gelişimleri için uğraşı veren, başarılı olmak için çalışan, daha fazla eğitim alan öğrencilerin geleceğe daha umutla baktığı gözlemlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Üniversite öğrencisi, Gelecek kaygısı, Panel veri çözümlemesi, Ridit çözümlemesi GiriĢ İnsanoğlunun tüm yaşamı boyunca taşıdığı kaygılardan, en büyüğü gelecek kaygısıdır. Gelecek kaygısını azaltmanın en iyi yolu, maddi ve manevi anlamda en yüksek tatmini sağlayan bir mesleğe sahip olmaktır. Lise sonrası geriye kalan tüm hayatı etkileyecek olan meslek, dolayısıyla üniversite/bölüm seçimi, içinde bulunulan toplumun ve koşulların etkisiyle verilen, hayati kararların en önemlilerinden biridir. Öğrencilerin üniversite eğitimine başlandığı günden itibaren gün be gün gelecekle ilgili kaygılarının arttığı bilinmektedir. Üniversite eğitimi almış olmanın, gerçek yaşamda tek başına yeterli olmadığının bilincinde olan pek çok üniversite öğrencisi derslerde başarılı olma, kişisel gelişimi arttırıcı programlara katılarak donanımlı insan olma çabası içine girmektedir. Bu ve benzeri çabalar öğrencinin geleceğe daha umutla bakmasını, iş bulma aşamasında rakip olarak isimlendirilebilecek tüm meslektaşları arasından sıyrılıp farklı olduğunu göstermesini sağlayacağı düşüncesiyle yapılmaktadır. Üniversite öğrencilerinin gelecek kaygısı ve bağlı konulardaki davranış, tutum, düşünce v.b.lerinin zaman içindeki değişiminin araştırılması amacıyla yapılan bu çalışmada öncelikle panel olarak isimlendirilen bir grup öğrenci belirlenmiş ve üç yıl boyunca güz ve bahar dönemlerinin başında aynı öğrencilere aynı anket uygulanmış panel verileri elde edilmiştir. Verilerin derlenmesi için hazırlanan anketteki ifadelere katılma ya da onay derecesini belirlemede, evet/hayır, katılıyorum/katılmıyorum gibi iki şıklı seçenekler yerine, daha ayrıntılı bilgilere ulaşılabilen, R. Likert tarafından 1920 li yıllarda geliştirilen Likert ölçeğine göre, Hiç Katılmıyorum dan Tamamen Katılıyorum a doğru beş seçenek üzerinden değerlemeler yapılması istenmiştir. Likert ölçekli soruların yer aldığı çoğu çalışmada, seçeneklerdeki sıklıkların bazılarının çok küçük olmasından, olumlu/olumsuz yargılar içeren ifadelerin seçeneklerinin sıra düzeninden kaynaklanan, veri sayısının azlığından, dağılıma uygunluğun sağlanamaması v.b. sorunlardan dolayı çözümlemelerde istatistiksel tekniklerden bazılarının kullanımı sakıncalı bulunmakta, bazen koşulları sağlamadaki eksikliğe rağmen elde edilen sonuçlar kabul edilmektedir. Bu çalışmada, benzer sorunlar nedeniyle, Likert ölçekli anket verilerinin çözümlemesinde kolaylıkla uygulanabilen, anlamlı sonuçlara ulaşılabilen yöntemlerden, I.Bross tarafından geliştirilerek 1958 yılında istatistik literatürüne kazandırılan Ridit Çözümlemesi yöntemiyle panel verilerinin çözümlemesi ve karşılaştırılması yapılmıştır.
2 Çözümleme Yöntemleri. Panel Veri Çözümlemesi 613 Sosyal bilimler ve davranış bilimleri alanında çeşitli araştırma konularında tutum, algı, değer yargısı, beklenti, bilgi ve davranış değişikliklerine ilişkin verilerin derlenmesi gerekmektedir. Bu amaçla yapılan pek çok anket çalışmasında istatistik teknikleri kullanılarak seçilmiş bir grubun her üyesi ile yapılan sadece bir mülakata dayanan veriler değerlendirilir. Örneğin, bir seçimden bir kaç ay önce seçilen gruba siyasi konulardaki düşünceleri, seçenekleri sorulabilir, elde edilen bilgiler ve veriler yorumlanabilir. Ancak aynı gruba seçimden bir ay önce ve seçime bir kaç gün kala tekrar anket uygulanırsa, kişilerin tercihlerindeki değişim izlenmiş, böylelikle üç anket verisinin değerlemesine dayalı daha isabetli/güvenli bilgiler elde edilebilecek ve yorumlar yapılabilecektir. Aynı grup bireylerle iki ya da daha çok mülakat yapıldığında/anket uygulandığında, kendilerine başvurulan gruba panel, değişik zamanlarda aynı yanıt verenlerden toplanan verilere de panel verisi denmektedir(gujarati,2003). Belirli bir süre içerisindeki davranış şekilleri veya alışkanlıklar ve bunlardaki değişim incelenmek isteniyorsa panel verilerinin çözümlemesinin daha sağlıklı olacağı, yukarıda verilen örnek dikkate alındığında, görülebilecektir. Üstelik tek anket çalışmayla yapılan tahmin ile seçim sonuçlarının farklı olması durumu araştırma şirketine ya da araştırmacıya karşı güvensizlik doğurduğu yaşanan deneyimlere göre söylenebilir. Çoğu çalışmada birden çok kez anket uygulanmasının yararı bulunmaktadır. Genellikle yeni bir yanıt verenler grubu ile yapılan, tekrarlı örneklemeye dayanan bu tür çalışmalarda yanıtlardaki net değişim ortaya çıkarılamamaktadır. Oysa aynı yanıt verenlere ulaşılabilseydi yanıtlardaki kaymaların yönü ve net değişim büyüklüğünü kapsayan daha ayrıntılı bilgilere ulaşılabilirdi. Aynı zamanda gözlenen değişmelerin nedenleri, seçim örneğinde propagandaların etkisi, tutumların değişim yönü ve sayıları saptanabilmektedir. Panel tekniğinin tekrarlı örnekleme yöntemine göre bir diğer üstünlüğü toplanan bilgi miktarıdır. Tekrarlı örneklemede araştırmadan araştırmaya yanıt verenler değiştiği için her yanıt veren hakkında bir çalışmada toplanabilecek bilgiden daha çok bilgi toplamak mümkün değildir. Panel tekniğinde ise aynı yanıt verenlerle ard arda mülakatlar daima artan bilgi miktarı sağlamaktadır. Devrelere ilişkin verilerde de tek mülakatlı araştırmalarda, sorular zamanla ilgili ise yanıt verenin belleğine, uzun dönem öncesindeki olayları hatırlamasına güvenilmek zorundadır. Uzun bir zaman dilimine ait veriler panel tekniğiyle elde ediliyorsa belleğe güvenilmekten kaçınılan sorularla daha gerçekçi verilerin sağlandığı görülebilir. Tekrarlı örnekleme tekniğinde elde edilen sonuçlardaki değişmeler, istatistiksel açıdan araştırmadan araştırmaya seçilmiş olan temsili örneğin büyüklüğü ve yapısına bağlı olmaktadır. Sonuçların güvenilirliği panel tekniğinde daha yüksektir. Çünkü değişik zamanlarda aynı büyüklük ve yapıdaki örneklem, diğer bir deyişle panel, kullanılarak elde edilen sonuçlar istatistiksel açıdan daha anlamlı ve güvenilir olmakta karşılaştırmalarda güvenle kullanılabilmektedir. Ancak tekrarlı örneklemeye olan üstünlüğüne karşın, panel veri çözümleme tekniğinin kullanımında karşılaşılan uygulama sorunları bulunmaktadır. İlgilenilen olay veya düşünce kolay hatırlanabilir cinsten olduğu ya da aradan geçen zaman oldukça kısa olduğu takdirde uygulanması tavsiye edilmediği gibi, gelecek için yapılacak tahminlere güvenilemez. Aynı kişiyi iki veya daha çok kez bulamamaktan ya da panel üyelerinden bazılarının devamlı olarak yanıt vermeye yardımcı olmayı, birlikte çalışmayı reddetmesi yüzünden panel üyelerinin kaybedilmesi, üye ölümü olarak ifade edilen, durumlarıyla da karşılaşılabilmektedir. Panel çözümlemesinin değişik zamanlarında kayıp sayısı/oranları değişik olduğundan örneklemden elde edilen bilgilerin/istatistiklerin örneklem büyüklüğünün etkisi altında kalması gibi bir tehlike ortaya çıkarmaktadır. Üye ölümü fazla değilse çok büyük bir sorun teşkil etmemektedir. Ayrıca tekrar tekrar mülakat vermenin/anket yanıtlamanın, konuya aşinalık yaratması durumu nedeniyle, araştırma konusuyla ilgili tutum, davranış, fikir v.b. alışkanlıklarda değişiklikler yaratabilmektedir. Ridit Çözümlemesi Başta sosyal bilimler olmak üzere çok çeşitli (biyometri, psikometri, ekonometri ve sosyometri v.b.) alanlardaki sıralı ölçekle ölçülen değişkenlere (şiddet, tatmin, tercih, uyum, önem, kabul derecesi v.b. ifadelere) ait seçeneklerin onaylanma düzeylerini ve tüm değişkenlerin onaylanma düzeylerinin sıralamasını gözlemlemek ve ayrıca yanıtlayan grupların aynı değişkenleri onaylama derecelerini karşılaştırmak amacıyla Ridit çözümlemesi kolaylıkla kullanılabilmektedir. I. Bross (1958) tarafından
3 614 istatistik literatürüne kazandırılan Ridit çözümlemesinde tek varsayım, yanıt sınıflarının sürekli sıralamalı ölçek üzerinde ardıl aralıkları temsil etmesidir. Veri miktarının(örneklem hacminin) yeterliliği, sıklıkların büyüklüğü, dağılımın normalliği, ifadelerin olumlu/olumsuz oluşuna dikkat edilmesi v.b. varsayımların olmayışı, ayrıca basit ve sıradan işlem adımlarıyla hesaplamaların yapılabilmesi nedeniyle kolaylıkla uygulanabilen çözümleme tekniğidir. Ridit çözümlemesi, sıralı sınıflayıcı ölçekli değişkenler için ridit lerin hesaplanmasını gerektirir. Ridit ler, yanıtlayan grupları karşılaştırma amacıyla kullanılıyorsa, herhangi bir referans grubuna (dağılımına) göre bir olasılık ölçüsünü temsil etmektedir. Referans dağılımı araştırmanın amacına göre araştırmacı tarafından belirlenir. Herhangi bir doğal referans grubu belirlenemediğinde toplam örneğin dağılımı, alt grupları karşılaştırmak için referans dağılımı olarak kullanılabilmektedir(kurt, 2008). Araştırma konusu edilen değişkenler ve değişkenlere ait sıralı ölçeğin seçeneklerine (sınıflara, kategorilere) karşı gelen sıklıklar çizelge şeklinde düzenlenerek, izleyen paragrafta verilen basit ve anlaşılması kolay işlemlerle, ridit değerleri elde edilmektedir. İlk sütuna değişkenler(i=1,,m tane), 5 li Likert ölçeği kullanılıyorsa sütuna sıralı ölçeğin sınıflarına (hiç katılmıyorum,,tamamen katılıyorum) karşı gelen yanıtlayan kişi sayıları (sıklıklar) ve son sütuna değişkeni yanıtlayanların toplam sıklığı (n i lerin eşit sayıda olması, yanıtlanmayan soru olmaması tercih edilmektedir) yazılır. İzleyen satırlarda sınıflara ait toplam sıklıklar(f s ) ve değişkenlerin m n i N her birini yanıtlayanların toplamı( i 1 ) yazılır. Bir sonraki satırda sınıflara ait toplam sıklığın yarısı alınarak sınıfların orta noktası belirlenir. Birikimli sıklıklar için ilk sınıfın orta noktası ilk birikimli sıklık olmak üzere 2.inci ve izleyen birikimli sıklıklar, ilgili sınıfın sıklığının orta noktasına önceki sınıfların toplam sıklıkları ilave edilerek belirlenmektedir. Her bir sınıfa ait ridit değerleri(r s ), birikimli sıklıkların her bir değişkeni yanıtlayan kişi sayılarının toplamına bölümü ile hesaplanmaktadır(bu ridit değerleri ile tüm değişkenlerin onaylanmasına ilişkin sınıf sıklık dağılımı yorumlanabilmektedir). Değişkenlerin ortalama ridit değerlerini(r i ) hesaplamak için, değişkene ait sıklık(n i ) ile sıklığın ridit değeri(r s ) çarpılarak değişkeni yanıtlayan toplam kişi sayısına(n) bölümü sonucu bulunan değerlerin toplamı alınır. Her bir değişken için hesaplanan ortalama ridit değerlerinin(r i lerin) büyüklük sıralamasına göre listelenmesiyle, en büyük/en küçük ridit değerlerine bakılarak ve 0,5 ile karşılaştırılarak, yanıtlayanlar tarafından değişkenlerden hangisinin daha yüksek düzeyde onaylandığı (ya da onaylanmadığı) belirlenmiş olmaktadır. Sıklıklar sınıflara düzgün şekilde ya da ortadaki sınıfa/lara göre simetrik dağılırsa ortalama ridit 0,5 e eşit, alt sınıflarda yığılma olursa 0,5 ten küçük, üst sınıfların sıklığı yüksek olursa 0,5 ten büyük değer almaktadır. Değişkenlerin ortalama ridit değerlerinin hangi değerler arasında olmasının beklendiğini belirlemede, değişkeni yanıtlayan toplam kişi sayısının(n i ) üç katının karekökünün tersi ortalama ridit değerine eklenip çıkarılarak alt ve üst ridit değerleri bulunmaktadır. Bu sınırlar arasında 0,5 değerinin olması değişkenin sıklık dağılımının simetrik ya da düzgün dağılmış olabileceğini ve 0,5 in olmaması ilgili değişkenin sınıflarının onaylanma sıklığının alt ya da üst sınıflarda yoğunlaştığını ve farklı sıklık dağılımına sahip bir değişken olduğunu gösterecektir. Ayrıca değişkenler için hesaplanan ortalama ridit değerleri ile 0,5 standart değeri arasındaki farkın n i ( r i 0,5) anlamlılığını belirlemede Kruskal-Wallis istatistiği, W=12 i 1 formulu yardımıyla hesaplanır. Bulunan değer, m 1 serbestlik dereceli(değişken sayısının bir eksiği) Ki-Kare çizelge değeri ile karşılaştırılarak, yanıtlayanlar tarafından değişkenlerin onaylanma düzeylerinin 0,5 ten farklı olup olmadığına belirli bir güven düzeyi(%95) ile karar verilmektedir. Bir karşılaştırma gurubuna ait ortalama ridit( r ), her bir sınıf için gözlemlenen sıklıkların, referans grubu için hesaplanan ridit değerleri ile çarpılması ve bu çarpımların toplanarak karşılaştırma grubuna ait toplam sıklığa(n 1 ) bölünmesi ile hesaplanır. İki grup arasında bir karşılaştırma yapmak amacıyla elde edilen bu ridit değeri bir olasılık gibi yorumlanabilir. Karşılaştırma grubuna ait ortalama ridit, bu gruptan tesadüfen seçilecek bir bireyin referans grubundan tesadüfen seçilecek bir bireyden daha yüksek/düşük bir sınıfa ait olması m
4 615 olasılığıdır. Karşılaştırma grubu için bu olasılık 0,5 olursa, referans grubu ile aynı dağılıma sahip olduğu söylenir. Sıralı ölçeğin her bir kategorisi için referans ve karşılaştırma grubunun sıklıkları aynıdır. 0,5 ten büyük olursa, karşılaştırma grubundan seçilecek bireyin ait olduğu sınıfın, referans grubuna göre daha üst bir sınıfa ait olduğu söylenir. Karşılaştırma grubunun ortalama riditi 0,5 ten küçük ise benzer şekilde, bu grubun bireylerinin, referans grubunun bireylerine göre daha alt sınıflara sahip olma eğiliminde oldukları anlaşılır. Ortalama riditin standart hatası [1] nolu formülle hesaplanmaktadır. 1 s. h.( r1 ) 2 3xN1...[1] Ortalama ridit değeri ile 0,5 standart değeri arasındaki farkın önemini test etmede kullanılan z istatistiği, 0,5 r z 1 s. h.( r1 ) ya da r1 0,5 z s. h.( r1 )...[2] formülleriyle hesaplanmaktadır. Elde edilen z değeri, (0,05 anlam düzeyindeki)standart normal dağılım çizelge değerinden (1,96) büyük ise referans grubu ile karşılaştırma grubu sıklıkları arasındaki farkın önemli, dağılımların farklı olduğu söylenmektedir. Referans grubu aynı olan iki farklı grubun birbiriyle karşılaştırılmasında, aralarındaki farkı test etmede kullanılan ridit puanı [3], bu ortalama ridit'in standart hatası (ikinci karşılaştırma grubunun toplam sıklığı N 2 ) [4], test istatistiği değeri [5] formülleriyle hesaplanır. r =( r1 - r 2 )+0,50...[3] s. h.( r2 r1 ) 2 N1 N2 3xN1xN2...[4] r r z 2 s. h.( r2 r1 )...[5] z değeri standart normal dağılım çizelge değeri ile karşılaştırılarak, karşılaştırma gruplarının dağılımı istatistiksel olarak yorumlanır. Verilerin Elde Edilme Yöntemi, Çözümü ve Yorumlanması: AraĢtırmanın konusu: Bu araştırmanın konusu, üniversite öğrencilerinin gelecek kaygısı ve bağlı konulardaki çeşitli değişkenlere(ifadelere) katılım derecelerinin, panel veri çözümlemesi kullanılarak araştırılması, karşılaştırılması ve incelenmesidir. Verilerin Toplanması: Araştırmada kullanılan panel verileri, 2008 yılında Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi İstatistik bölümüne kayıt olan öğrencilerden tesadüfî olarak seçilen 36 sına değişik zamanlarda, uygulanan anket yanıtlarının alınması yoluyla elde edilmiştir. 36 öğrenci araştırma örneklemini, bu çalışmadaki ismiyle paneli oluşturmaktadır. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi İstatistik bölümünde eğitim alan ve daha sonraki dönemlerde de alacak olan öğrencilerin tamamı araştırma evrenini oluşturmaktadır. Soru formunun birinci bölümünde öğrencinin cinsiyeti, başarı derecesi, yabancı dil hazırlık eğitimi alıp almadığı, yabancı dil bilgi düzeyi(iyi-orta-kötü), başka dil bilip bilmediği, bilgisayar kullanımı/eğitimi bilgi düzeyi(iyi-orta-kötü) ve kişisel gelişim adına bir programa katılıp katılmadığı sorulmuştur. İkinci bölümde ise gelecek kaygısı ve bağlı konulardaki ifadelere katılma dereceleri sorgulanmıştır. Aşağıda liste halinde verilen, Hiç Katılmıyorum dan Tamamen Katılıyorum a doğru, 5 li Likert ölçeğine göre yanıtların istendiği, ifadeler ikinci bölümde yer almıştır. Eğitimini almak istediğim bölümde okuyorum (S1) Bölümümü değiştirmek isterdim (S2) Mezun olunca kısa sürede iş bulabileceğime inanıyorum (S3) Mezun olunca istediğim alanda iş bulabileceğime inanıyorum (S4) Saygın bir mesleğim olacağına inanıyorum (S5)
5 616 Ekonomik koşullarım gelecekle ilgili kaygılarımı arttırıyor (S6) Maddi imkânsızlıklar nedeniyle kendimi geliştiremiyorum (S7) Geleceğimden kaygılanıyorum (S8) Mezun olunca mesleğimi tam olarak kavramış olacağıma inanıyorum(s9) Dönem başlarında, kayıt yenileme işlemleri sırasında, aynı öğrencilere aynı anketin altı kez uygulanması yoluyla derlenen panel verilerine ait betimleyici istatistikler ve Ridit çözümlemesi tekniğiyle elde edilen panel bilgileri izleyen bölümde yer almaktadır. Daha sonra her bir panel için tekrarlanmış çözümlemelerle elde edilen panel bilgileri kullanılarak ifadelere katılım sıralamasının zamana göre değişip/değişmediği, paneller arası veri çözümlemeleriyle anlamlı fark olup/olmadığı değerlendirilmiştir. Panel Veri Ġstatistikleri ve Ridit Puanları Hesaplama, Çözümleme ve Değerlendirmeler Eylül2008, Şubat2009, Eylül2009, Şubat2010, Eylül2010 ve Şubat2011 dönemlerine ait panel verilerinin başında, soru formunun birinci bölümünde yer alan kişisel bilgilere ilişkin istatistikler Çizelge 1 de sırayla yazılmıştır. Çizelge 1: Panellerdeki Kişisel Bilgilere Ait Sıklıklar cinsiyet hazırlık dildüzey başkadil bilgisayar kurs kız erkek toplam evet hayır iyi orta kötü evet hayır iyi orta kötü evet hayır Eyl Şub Eyl Şub Eyl Şub Soru formunda yer alan gelecek kaygısı ve bağlı ifadelere katılımla ilgili sıklıklar, ridit çözümlemesinin anlatıldığı bölümdeki gibi, çizelge biçiminde düzenlenerek ridit çözümlemesi işlemleri, ridit puanları, karşılaştırma ve incelemeler öncelikle, ilk panel olan Eylül2008 paneli için, yapılmıştır. Çizelge 2: Değişkenlere Ait Sıklıklar ve Sıralı Sınıfların Riditleri (Eylül2008 paneli için) Eyl.08 hic katılmı katılmıyorum kararsızım katılıyorum tam katılı ni S S S S S S S S S fs /2fs 31 27, ,5 Fs Rs 0,19 0,28 0,41 0,60 0,81 Ridit çözümlemesi, Eylül2008 paneli için yapılan çözümleme çizelgelerden de görülebileceği gibi basit ve sıradan işlem adımlarından oluşmaktadır. İşlemler diğer panel çözümlemelerinde tekrar anlatılmamıştır. Çizelge 1. in son satırında R s ile gösterilen yanıt sınıfı sıklıklarının ridit değerleri verilen yanıtların tamamen katılıyorum seçeneğinde yoğunlaştığını göstermektedir. Çizelge 1. de verilen değişkenlere ait sıklıklar ve yanıt sınıfı sıklıklarının ridit değerleri yardımıyla değişkenlere ait riditler hesaplanarak, riditlerin 0,5 ten farklı olup/olmadığının sınaması yapılmış, alt ve üst sınırlar belirlenmiş, aralığın 0,5 i içerip içermediği belirlenmiş, işlem sonuçları Çizelge 3. te verilmiştir.
6 617 Çizelge 3: Değişkenlere Ait Riditler ve Güven Aralıkları (Eylül2008 paneli için) hic tamamen katılmıyorum kararsızım katılıyorum katılmıyorum katılıyorum ri alt ust S1 0,01 0,04 0,01 0,33 0,18 0,57 0,48 0,67 S2 0,06 0,10 0,03 0,07 0,09 0,35 0,26 0,45 ** S3 0,01 0,04 0,05 0,22 0,29 0,60 0,50 0,69 S4 0,01 0,02 0,11 0,22 0,18 0,54 0,45 0,64 S5 0,00 0,02 0,05 0,28 0,27 0,62 0,53 0,72 * S6 0,05 0,07 0,05 0,18 0,07 0,41 0,32 0,51 S7 0,13 0,06 0,03 0,02 0,00 0,24 0,14 0,34 ** S8 0,06 0,07 0,06 0,12 0,07 0,37 0,28 0,47 ** S9 0,00 0,02 0,10 0,33 0,09 0,55 0,45 0,65 Kruskal-Wallis test istatistiği W=57,28 Ki-Kare (9-1)=15,51 ridit aralığı 0,5 i içermiyor ve sınırlar 0,5 ten büyük(*), sınırlar 0,5 ten küçük(**) Çizelge 2 deki ridit(r i ) değerleri incelendiğinde; Bölümümü değiştirmek isterdim(s2), Maddi imkânsızlıklar nedeniyle kendimi geliştiremiyorum(s7), Geleceğimden kaygılanıyorum(s8) ifadeleri için hesaplanan ridit aralığının 0,5 i içermemesi nedeniyle sıklıkların sınıflara düzgün olarak dağılmadığı söylenebilir. Öğrenciler tarafından Saygın bir mesleğim olacağına inanıyorum(s5) ifadesinin, diğer ifadelerden farklı değerlendirildiği söylenebilir. Bulunan tüm riditlerin 0,5 ten farklı olmadığı önsavının sınanmasında kullanılan Kruskal-Wallis test istatistiği değeri de çok yüksek olup Ki-Kare çizelge değeri ile karşılaştırıldığında, ridit değerleri, %95 güvenle, 0,5 ten farklıdır. Çizelge 4: Değişkenlere Ait Riditlerin Sıralaması (Eylül2008 paneli için) S5 S3 S1 S9 S4 S6 S8 S2 S7 0,62 0,60 0,57 0,55 0,54 0,41 0,37 0,35 0,24 saygın işbul istediği mezun istealan ekonomi kaygı değiştir maddi Çizelge 3 te verilen, olasılık olarak değerlendirilen ortalama ridit değerlerinin sıralaması incelendiğinde, S5-S3-S1-S9-S4 ifadelerine tam katılım sıklığı, S6-S8-S2-S7 ifadelerine göre daha yüksektir. Saygın bir mesleğim olacağına inanıyorum(s5), Mezun olunca kısa sürede iş bulabileceğime inanıyorum(s3), Eğitimini almak istediğim bölümde okuyorum(s1), Mezun olunca mesleğimi tam olarak kavramış olacağıma inanıyorum(s9), Mezun olunca istediğim alanda iş bulabileceğime inanıyorum(s4) ifadelerine ait sıklıklar tamamen katılıyorum kategorisine doğru yoğunlaşmaktadır. Ekonomik koşullarım gelecekle ilgili kaygılarımı arttırıyor(s6), Geleceğimden kaygılanıyorum(s8), Bölümümü değiştirmek isterdim(s2), Maddi imkânsızlıklar nedeniyle kendimi geliştiremiyorum (S7) ifadelerinde sıklığın hiç katılmıyorum sınıfının olduğu tarafta, alt sınıflarda yoğunlaştığı söylenebilir. Panel Veri Çözümlemesi ve Değerlendirmeler Eylül2008 paneli için yapılan ridit çözümlemesi işlemleri Şubat2009, Eylül2009, Şubat2010, Eylül2010 ve Şubat2011 dönemlerine ait panel verileri için yinelenerek ifadelerin onay sıralamasına ilişkin sonuçlar Çizelge 5 te sırasıyla yazılmıştır. Ancak Eylül2008 döneminde panel üyesi olan öğrencilerden üçü izleyen dönemlerde bölüm değiştirdiği/kaydını sildiği için örneklem hacminde üç kişilik eksilme olmuştur. Panel çözümlemesinde yanıtlayan sayısının eşitliğinin önemi nedeniyle Eylül2008 panelindeki çözümleme üç öğrencinin yanıtları iptal edilerek yeniden yapılmış, tüm panellerde halen eğitimine devam eden öğrenci verileri dikkate alınarak hesaplanan ridit puanları kullanılmıştır. Çizelge 3 ten de izlenebileceği gibi Maddi imkânsızlıklar nedeniyle kendimi geliştiremiyorum (S7) ifadesi önem düzeyi onay sıralamasında altı panelin altısında da son sırada yer almaktadır. Ekonomik koşullarım gelecekle ilgili kaygılarımı arttırıyor(s6) ifadesine katılım da düşük çıktığına göre öğrencilerin kişisel gelişim adına uğraşı verip vermemelerinde hâlihazırdaki maddi durumları etkili olmamaktadır. Yabancı dil, bilgisayar v.b. konulardaki gelişimlerini artırma ihtiyacı içine girme çabası ekonomik durumdan bağımsızdır. Saygın bir mesleğim olacağına inanıyorum(s5), Mezun olunca mesleğimi tam olarak kavramış olacağıma inanıyorum(s9), Eğitimini almak istediğim bölümde okuyorum(s1), Mezun olunca istediğim alanda iş bulabileceğime inanıyorum(s4) Mezun olunca kısa sürede iş bulabileceğime
7 ridit 618 inanıyorum(s3) ifadelerine tam katılımın panel1 ile panel4 arasında, diğer bir deyişle öğrenciliğin ilk iki yılında yüksek olduğu görülebilir. Mezun olunca mesleğimi tam olarak kavramış olacağıma inanıyorum(s9) ifadesinin 3. sınıf 2.dönem başında(panel6) ilk sıraya yerleşmesini daha uzun süre eğitim alma ve mesleki bilgi düzeyinin artmış olmasına bağlamak mümkündür. Mezuniyete yaklaşmış öğrencilerin ayrıca istedikleri alanda iş bulabileceklerine inançlarının yüksek olduğu söylenebilir. Bölümümü değiştirmek isterdim(s2) ifadesinin son sıralarda olması istenilen bölümde öğrenim görüldüğünün göstergesi olarak düşünülebilir. Geleceğimden kaygılanıyorum(s8) ifadesine tamamen katılım düzeyinin düşüklüğü öğrencilerin geleceğe umutla baktıklarını göstermektedir. onay sıra no panel1 Eyl.08 panel2 Şub.09 panel3 Eyl.09 panel4 Şub.10 panel5 Eyl.10 panel6 Şub.11 Çizelge 5: Değişkenlere ait Riditlerin Sıralaması (tüm paneller için) saygın işbul istediği mezun istealan ekonomik kaygı değiştir maddi 0,63 0,60 0,56 0,54 0,54 0,40 0,39 0,36 0,24 mezun istediği saygın işbul istealan kaygı ekonomik değiştir maddi 0,66 0,64 0,63 0,56 0,49 0,41 0,39 0,35 0,24 saygın mezun istediği işbul istealan kaygı değiştir ekonomik maddi 0,73 0,61 0,60 0,57 0,56 0,40 0,35 0,29 0,29 saygın mezun istediği işbul istealan değiştir kaygı ekonomik maddi 0,68 0,59 0,54 0,53 0,53 0,38 0,37 0,34 0,22 saygın istediği işbul istealan mezun kaygı ekonomik değiştir maddi 0,71 0,59 0,59 0,57 0,55 0,35 0,33 0,32 0,24 mezun istediği saygın işbul istealan kaygı ekonomik değiştir maddi 0,66 0,65 0,64 0,55 0,49 0,42 0,39 0,31 0,28 Ridit puanlarının büyüklükleri görsel olarak Çizge 1 den izlenebilir. Çizge ile Saygın bir mesleğim olacağına inanıyorum(s5) ifadesinin diğer ifadelerden daha yüksek ridit puanlarını aldığı görülebilir. Bunu Mezun olunca mesleğimi tam olarak kavramış olacağıma inanıyorum(s9), Eğitimini almak istediğim bölümde okuyorum(s1) ifadeleri izlemektedir. Maddi imkânsızlıklar nedeniyle kendimi geliştiremiyorum (S7) ifadesinin en düşük puanlara sahip olduğu çizgeden rahatça izlenebilmektedir. 0,80 0,70 0,60 0,50 0,40 Çizge 1: DeğiĢkenlere ait Ridit Puanlarının Çubuk Diyagramı 0,30 0,20 0,10 0,00 istediği değiştir işbul istealan saygın ekonomik maddi kaygı mezun Eyl.08 0,56 0,36 0,60 0,54 0,63 0,40 0,24 0,39 0,54 Şub.09 0,64 0,31 0,56 0,49 0,63 0,39 0,26 0,41 0,66 Eyl.09 0,60 0,35 0,57 0,56 0,73 0,29 0,29 0,40 0,61 Şub.10 0,54 0,38 0,53 0,53 0,68 0,34 0,22 0,37 0,59 Eyl.10 0,59 0,33 0,59 0,57 0,71 0,32 0,24 0,24 0,55 Şub.11 0,65 0,31 0,55 0,49 0,64 0,39 0,27 0,42 0,66 Mezun olunca mesleğimi tam olarak kavramış olacağıma inanıyorum(s9) ifadesinin panellere göre karşılaştırılması işlem adımları Çizelge 6 da verilmiştir. Çizelge 6: Eylül2008 ile Şubat2009 Panelinin (S9) Değişkenine göre karşılaştırılması mezun(s9) panel1(referans grubu) ridit panel2 (karşılaştırma grubu) katılma düzeyi f f/2 birik top top/n f çarp hic katılmıyor , ,000 r 1 kısmen katılmıyor 3 1,5 0 1,5 0, ,000 =0,668
8 619 kararsızım 9 4,5 3 7,5 0, ,136 s.h.( 1 ) katılıyorum 17 8, ,5 0, ,561 =0,050 tamamen katılıyor , ,333 z=3,335 N=33 r =0,367 N 1 =33 Ho ret Referans grubu olarak Eylül2008 paneli alınırsa ( r =0,367, katılma düzeyleri biraz yüksek), Şubat2009 r paneli için ortalama ridit değeri 1 =0,668(>0,5) olup, öğrencilerin 1.sınıf 2.dönemde 1. döneme göre daha fazla tamamen katılıyorum yönüne doğru eğilim gösterdikleri söylenebilir. Test istatistiği değeri (z=3,335), panellere ait sıklıklar arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olduğu sonucunu vermektedir. Şubat2009-Eylül2010 panelleri karşılaştırıldığında (z= -4,239) yaz dönemi ya da yaz tatili dönüşü bu ifadeye katılma düzeyi yine anlamlı şekilde farklılaşmıştır. Başta geleceğimden kaygılanıyorum ifadesi olmak üzere diğer ifadelerin panellere göre karşılaştırılmaları yapıldığında yanıtlar arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark görülmemiştir. İşlemler panel içi ve paneller arası karşılaştırmalarda, referans grubu olarak cinsiyet, hazırlık okuma, kursa gitme, bilgisayar ve yabancı dil bilgi düzeyleri alınarak karşılaştırmalar yapıldığında benzer yorumlamalarla değerlendirmeler yapılabilmektedir. Örneğin Eylül2008 panelinde bilgisayar bilgi düzeyi iyi ( r =0,744) ve orta olan öğrencilerin ( r 1 =0,739) gelecek kaygısı düzeyleri arasında (s.h.( r 1 )= 0,065, z=3,701) anlamlı bir fark bulunmuştur. Eylül2008 ile Şubat2009 panellerinde bilgisayar bilgi düzeyinin iyi olduğunu belirten öğrencilerin gelecek kaygı düzeyleri anlamlı biçimde farklı( r r =0,744, 1 =0,727, s.h.( r 1 )=0,087, z=2,611) bulunmuştur. SONUÇ VE TARTIġMA Bu çalışmada Panel Veri Çözümlemeleriyle Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Edebiyat Fakültesi İstatistik bölümünde okuyan öğrencilerden, Eğitimini almak istediğim bölümde okuyorum (S1), Bölümümü değiştirmek isterdim (S2), Mezun olunca kısa sürede iş bulabileceğime inanıyorum (S3), Mezun olunca istediğim alanda iş bulabileceğime inanıyorum (S4), Saygın bir mesleğim olacağına inanıyorum (S5), Ekonomik koşullarım gelecekle ilgili kaygılarımı arttırıyor (S6), Maddi imkansızlıklar nedeniyle kendimi geliştiremiyorum (S7), Geleceğimden kaygılanıyorum (S8), Mezun olunca mesleğimi tam olarak kavramış olacağıma inanıyorum (S9) ifadelerini, Hiç Katılmıyorum dan Tamamen Katılıyorum a doğru sınıfların yer aldığı 5 li Likert ölçeğine göre değerlemesi sonucunda, elde edilen verilerin çözümlemesi ve karşılaştırılması yapılmıştır. Eylül2008, Şubat2009, Eylül2009, Şubat2010, Eylül2010 ve Şubat2011 dönemlerine ait panellerde aynı öğrencilere aynı anket uygulanarak elde edilen yanıtlar Ridit Çözümlemesi yöntemi kullanılarak, panel verileri elde edilmiştir. Panellerde öğrencilerin ifadelere verdikleri yanıtların tamamen katılıyorum yönüne doğru eğilimli olduğunu görülmüştür. Panellerdeki bilgiler karşılaştırıldığında daha fazla eğitim aldıkça, yaş büyüdükçe ifadelere katılım düzeyi sıralamasının farklılaştığı görülmektedir. Örneğin bölüme yeni kayıt yaptırmış öğrenciler (1. panel) için saygın bir meslek sahibi olma ve mezun olunca kısa sürede iş bulma inancı ilk iki sırada, ardından sırasıyla, eğitimini almak istediği bölümü seçmiş olma ve mesleğini tam olarak kavramaya olan inancı yer almaktadır. 3.sınıf Bahar dönemi (6. panel) başında aynı öğrencilerin mezun olunca mesleğini tam olarak kavramış olacağına inancı ve eğitimini almak istediğim bölümde okuyorum ifadesine katılımları öne çıkmıştır. Daha sonra saygın bir mesleği olacağına, mezun olunca kısa sürede iş bulma inancının yüksekliği gelmektedir. Çözümleme işlemleri ve yorumlaması oldukça kolay olan panel verilerinin değerleme ve çözümleme yönteminin bu tür çalışmalarda istatistiksel olarak daha anlamlı bilgilere ulaşmada güvenle kullanılabileceği söylenebilir. Örneklem hacminin küçük olması, seçeneklere karşı gelen sıklıkların düşük olması ve dağılıma uygunluk araştırması yapılamadığında, hızlı çözümleme yapmak gerektiğinde ya da gerçekten az veriyle çalışılması zorunluluğu ve karşılaştırmalar söz konusu ise iki yöntemin de anlamlı sonuçlara ulaşılmasına yardımcı olduğu, değerlendirmelere dikkat edilmesi şartıyla, açıktır. Bu çalışmada istatistik bölümü öğrencisi olmalarına rağmen 5 ay ve 8 ay arayla(her yıl şubat ve eylül aylarında) aynı anket sorularını yanıtlama konusunda öğrencilerin bıkkınlık göstermesi, tepkili davranması sorunuyla sıklıkla karşılaşılmıştır. Konuya aşinalık olmasına karşın daha önceki yanıt seçeneklerini hatırlamadıkları mülakatlar sırasında gözlemlenmiştir. Tekrar tekrar mülakat yapılmasının
9 620 panel incelemesine etkisinin çok fazla olmadığı ve üye ölümü (üç öğrencinin kaydını sildirmiş olması), panel veri çözümlemesinin kullanılışında ciddi anlamda sorun çıkarmamaktadır. Panel veri çözümlemesinin eğitim bilimleri araştırma alanlarında kolaylıkla kullanılabilecek güçlü bir araç olduğu söylenebilir. Belirli zamanlarda, eğitim süreci içinde, değişik konularda öğrenci tutum/ davranış değişikliğini izlemede, yüksek öğretim/eğitim politikalarını oluşturmada/programlarını düzenlemede, sosyolojik ve psikolojik çalışmalarda örneğin ekonomik yardım ihtiyacını karşılama gerekliliğini araştırmada ya da çeşitli konulardaki son gelişmeleri vaktinde belirleyebilmede panel verilerinin derlenmesinin, çözümlenmesinin yararlı olacağı açıktır. Kaynaklar Agresti, A. (1990), Categorical Data Analysis. New York: John Wily and Sons. Bross, I.D.J. (1958), How To Use Ridit Analysis, Biometrics, 14: Brockett P.L., Levine A. (1977), On a Characterization of Ridits The Annals of Statistics, vol.5, no.6, Donaldson, G.W. (1998), Ridit Scores for Analysis and Interpretation of Ordinal Pain Data, European Journal of Pain; 2: Greene, William H. (1997), Econometric Analysis, Prentice Hall, Third Edition, New Jersey. Gujarati, Damodar N. (2003), Basic Ecnometrics, McGraw Hill, Fourth Edition,, New York. Kurt, G. (2008), Gri İlişki Çözümlemesi ve Ridit Çözümlemesi Kullanılarak Üniversite Öğrencilerinin Çeşitli Kaygılarının Değerlendirilmesi, Akademik Bakış, sayı 14, Nisan Hua Xu, Sock Hwan Lee, Tae Ho Eom,(2008) Introduction to Panel Data Analysis Concepts and Practices Handbook of Research Methods in Public Administration, Second Edition Edited by Gerald J. Miller and Kaifeng Yang CRC Press, erişim tarihi şubat2011. Likert R. (1932), A Technique for the Measurement of Attitudes, NY: Archives of Psychology.
GRİ İLİŞKİ ÇÖZÜMLEMESİ VE RİDİT ÇÖZÜMLEMESİ KULLANILARAK ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN ÇEŞİTLİ KAYGILARININ DEĞERLENDİRİLMESİ
AKADEMİK BAKIŞ, SAYI 14, NİSAN 2008 Uluslararası Hakemli Sosyal Bilimler E-Dergisi ISSN:1694-528X, İktisat ve Girişimcilik Üniversitesi-Türk Dünyası Fakülteleri, Celalabat-KIRGIZİSTAN, http://wwwakademikbakisorg
DetaylıRİDİT ANALİZİ VE ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN GELECEK KAYGILARININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2) RİDİT ANALİZİ VE ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN GELECEK KAYGILARININ İNCELENMESİ ÜZERİNE BİR UYGULAMA Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Fen Edebiyat
DetaylıBİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ İLİŞKİSİZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T-TESTİ
1 BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ İLİŞKİSİZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T-TESTİ 2 BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ 3 Ölçüm ortalamasını bir norm değer ile karşılaştırma (BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ) Bir çocuk bakımevinde barındırılan
Detaylıİsmet DOĞAN, Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen-Edebiyat Fakültesi, Afyon
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Cilt: 6 Sayı: 2 Aralık 2005 ÜNİVERSİTEYE YERLEŞEN ÖĞRENCİLERİN BÖLÜM MEMNUNİYETLERİNİN RİDİT ANALİZİ İLE İNCELENMESİ VE OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ İ.İ.B.F.
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
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
DetaylıKUYUMCULUK VE TAKI TASARIMI PROGRAMI ÖĞRENCĐLERĐNĐN OKULDAN BEKLENTĐLERĐ VE MESLEKĐ GELECEKLERĐNĐN DEĞERLENDĐRĐLMESĐ
MYO-ÖS 2010- Ulusal Meslek Yüksekokulları Öğrenci Sempozyumu 21-22 EKĐM 2010-DÜZCE KUYUMCULUK VE TAKI TASARIMI PROGRAMI ÖĞRENCĐLERĐNĐN OKULDAN BEKLENTĐLERĐ VE MESLEKĐ GELECEKLERĐNĐN DEĞERLENDĐRĐLMESĐ Pınar
DetaylıBÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI
1 BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI 'Student t dağılımı' ya da kısaca 't dağılımı'; normal dağılım ve Z dağılımının da içerisinde bulunduğu 'sürekli olasılık dağılımları' ailesinde yer alan dağılımlardan bir
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
DetaylıBÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma
DetaylıBir çalışmanın yazılı bir planıdır. Araştırmacının yapmayı plandıklarını ayrıntılı olarak ifade etmesini sağlar. Araştırmacıya yapılması gerekenleri
Bir çalışmanın yazılı bir planıdır. Araştırmacının yapmayı plandıklarını ayrıntılı olarak ifade etmesini sağlar. Araştırmacıya yapılması gerekenleri açıklamak ve istenmeyen sorunları önlemek için yardımcı
DetaylıSiirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK
Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK EYLÜL-2013 Temel olarak bir bilgisayar, çeşitli donanım parçalarını bir araya getirip uygun bir çalışma platformunu
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
DetaylıYrd. Doç. Dr. Sedat Şen 9/27/2018 2
2.SUNUM Belirli bir amaç için toplanmış verileri anlamlı haline getirmenin farklı yolları vardır. Verileri sözel ifadelerle açıklama Verileri tablolar halinde düzenleme Verileri grafiklerle gösterme Veriler
DetaylıİLKÖĞRETİM 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
DetaylıT.C. ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ
T.C. ÇANKIRI KARATEKİN ÜNİVERSİTESİ İÇ KONTROL SİSTEMİ EĞİTİMİ DEĞERLEMESİ RAPORU Mart 2010 1 ÖNSÖZ İç kontrol sistemi eğitiminin değerlendirmesi amacıyla Ç.K.Ü. de 253 yanıtlayıcıya uygulanan anket çalışması,
DetaylıSiirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK
Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi Yrd. Doç. Dr. H. Coşkun ÇELİK Arş. Gör. Barış MERCİMEK EYLÜL-2013 Bilgisayar, uzun ve çok karmaşık hesapları bile büyük bir hızla yapabilen, mantıksal (lojik) bağlantılara
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
DetaylıTEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ ORTAK SINAV BAŞARISININ ÇEŞİTLİ DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ
T.C. MİLLÎ EĞİTİM BAKANLIĞI ÖLÇME, DEĞERLENDİRME VE SINAV HİZMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ VERİ ANALİZİ, İZLEME VE DEĞERLENDİRME DAİRE BAŞKANLIĞI TEMEL EĞİTİMDEN ORTAÖĞRETİME GEÇİŞ ORTAK SINAV BAŞARISININ ÇEŞİTLİ
DetaylıİSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ
İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ ZTM 433 KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON PROF: DR: AHMET ÇOLAK İstatistiksel işlem kontrolü (İPK), işlemle çeşitli istatistiksel metotların ve analiz sapmalarının kullanımını
DetaylıFARKLI BRANŞTAKİ ÖĞRETMENLERİN PSİKOLOJİK DAYANIKLILIK DÜZEYLERİNİN BAZI DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ. Abdulkadir EKİN, Yunus Emre YARAYAN
FARKLI BRANŞTAKİ ÖĞRETMENLERİN PSİKOLOJİK DAYANIKLILIK DÜZEYLERİNİN BAZI DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ Abdulkadir EKİN, Yunus Emre YARAYAN Kuramsal Çerçeve GİRİŞ Psikolojik dayanıklılık üzerine yapılan
DetaylıÖĞRETMEN YETERLİKLERİ VE İLKÖĞRETİM PROGRAMLARINA İLİŞKİN ALGI DEĞİŞİMİ ARAŞTIRMASI
ÖĞRETMEN YETERLİKLERİ VE İLKÖĞRETİM PROGRAMLARINA İLİŞKİN ALGI DEĞİŞİMİ ARAŞTIRMASI İnsan Kaynaklarının Geliştirilmesi Operasyonel Programı kapsamında AB tarafından finanse edilen ve Hayat Boyu Öğrenmenin
DetaylıKİMYA ÖĞRETMENİ ADAYLARININ ÖZEL ALAN YETERLİKLERİNE İLİŞKİN GÖRÜŞLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ
KİMYA ÖĞRETMENİ ADAYLARININ ÖZEL ALAN YETERLİKLERİNE İLİŞKİN GÖRÜŞLERİNİN DEĞERLENDİRİLMESİ Yrd. Doç. Dr. Halil Ġbrahim KAYA Yrd. Doç. Dr. Adnan KÜÇÜKOĞLU ArĢ. Gör. Adnan TAġGIN ArĢ. Gör. Ceyhun OZAN ArĢ.
DetaylıUluslararası Öğrencilerin Ülke ve Üniversite Seçimlerini Etkileyen Faktörler
Uluslararası Öğrencilerin Ülke ve Üniversite Seçimlerini Etkileyen Faktörler İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ Yüksek Öğretim Çalışmaları Uygulama ve Araştırma Merkezi Eğitim Fakültesi 2 Giriş Dünyadaki hızlı
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 Yığılma ve Dağılım Ölçüleri
1.11.013 Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri 4.-5. hafta Merkezi eğilim ölçüleri, belli bir özelliğe ya da değişkene ilişkin ölçme sonuçlarının, hangi değer etrafında toplandığını gösteren ve veri grubunu
DetaylıBÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ
1 BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ Bilimsel yöntem aşamalarıyla tanımlanmış sistematik bir bilgi üretme biçimidir. Bilimsel yöntemin aşamaları aşağıdaki gibi sıralanabilmektedir (Karasar, 2012): 1. Bir problemin
Detaylıİngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları 1. İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları
İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları 1 İngilizce Öğretmen Adaylarının Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutumları İbrahim Üstünalp Mersin Üniversitesi İngilizce Öğretmen Adaylarının
DetaylıBİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Yöntem Dr. Seher Yalçın 3.2.2017 Dr. Seher Yalçın 1 YÖNTEM Araştırmanın Modeli Evren ve Örneklem Veriler ve Toplanması Verilerin Çözümü ve Yorumu 3.2.2017 Dr. Seher Yalçın
DetaylıORTAOKUL ÖĞRENCİLERİNİN BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR DERSİNE İLİŞKİN DEĞERLERİNİN İNCELENMESİ
ORTAOKUL ÖĞRENCİLERİNİN BEDEN EĞİTİMİ VE SPOR DERSİNE İLİŞKİN DEĞERLERİNİN İNCELENMESİ Mehmet Akif YÜCEKAYA*, Mehmet GÜLLÜ* 1 İnönü Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü* İnönü Üniversitesi Spor Bilimleri
DetaylıBÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ
1 BÖLÜM 2 VERİ SETİNİN HAZIRLANMASI VE DÜZENLENMESİ Veri seti; satırlarında gözlem birimleri, sütunlarında ise değişkenler bulunan iki boyutlu bir matristir. Satır ve sütunların kesişim bölgelerine 'hücre
DetaylıBÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER. Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir.
BÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir. 1.1.Sonuçlar Öğretmenlerin eleştirel düşünme becerisini öğrencilere
DetaylıBİYOLOJİ ÖĞRETMENLERİNİN LABORATUVAR DERSİNE YÖNELİK TUTUMLARININ FARKLI DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ
BİYOLOJİ ÖĞRETMENLERİNİN LABORATUVAR DERSİNE YÖNELİK TUTUMLARININ FARKLI DEĞİŞKENLER AÇISINDAN İNCELENMESİ Gülay EKİCİ Gazi Üniversitesi, Teknik Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü, ANKARA Özet Bu
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
DetaylıYrd. Doç. Dr. Hüseyin Odabaş
Yrd. Doç. Dr. Hüseyin Odabaş Araştırmalar, bilimsellik, amaç, tek ya da sürekli olup olmaması özelliklerine göre çeşitli gruplara ayrılabilir. Araştırma konusunun niteliğine göre bilimsel ve uygulamalı
DetaylıHipotez Testlerine Giriş. Hipotez Testlerine Giriş
Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Hipotez Testlerine Giriş Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel
DetaylıİLKÖĞRETİM 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
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
DetaylıBağımlı Gruplar İçin t Testi Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi
Bağımlı Gruplar İçin t Testi Wilcoxon İşaretli Sıralar Testi Dr. Eren Can Aybek erencan@aybek.net www.olcme.net IBM SPSS Statistics ile Bağımlı Gruplar için t Testi İlişkili olan iki ortalama arasında
DetaylıÖĞRENEN LİDER ÖĞRETMEN EĞİTİM PROGRAMI 2014 YILI ÖLÇME DEĞERLENDİRME RAPORU
ÖĞRENEN LİDER ÖĞRETMEN EĞİTİM PROGRAMI 2014 YILI ÖLÇME DEĞERLENDİRME RAPORU Öğretmen Akademisi Vakfı, Öğrenen Lider Öğretmen (ÖLÖ) eğitimi ile ilk ve ortaokul düzeyindeki öğretmenlere iletişim becerileri,
DetaylıBeklenti Anketi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama
Beklenti Anketi ne İlişkin Yöntemsel Açıklama İstatistik Genel Müdürlüğü Reel Sektör Verileri Müdürlüğü İçindekiler I- Amaç... 3 II- Kapsam... 3 III- Yöntem... 3 IV- Tanımlar ve Hesaplamalar... 3 V- Yayımlama...
DetaylıPSİKOLOJİK 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
DetaylıÜniversite Öğrencilerinde Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu Belirtileri
Üniversite Öğrencilerinde Dikkat Eksikliği ve Hiperaktivite Bozukluğu Belirtileri Yrd. Doç. Dr. Esengül Kayan Beykent Üniversitesi Çocuk Gelişimi Bölümü 04.10.2017 Çalışmanın Amacı 1.Üniversite öğrencilerinde
DetaylıParametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi
Yrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi Parametrik Olmayan Testler İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi Rank Korelasyon Parametrik
DetaylıGenel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans
DetaylıH.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012)
H.Ü. Bilgi ve Belge Yönetimi Bölümü BBY 208 Sosyal Bilimlerde Araştırma Yöntemleri II (Bahar 2012) Parametrik Olmayan Testler Binom Testi SPSS Ders Notları III (3 Mayıs 2012) Soru 1: Öğrencilerin okul
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
DetaylıProf.Dr.İhsan HALİFEOĞLU
Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU Örnek: Aşağıda 100 yetişkine ilişkin kolesterol değerlerini sınıflandırılarak aritmetik ortalamasını bulunuz (sınıf aralığını 20 alınız). 2 x A fb C 229.5 n 40 20 100 221.5 3 Örnek:.
Detaylı1. ÖRNEKLEME VE ARAŞTIRMA PROBLEMİNE UYGUN ÖRNEKLEME YAPMA
1. ÖRNEKLEME VE ARAŞTIRMA PROBLEMİNE UYGUN ÖRNEKLEME YAPMA Araştırmacı kişi ya da kurumlar birinci el veri elde etye yönelik araştırma yapmaya karar verdiklerinde çoğu zaman araştırma yapacağı grubun tüm
DetaylıKANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik -
KANTİTATİF TEKNİKLER - Temel İstatistik - 1 İstatistik Nedir? Belirli bir amaçla verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilerek yorumlanmasını sağlayan yöntemler topluluğudur. 2 İstatistik Kullanım
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
DetaylıParametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST
Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler IST-4035-6- EÜ İstatistik Bölümü 08 Güz Non-Parametric Statistics Nominal Ordinal Interval One Sample Tests Binomial test Run test Kolmogrov-Smirnov test X test
DetaylıİSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF
DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF 2 Kolayaof.com
DetaylıDers 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya
DetaylıOrtaokul Öğrencilerinin Sanal Zorbalık Farkındalıkları ile Sanal Zorbalık Yapma ve Mağdur Olma Durumlarının İncelenmesi
Ortaokul Öğrencilerinin Sanal Zorbalık Farkındalıkları ile Sanal Zorbalık Yapma ve Mağdur Olma Durumlarının İncelenmesi Fatma GÖLPEK SARI Prof. Dr. Süleyman Sadi SEFEROĞLU Hacettepe Üniversitesi, Eğitim
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
DetaylıEĞİTİM 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
DetaylıMühendislikte İstatistiksel Yöntemler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 7 TAHMİNLER Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Tahmin (kestirim veya öngörü): Mevcut bilgi ve deneylere dayanarak olayın bütünü hakkında bir yargıya varmaktır.
DetaylıT.C. Ankara Üniversitesi. Elmadağ Meslek Yüksek Okulu. Bilgisayar Programcılığı Programı
T.C. Ankara Üniversitesi Elmadağ Meslek Yüksek Okulu Bilgisayar Programcılığı Programı Ankara Üniversitesi Elmadağ Meslek Yüksek Okulu Öğrencileri Neden Facebook, Twitter Tarzı Sosyal Paylaşım Sitelerine
DetaylıOlasılık ve İstatistik (IE 220) Ders Detayları
Olasılık ve İstatistik (IE 220) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistik IE 220 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin
DetaylıParametrik Olmayan İstatistik. Prof. Dr. Cenk ÖZLER
Parametrik Olmayan İstatistik Prof. Dr. Cenk ÖZLER bulunur. Bağımsızlık Testleri Sütun Kategorisi Satır Kategorisi I II III Satır Toplamı A B Sütun Toplamı Genel Toplam Bu kategorilere dayanarak A nın
DetaylıİSTANBUL DA GENÇLER ARASINDA CİNSELLİK ARAŞTIRMASI RAPORU
İSTANBUL DA GENÇLER ARASINDA CİNSELLİK ARAŞTIRMASI RAPORU Kültegin Ögel Ceyda Y. Eke Nazlı Erdoğan Sevil Taner Bilge Erol İstanbul 2005 Kaynak gösterme Ögel K, Eke C, Erdoğan N, Taner S, Erol B. İstanbul
DetaylıGELİR VE YAŞAM KOŞULLARI ARAŞTIRMASI. Son Güncelleme
TÜRKİYE ŞEKER SANAYİİ İŞÇİLERİ SENDİKASI GENEL MERKEZİ GELİR VE YAŞAM KOŞULLARI ARAŞTIRMASI 2008 Son Güncelleme 29/07/2010 Şeker-İş Sendikası Genel Merkezi AR-GE(Araştırma Geliştirme) Birimi Karanfil Sokak,
Detaylıİstatistik Nedir? Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. İstatistiğin Konusu Olan Olaylar
ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya başlanmıştır. Ders 1 Minitab da
DetaylıK-S Testi hipotezde ileri sürülen dağılımla örnek yığılmalı dağılım fonksiyonunun karşılaştırılması ile yapılır.
İstatistiksel güven aralıkları uygulamalarında normallik (normal dağılıma uygunluk) oldukça önemlidir. Kullanılan parametrik istatistiksel tekniklerin geçerli olabilmesi için populasyon şans değişkeninin
Detaylıχ 2 Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi
χ Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler χ Testi Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi χ Testi Sayısal olmayan değişkenler arasındaki ilişkinin testi (Bağımsızlık) Farklı örnek kütlelerin
DetaylıBÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER. Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir.
BÖLÜM 5 SONUÇ VE ÖNERİLER Bu bölümde araştırmanın bulgularına dayalı olarak ulaşılan sonuçlara ve geliştirilen önerilere yer verilmiştir. 1.1. Sonuçlar Araştırmada toplanan verilerin analizi ile elde edilen
DetaylıTrend Analizi işletmenin mali tablolarında yer alan kalemlerin zaman içerisinde göstermiş oldukları eğilimlerin saptanması ve incelenmesidir.
TREND ANALİZİ Trend Analizi işletmenin mali tablolarında yer alan kalemlerin zaman içerisinde göstermiş oldukları eğilimlerin saptanması ve incelenmesidir. Böylece varlıkların verimliliği, borçlanma eğilimi,
DetaylıNicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014
Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?
DetaylıTemel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci
BÖLÜM 8 ÖRNEKLEME Temel ve Uygulamalı Araştırmalar için Araştırma Süreci 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıKitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.
BÖLÜM 1: FREKANS DAĞILIMLARI 1.1. Giriş İstatistik, rasgelelik içeren olaylar, süreçler, sistemler hakkında modeller kurmada, gözlemlere dayanarak bu modellerin geçerliliğini sınamada ve bu modellerden
Detaylı- TERCİHLERDE ROL OYNAYAN BİRİNCİ FAKTÖR: İSTİHDAM İMKANLARI
-YÖK ÜN YAPTIĞI ANKET SONUÇLANDI - TERCİHLERDE ROL OYNAYAN BİRİNCİ FAKTÖR: İSTİHDAM İMKANLARI -ADAYLARIN %94 Ü DEVLET ÜNİVERSİTELERİNİ, %6 SI İSE VAKIF ÜNİVERSİTELERİNİ TERCİH EDEBİLECEKLERİNİ BELİRTTİ
DetaylıBÖLÜM 10 PUAN DÖNÜŞÜMLERİ
1 BÖLÜM 10 PUAN DÖNÜŞÜMLERİ Bir gözlem sonucunda elde edilen ve üzerinde herhangi bir düzenleme yapılmamış ölçme sonuçları 'ham veri' ya da 'ham puan' olarak isimlendirilir. Genellikle ham verilerin anlaşılması
DetaylıARAġTIRMALARDA ÖLÇME VE ÖLÇEKLER. Kezban SEÇKİN Vildan GÜNEŞ
ARAġTIRMALARDA ÖLÇME VE ÖLÇEKLER Kezban SEÇKİN Vildan GÜNEŞ Konu Başlıkları ÖLÇME ve ÖLÇEK ÖLÇEK TÜRLERĠ ÖLÇEKLERLE ĠLGĠLĠ ÖNEMLĠ NOKTALAR ÖLÇEĞĠN TAġIMASI GEREKEN ÖZELLĠKLER ÖLÇME HATALARI ÖLÇME VE ÖLÇEK
DetaylıBİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Yöntem Dr. Seher Yalçın 3.2.2017 Dr. Seher Yalçın 1 Evren ve Örneklem Araştırmalar, çoğunlukla, belli bir evrene genellemek amacıyla, evrenden yansızlık kuralına göre seçilen
DetaylıT.C. MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
T.C. MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEZ ÖNERİSİ HAZIRLAMA KILAVUZU MART, 2017 MUĞLA T.C. MUĞLA SITKI KOÇMAN ÜNİVERSİTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ.... ANABİLİM DALI.... BİLİM
DetaylıBİR İLDEKİ BİRİNCİ BASAMAK SAĞLIK ÇALIŞANLARININ İŞ KAZASI GEÇİRME DURUMLARI VE İLİŞKİLİ FAKTÖRLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ
BİR İLDEKİ BİRİNCİ BASAMAK SAĞLIK ÇALIŞANLARININ İŞ KAZASI GEÇİRME DURUMLARI VE İLİŞKİLİ FAKTÖRLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ Ferhat Coşkun 1, Tuba Duygu Yılmaz 1, Ahmet Öner Kurt 2, Serdar Deniz 3, Muhsin Akbaba
DetaylıYANLILIK. Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır.
AED 310 İSTATİSTİK YANLILIK Yanlılık örneklem istatistiği değerlerinin evren parametre değerinden herhangi bir sistematik sapması olarak tanımlanır. YANLILIK Yanlı bir araştırma tasarımı uygulandığında,
DetaylıARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):
YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmini I 1 ARALIK TAHMİNİ INTERVAL ESTIMATION): Nokta tahmininde ilgilenilen anakütle parametresine ilişkin örneklem bilgisinden hareketle tek bir sayı üretilir. Bir nokta
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
Detaylı1. Genel Olarak Mikro Kredi 2. Türkiye de Mikro Kredi Uygulayıcıları 3. Literatür İncelemesi 4. Çalışmanın Amacı 5. Çalışmanın Kapsamı 6.
1. Genel Olarak Mikro Kredi 2. Türkiye de Mikro Kredi Uygulayıcıları 3. Literatür İncelemesi 4. Çalışmanın Amacı 5. Çalışmanın Kapsamı 6. Çalışmanın Kısıtları 7. Araştırma Metodolojisi 8. Kullanılan Değişkenler
Detaylı10. Bir ana kütle oranının tahmininde α = 0,05 ise kullanılan Z değeri nedir? A) 1,64 B) 1,84 C) 1,96 D) 2,28 E) 3,08
1. Tanımlanan ana kütleden rassal seçilen örneklemlerden hesaplanan istatistikler yardımı ile ilgili ana kütle parametrelerinin değerini araştırma sürecine ne ad verilir? A) İstatistiksel hata B) İstatistiksel
DetaylıT TESTİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN
T TESTİ: ORTALAMALAR ARASI FARKLARIN TEST EDİLMESİ Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN Gruplara ait ortalamalar elde edildiğinde, farklı olup olmadıkları ilk bakışta belirlenemez. Ortalamalar arsında bulunan
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
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
DetaylıVERİ SETİNE GENEL BAKIŞ
VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Outlier : Veri setinde normal olmayan değerler olarak tanımlanır. Ders: Kantitatif Yöntemler 1 VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Veri setinden değerlendirme başlamadan çıkarılabilir. Yazım
DetaylıSPSS 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
DetaylıİSTATİSTİKSEL HATALAR VE ÖRNEKLEME HATASININ ÖLÇÜLMESİ
İSTATİSTİKSEL HATALAR VE ÖRNEKLEME HATASININ ÖLÇÜLMESİ Yrd.Dop.Dr. Şehamet Bülbül (*) 1.GÎRÎŞ Herhangi bir konuda kaıar vermek veya tahmin yapabilmek için o konu ile ilgili birimler incelenerek gerekli
DetaylıVERİ TOPLMA ARAÇLARI
VERİ TOPLMA ARAÇLARI GÖZLEM GÖRÜŞME ANKET ANKET Anket, insanların yaşam koşullarını, davranışlarını, inançlarını veya tutumlarını betimlemeye yönelik bir dizi sorudan oluşan bir araştırma materyalidir.
DetaylıİSTATİSTİK STATISTICS (2+0) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI
İSTATİSTİK STATISTICS (+) Yrd.Doç.Dr. Nil TOPLAN SAÜ.MÜH. FAK. METALURJİ VE MALZEME MÜH. BÖLÜMÜ ÖĞRETİM ÜYESİ ÖĞRETİM YILI KONU BAŞLIKLARI :. İSTATİSTİĞE GİRİŞ. VERİLERİN DÜZENLENMESİ. MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ.
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
DetaylıSüleyman TAŞGETİREN 1, Neşe ÖZKAN 2, Nurgül ÖZMEN 2
Mühendislik eğitimi üzerinde işyeri ve fuar ziyaretlerinin önemi bilinen bir durumdur. Biyomedikal mühendisliği ise ülkemizde son yıllarda yaygınlaşan görece yeni bir alandır. Lise düzeyinde alanın içeriği
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
Detaylı26.12.2013. Farklı iki ilaç(a,b) kullanan iki grupta kan pıhtılaşma zamanları farklı mıdır?
26.2.23 Gözlem ya da deneme sonucu elde edilmiş sonuçların, raslantıya bağlı olup olmadığının incelenmesinde kullanılan istatistiksel yöntemlere HĐPOTEZ TESTLERĐ denir. Sonuçların raslantıya bağlı olup
Detaylı009 BS 400- İstatistik sonılannın cevaplanmasında gerekli olabilecek tablolar ve formüller bu kitapçığın sonunda verilmiştir. 1. şağıdakilerden hangisi doğal birimdir? l TV alıcısı Bl Trafik kazası CL
DetaylıEğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi Journal of Research in Education and Teaching Kasım 2017 Cilt: 6 Sayı: 4 ISSN:
YAZ OKULUNDA BİLGİSAYAR DERSLERİNİ ÖRGÜN EĞİTİM İLE ALAN ÖĞRENCİLERİN GÖRÜŞLERİ Yrd. Doç. Dr. Umut Altınışık Kocaeli Üniversitesi umuta@kocaeli.edu.tr Öğr. Gör. Dr. Serdar Solak Kocaeli Üniversitesi serdars@kocaeli.edu.tr
DetaylıOlasılık ve İstatistik II (IE 202) Ders Detayları
Olasılık ve İstatistik II (IE 202) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Olasılık ve İstatistik II IE 202 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Olasılık
DetaylıSOSYOLOJİK SORU SORMA VE YANITLAMA
SOSYOLOJİK SORU SORMA VE YANITLAMA Bilimin amacı: olguları tanımlamak, olgular arasında nedensellik ilişkileri kurmak, bu ilişkileri genelleyip yasalar biçimine dönüştürmek. Bu amaçları gerçekleştirmek
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
Detaylı