www.fikretgultekin.com 1



Benzer belgeler
KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Ankara Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı

Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon

Kullanılacak İstatistikleri Belirleme Ölçütleri. Değişkenin Ölçek Türü ya da Yapısı

BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

İstatistik ve Olasılık

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

Korelasyon testleri. Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi. Regresyon analizi. Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon

Korelasyon. Korelasyon. Merkezi eğilim ve değişim ölçüleri bir defada sadece bir değişkenin özelliklerini incelememize imkan tanır.

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ. Doç. Dr. Bahar TAŞDELEN

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

Korelasyon ve Regresyon

Korelasyon ve Regresyon

7.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 1

3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI

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

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

Korelasyon ve Regresyon

ÖRNEK BULGULAR. Tablo 1: Tanımlayıcı özelliklerin dağılımı


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

İstatistik Temel Kavramlar- Devam

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

Doç. Dr. Dilek ALTAŞ İSTATİSTİKSEL ANALİZ

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

Sağlık Alanında Kullanılan İlişki Katsayıları

Madde güçlük indeksi: Herbir maddenin zorluk derecesini, uygun güçlük düzeyine sahip olup olmadığını gösterir.

1. İLİŞKİLERİN İNCELENMESİNE YÖNELİK ANALİZLER Sosyal Bilimlerde Nedensel Açıklamalar

Öğr. Elemanı: Dr. Mustafa Cumhur AKBULUT

BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Bazı Temel Kavramlar

Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri

Non-Parametrik İstatistiksel Yöntemler

İÇİNDEKİLER. Birinci Bölüm UYGULAMA VERİLERİ

Örneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.

İSTATİSTİKTE TEMEL KAVRAMLAR

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

Parametrik Olmayan Testler. İşaret Testi-The Sign Test Mann-Whiney U Testi Wilcoxon Testi Kruskal-Wallis Testi

TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar

REGRESYON ANALĐZĐ. 1

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

FEN BİLGİSİ ÖĞRETMEN ADAYLARININ FEN BRANŞLARINA KARŞI TUTUMLARININ İNCELENMESİ

İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...

BİYOİSTATİSTİK. Uygulama 6. Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

BÖLÜM 9 NORMAL DAĞILIM

LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

KORELASYON VE REGRESYON ANALİZİ

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET

VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ

BÖLÜM 1 ÖLÇME VE DEĞERLENDİRMEDE TEMEL KAVRAMLAR

BÖLÜM 13 HİPOTEZ TESTİ

KSUY 5117 KENTSEL SEYAHAT TALEBİ MODELLEMESİ. Doç.Dr. Darçın AKIN

PARAMETRİK OLMAYAN İSTATİSTİKSEL TEKNİKLER

ORTALAMA ÖLÇÜLERİ. Ünite 6. Öğr. Gör. Ali Onur CERRAH

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

İSTATİSTİK 1. Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Ölçme ve Değerlendirme Anabilim Dalı. Yrd. Doç. Dr. C. Deha DOĞAN

MATE 211 BİYOİSTATİSTİK DÖNEM SONU SINAVI

CHAPTER 6 SIMPLE LINEAR REGRESSION

Deneysel Araştırmalarda Biyoistatistik. Prof. Dr. İsmet DOĞAN AFYON KOCATEPE ÜNİVERSİTESİ. Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Anabilim Dalı

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

ÖĞRENCİNİN ADI SOYADI:. NO:

Kitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.

M d a d dd e A l na i li i z

Öğrenim Kazanımları Bu programı başarı ile tamamlayan öğrenci;

CEVAPLAR. n = n 1 + n 2 + n 3 + n 4 + n 5 + n 6 + n 7 = = 11 dir.

ĐSTATĐSTĐK. Okan ERYĐĞĐT

PARAMETRİK TESTLER. Tek Örneklem t-testi. 200 öğrencinin matematik dersinden aldıkları notların ortalamasının 70 e eşit olup olmadığını test ediniz.

Koşullu Öngörümleme. Bu nedenle koşullu öngörümleme gerçekleştirilmelidir.

ÇOKLU REGRESYON MODELİ. Bir bağımlı değişkene etki eden çok sayıda bağımsız değişkeni analize dahil ederek çoklu regresyon modeli uygulanabilir.

Tek Denekli Araştırmalar Kdz.Ereğli

KORELASYON. 7.Sunum. Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

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

(saat/hafta) (saat/hafta) Biyoistatistik SBF Bahar Önkoşullar

JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA

Araştırma Yöntemleri. Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi

REGRESYON ANALİZİ VE UYGULAMA. Yrd. Doç. Dr. Hidayet Takcı

BİR ÖRNEKLEM İÇİN T TESTİ İLİŞKİSİZ ÖRNEKLEMLER İÇİN T-TESTİ

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

OLASILIK TEORİSİ VE İSTATİSTİK

İÇİNDEKİLER. Önsöz... iii İçindekiler... v

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ

Parametrik Olmayan İstatistiksel Yöntemler

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

Zaman Serileri-1. If you have to forecast, forecast often. EDGAR R. FIEDLER, American economist. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr.

Ortalamaların karşılaştırılması

DENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı

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

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

Hipotez. Hipotez Testleri. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

Ölçme ve Değerlendirmenin. Eğitim Sistemi Açısından. Ölçme ve Değerlendirme. TESOY-Hafta Yrd. Doç. Dr.

Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler

Korelasyon katsayısı (r)

istatistik El 10 1_ ve 2_ sorular a Ş3 gldakl bilgilere göre Al 4 Bl 6 cı 7 Dl 8 Al 5 B) 12 CL 27 D) 28 E) 35 2Q 10 BS 4200-A

İÇİNDEKİLER ÖNSÖZ... Örneklem Genişliğinin Elde edilmesi... 1

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

BÖLÜM 10 PUAN DÖNÜŞÜMLERİ

Transkript:

KORELASYON ANALĐZĐ (Correlation Analysis ) Basit Korelasyon Analizi Basit korelasyon analizinde iki değişken söz konusudur ve bu değişkenlerin bağımlıbağımsız değişken olarak tanımlanması/belirlenmesi hesaplama için önemli değildir.basit korelasyon analizi;iki değişken arasındaki ilişkinin düzeyini(derecesini-şiddetini-gücünü) ve yönünü belirlemek amacı ile yapılır.her iki değişkenin de sürekli değişken olması ve değişkenlere ilişkin verilerin normal dağılım göstermesi durumunda değişkenler arasındaki ilişki Pearson korelasyon katsayısı ile belirlenir.korelasyon katsayısı ile belirlenen ya da ölçülen,söz konusu değişkenler arasındaki doğrusal ilişkidir.eğer değişkenler arasındaki ilişki doğrusal değil ise hesaplanan korelasyon katsayısı değişkenler arsındaki ilişkiyi ölçmek için uygun bir istatistik değildir. Korelasyon katsayısı r harfiyle ifade edilir ve -1 ile +1 arasındaki ( -1 r +1 ) bir değer alır.burada,değişkenler arsındaki ilişkinin düzeyini,rakamların mutlak büyüklüğü,yönünü ise rakamların işareti ( pozitif ya da negatif olması ) belirler. Korelasyon katsayısının pozitif olması, bir değişkene ilişkin verilerin artması durumunda diğerinin de artması veya bir değişkene ilişkin verilerin azalması durumunda diğerinin de azalması anlamına gelir ve değişkenler arasında doğru yönlü bir ilişki vardır şeklinde yorumlanır.korelasyon katsayısının negatif olması ise ; bir değişkene ilişkin verilerin artması durumunda diğerinin azalması veya bir değişkene ilişkin verilerin azalması durumunda diğerinin artması anlamına gelir ve değişkenler arasında ters yönlü bir ilişki vardır şeklinde yorumlanır. Korelasyon analizi ; Đki değişken arasındaki ilişkinin derecesini ve yönünü belirlemek amacıyla kullanılan istatistik yöntemlerden birisidir. Değişkenlerin bağımlı veya bağımsız olması dikkate alınmaz. Değişik şekillerde hesaplanan ve değişik amaçlar için kullanılan Pearson korelasyon katsayısı, Canonical korelasyon katsayısı, kısmi korelasyon katsayısı gibi farklı isimler alan korelasyon katsayıları vardır. Bunlardan Pearson korelasyon katsayısı r ile gösterilir ve formülü ile hesaplanır. Korelasyon katsayısı -1 ile +1 arasında değişen değerler alır (-1 r +1).. Katsayı, ilişkinin olmadığı durumda 0, tam ve kuvvetli bir ilişki varsa 1, ters yönlü ve tam bir ilişki varsa -1 değerini alır. 1 1 Doç.Dr.Suat ŞAHĐNLER, http://www.mku.edu.tr/genel/fakulte/ziraat/zootekni/personel_veri/suat/bolum_9.pdf www.fikretgultekin.com 1

Korelasyon Katsayısı : Korelasyon katsayısının +1 olması değişkenler arsında doğru yönlü tam bir ilişkinin olduğunu gösterirken,bir değişken hangi oranda arttı ya da azaldıysa diğer değişken de aynı oranda artmış ya da azalmış demektir.buna karşılık korelasyon katsayısının -1 olması değişkenler arasında ters yönlü tam bir ilişkinin olduğunu gösterirken,bir değişken hangi oranda arttı ise diğer değişken de aynı oranda azalmıştır demektir.korelasyon katsayısının sıfır olması (r=0), değişkenler arasında hiçbir ilişkinin olmadığını gösterir.korelasyon katsayısı ; formülü ile hesaplanır. n = gözlem sayısı Değişkenler arasındaki ilişkinin düzeyinin değerlendirilmesinde, korelasyon katsayısı ile elde edilen sayının pozitif veya negatif olması önemli değildir,yani bu sayının mutlak değeri göz önünde bulundurulur.değişkenler arasındaki ilişkinin düzeyi,korelasyon katsayısının 0-0,5 arasında olması durumunda zayıf, 0,50-0,60 arasında olması durumunda orta,0,70-0,89 arasında olması durumunda zayıf,0,50-0,69 arasında olması durumunda orta,0,70-0,89 arasında olması durumunda kuvvetli ve 0,90-1 arasında olması durumunda ise çok kuvvetli şeklinde yorumlanabilir. Bazı durumlarda,hesaplanan korelasyon katsayısının belirli bir büyüklüğe sahip olması ya da sıfırdan farklı bir değer alması değişkenler arasında ilişki olduğunu göstermez.spss ile yapılan basit korelasyon analizi ile hesaplanan korelasyon katsayısının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığı da belirli bir anlamlılık (0,01 ve 0,05 gibi) düzeyinde test edilmektedir. Korelasyon katsayısının karesine belirlilik (determinasyon) katsayısı denir.belirlilik (determinasyon) katsayısı,bir değişkenin diğer değişkene hangi oranda bağlı olduğunu gösteren,diğer bir anlatımla bir değişkendeki değişimlerin yüzde kaçının diğer değişken tarafından açıklanacağını belirten katsayısıdır.belirlilik katsayısı 0 ile 1 arasında değerler alır ve bu değer negatif olamaz. r = -1 r = 1 www.fikretgultekin.com

Korelasyon katsayısı,sadece doğrusal ilişkinin gücü şeklinde yorumlanmalıdır.korelasyon katsayısı ile ilgili yaygın bir yanlış,bu katsasyının nedenselliği ifade ettiği varsayımıdır.bu her zaman doğru olmayabilir.mesela boy uzunluğu ile bir dakikada okunan kelime sayısı arasında bir ilişki ararsak ve sonunda da yüksek bir korelasyon yakalarsak bu doğru mu olur? Yanlış olur;çünkü okuma hızı ile yaş ve dolayısıyla eğitim seviyesi arasında ilişki vardır.durumu çocuklar arasında ölçersek,eğitim düzeyi yüksek çocuklar yaşları ve doğal olarak boyları da büyük çocuklar olurlar.dolayısıyla iki değişken arasında yüksek bir ilişki bulunduğunda,bunlar arasında hemen bir neden-sonuç bağlantısına gidilmemelidir.korelasyon katsayısından hemen bir nedensellik kararı çıkartılmamalıdır. Doğrusal Đlişkinin Ölçülmesi:Korelasyon Đki değişken arasındaki ölçümün biçim ve seviyelerine göre (nominal,ordinal,interval) farklı ilişki ölçme teknikleri vardır. Đki sınıflayıcı (nominal) değişken arasındaki ilişki ölçüleri (measuring the assıciation) ; yüzde farkları(percentage difference), kikare (chi-square),lambda,goodman ve Kruskal ın tau testi gibi teknikler vasıtasıyla ölçülüyordu. Đki sıralayıcı (ordinal) değişken arasındaki ilişkiler ise gamma,yule ın Q testi,kendall ın tau-a,tau-b ve tau-c testleri,somers in d testi ile Spearman ın dereceleme düzeyinde korelasyon katsayısı (rank-order correlation coefficient,rho,p) testleri vasıtasıyla ölçülüyordu. Đki aralıklı (interval) ölçüm değişkeni arasındaki ilişki ise Pearson moment çarpım katsayısı (product-moment correlation cofficient,r ) ile ölçülüyor. Korelasyon Đki veya daha fazla çok değişken arasında ilişki olup olmadığını ; varsa yönünü ve gücünü gösteren çok yaygın bir istatistik analiz tekniği,korelasyon ve regresyon analizidir. Bilimsel Araştırmalarda Bilgisayarlarla Đstatistik Uygulamaları,SPSS for Windows,Prof.Dr.Mustafa ERGÜN www.fikretgultekin.com 3

Bir öğrencinin başarısını,bir malın satışını,bir kişinin kilosunu,bir hastalığını oluşma ve seyrini etkileyen birçok faktörler vardır.mesela,öğrencilerin aile gelirleri,mal satışı için yapılan reklamlar vs. Đki değişken arasındaki ilişkiyi incelemenin ilk adımı,bir serpme grafiğine (scatterplot) bakmaktır.eğer arada bir ilişki gözüküyorsa,bu ilişkinin gücünü sayısal olarak ölçmek için korelasyon katsayısı hesaplanmalıdır.pearson korelasyon katsayısı,sosyal bilimlerde kullanılan birçok ileri istatistik tekniklerin temelidir.bu katsayı bize,bir değişkende herhangi bir değişme olduğunda diğer değişkende ne kadar değişme olacağı hakkında bilgi verir.yani korelasyon katsayısı büyükse,bir değişkendeki iniş ve çıkışlar diğer değişkende de iniş ve çıkışlara neden olur. Korelasyon katsayısının yorumunu, tam değerler dışında ara değerler için yapmak oldukça güçtür. Ara değerler için katsayı değerlendirirken, örnek gözlem sayısı (n) oldukça önemlidir. Çok fazla gözleme dayanan değerlendirmelerde 0.5'e kadar düşmüş bir korelasyon katsayısı bile anlamlı sayılabilmektedir. Fakat az sayıda,10-15 gözleme dayanan değerlendirmelerde korelasyon katsayısının 0.71 üstünde olması beklenir. Populasyona göre normal sayılacak kadar bir gözlem sayısı alınarak bakılmış gözlem grupları için genellikle, 0-0.49 arasında ise korelasyon zayıf, 0.5-0.74 arasında ise orta derecede, 0.75-1 arasında ise kuvvetli ilişki vardır denilmektedir. Kuvvetli (-) Orta (-) Zayıf (-) Zayıf (+) Orta (+) Kuvvetli(+) -1 r<-0.9-0.9 r<-0.5-0.5 r<0 0<r 0.5 0.5<r 0.9 0.9<r 1 Korelasyon analizine bir örnek : (Pearson Korelasyon Katsayısı Hesaplaması) Öğrenci Öğrencilerin Sınava Hazırlanma Süreleri (X) Sınavda Aldıkları Not (Y) X Y X.Y 1 30 80 900 6400 400 30 70 900 4900 100 3 5 70 65 4900 1750 4 0 65 400 45 1300 5 18 60 34 3600 1080 6 16 50 56 500 800 www.fikretgultekin.com 4

7 1 50 144 500 600 8 9 45 81 05 405 TOPLAM 160 490 3.630 31.050 10.435 r = Σ ΣXY ( ΣX )( ΣY ) / n = 10.435 (160)(490) /8 ( X ( ΣX ) / n)( ΣY ( ΣY ) / n) Σ( 3.630 (160) /8)( Σ31.050 (490) /8) r 635 635 = = r 446.15 667,9 = 0,95 Hesaplanan korelasyon katsayısı 1 e yakın bir değer çıktığından öğrencilerin sınava hazırlanma süreleri ile sınavdan aldıkları not arasında pozitif ve oldukça yüksek bir ilişki söz konusudur. Ancak hangisinin neden, hangisinin sonuç olduğu hakkında fikir vermez. Çeşitli korelasyon formülleri mevcuttur. Korelasyon, regresyon sayılarına dayanarak hesaplanabileceği gibi standart sapmalardan ve serilerdeki gerçek değerlerden hareketle de hesaplanabilir. Toplanan verilere göre değişiklik arz eder. Eşit aralıklı ve oranlı ölçeklerle elde edilmiş veriler için Pearson Çarpım Momentler Korelasyonu, sıralamalı veriler için sıra farkları korelasyonu ve sınıflamalı veriler için ise kontincensi katsayısı gibi teknikler kullanılır. Hesaplanan korelasyon katsayısının anlamlı ve güvenilir bir sonuç verip vermemesi, bu katsayının anlamlılığının ölçülmesi ile mümkündür. Bu anlamlılık, bir sonuç testi olan t testi ile yapılabilir (Türkbal, 1981, s.164). Hesaplanan korelasyon katsayısı 1 e yakın bir değer çıktığından öğrencilerin sınava hazırlanma süreleri ile sınavdan aldıkları not arasında pozitif ve oldukça yüksek bir ilişki söz konusudur. Ancak hangisinin neden, hangisinin sonuç olduğu hakkında fikir vermez. Çeşitli korelasyon formülleri mevcuttur. Korelasyon, regresyon sayılarına dayanarak hesaplanabileceği gibi standart sapmalardan ve serilerdeki gerçek değerlerden hareketle de hesaplanabilir. Toplanan verilere göre değişiklik arz eder. Eşit aralıklı ve oranlı ölçeklerle elde edilmiş veriler için Pearson Çarpım Momentler Korelasyonu, sıralamalı veriler için sıra farkları korelasyonu ve sınıflamalı veriler için ise kontincensi katsayısı gibi teknikler kullanılır. Hesaplanan korelasyon katsayısının anlamlı ve güvenilir bir sonuç verip vermemesi, bu katsayının anlamlılığının ölçülmesi ile mümkündür. Bu anlamlılık, bir sonuç testi olan t testi ile yapılabilir (Türkbal, 1981, s.164). www.fikretgultekin.com 5

Örnek-1 Meslekî eğitim fakültesi el sanatları eğitimi bölümü öğretmen adaylarının alan bilgisi ve öğretmenlik meslek dersleri ile öğretmenlik uygulaması dersi başarıları arasındaki ilişkinin incelenmesi ; Tablo 1: Öğretmen adaylarının Genel,Alan Bilgisi Ve Öğretmenlik Meslek Bilgisi Derslerindeki Başarıları Đle Öğretmenlik Uygulaması Dersi Başarılarının Korelasyon Katsayıları Başarı boyutları n r p Genel Ortalama 96,48**,000 Alan bilgisi dersleri 96,48**,000 Öğretmenlik meslek bilgisi dersleri 96,7*,044 Buna göre r = 0,48** ile öğretmen adaylarının derslerin genelinde ve alan bilgisi derslerinde gösterdikleri başarılarla öğretmenlik uygulamasında gösterdikleri başarılar arasında orta düzeyde, anlamlı pozitif bir ilişki olduğu söylenebilir. Öğretmenlik meslek bilgisi derslerine ilişkin öğrenci başarıları ile öğretmenlik uygulaması başarıları arasında ise düşük (r = 0,7*) ama yine 0,05 düzeyinde anlamlı pozitif bir ilişki vardır. Tablo :Öğretmen adaylarının Öğretmenlik programına Genel,Alan bilgisi ve Öğretmenlik Meslek Bilgisi Derslerindeki Başarıları ile Öğretmenlik Uygulaması Dersi Başarılarının Korelasyon Katsayıları DES(n=56) NAK(n=40) Başarı boyutları r p r p Genel ortalama,51**,000,46**,003 Alan bilgisi dersleri,47**,000,51**,001 Öğretmenlik meslek bilgisi dersleri,19,167,6,11 Tablo te araştırmaya alınan Dekoratif Sanatlar Öğretmenliği ve Nakış Öğretmenliği Programı öğrencilerinin, genel, alan bilgisi, öğretmenlik meslek bilgisi derslerindeki başarıları ile öğretmenlik uygulaması derslerindeki başarıları arasındaki korelasyon katsayıları ayrı ayrı verilmiştir. www.fikretgultekin.com 6

Bulgulardan korelasyon katsayılarının iki grup arasında yakın değerler gösterdiği dikkati çekmektedir. Her iki grupta da genel ortalama (DES r = 0,51; NAK r = 0,46) ve alan bilgisi derslerindeki (DES r = 0,47; NAK r = 0,51) başarılar ile öğretmenlik uygulaması dersi başarıları arasında orta düzeyde anlamlı pozitif bir ilişki vardır. Öğretmenlik meslek bilgisi dersleri ile ise oldukça düşük düzeyde (DES r = 0,19; NAK r = 0,6) ilişki olduğu anlaşılmaktadır. Öğretmenlik meslek bilgisi derslerindeki düşük başarıya, bu derslerin kuram ağırlıklı işlenmesi, kalabalık sınıflar, bu nedenle derslerde uygulamaya yeterli zaman ayrılamaması, adayların mesleğe yönelik tutumları neden olmuş olabilir. Alan bilgisi derslerinde gözlenen nispeten daha yüksek başarı ise az sayıdaki gruplarla, uygulama ağırlıklı işlenen derslerde alınan bilgilerin daha kalıcı olduğu tezi ile açıklanabilir. Bu bağlamda öğretmenlik meslek bilgisi grubunda yer alan derslerin daha küçük gruplarla, uygulama ağırlıklı işlenmesinin başarıyı arttıracağı dikkate alınmalı, gerekli düzenlemeler yapılmalıdır 3. Aralarında Đlişki Araştırılan Değişkenlerin Türlerine Göre Korelasyon Katsayıları Sınıflanabilir nitel degiskenler arasındaki iliskinin belirlenmesinde kullanılan korelasyon katsayıları Phi Katsayısı (Degiskenlerin her ikisi de kategorili ise) Cramer V Katsayısı Olaganlık Katsayısı Lambda Katsayısı Sıralanabilir nitel degiskenler arasındaki iliskinin belirlenmesinde kullanılan korelasyon katsayıları Spearman Korelasyon Katsayısı Gamma Katsayısı Kendall ın tau-b Katsayısı Kendall ın tau-c Katsayısı Somer in d Katsayısı Kesikli/Sürekli Nicel degiskenler arasındaki iliskinin belirlenmesinde kullanılan korelasyon katsayıları 3 http://yayim.meb.gov.tr/dergiler/165/sarioglu.htm www.fikretgultekin.com 7

Pearson Korelasyon Katsayısı (Degiskenlerin her ikisi de normal dagılım gösteriyorsa) Spearman Korelasyon Katsayısı (Degiskenlerden en az birisi normal dagılım göstermiyorsa) Sınıflanabilir Nitel bir degisken ve Kesikli/Sürekli bir Nicel degisken arasındaki iliksinin belirlenmesinde kullanılan korelasyon katsayıları Çift Serili Korelasyon Katsayısı Nokta Çift Serili Korelasyon Katsayısı Sıralanabilir Nitel bir degisken ve Kesikli/Sürekli bir Nicel degisken arasındaki iliksinin belirlenmesinde kullanılan korelasyon katsayısı Çoklu Serili Korelasyon Katsayısı Kısmi Korelasyon Analizi Kısmi korelasyon analizi de iki değişken arasındaki doğrusal ilişkinin düzeyini (derecesini-şiddetini-gcünü) ve yönünü belirlemek amacı ile yapılır,söz konusu değişkenler ile ilişkili olduğu düşünülen bir veya birden daha fazla değişkenin etkisi kontrol altında tutulur. Örneğin farklı bölgelerde bulunan okulların ortalama başarı düzeyi ile bu bölgelerin sosyo-ekonomik durumu arasında bir ilişki bulunabilir.fakat,söz konusu ilişki üzerinde farklı değişkenlerin de (öğrencilerin zeka düzeyi,okuldaki öğretmen sayısı,sınıfların ortalama öğrenci sayısı gibi) etkisi olabilir.bu durumda,değişkenler arasındaki ilişkiyi net olarak belirleyebilmek için diğer değişkenlerin bu ilişki üzerindeki etkisini arındırmak ya da kontrol altında tutmak gerekir. 4 Sonuç Korelasyon Analizi, gözlem değerlerinin birbirleri ile olan etkileşimlerini göstermekte olup, anakütleden çekilecek örnek gözlemlerin sayısı yeterli olduğunda anlamlı sonuçlar verebilmektedir. Yetersiz olan gözlem değerleri için gözlem değeri arttırılarak yapılan korelasyon katsayısı hesaplanmasında, anlamlı sonuç almak mümkün olabilmektedir. Korelasyon katsayısının anlamlılığına, test ederek bakıldığında daha güvenilir sonuç elde edilmiş olunur. Verilerin çözümlenmesinde korelasyon katsayısı değişkenler arasında neden-sonuç ilişkisi hakkında bilgi vermez. Sadece değişkenler arası ilişki miktarı ve yönü hakkında fikir verir. 4 Bilimsel Araştırma Süreci ve SPSS ile Veri Analizi, SPSS 1.0 for Windows, Ayhan URAL,005 www.fikretgultekin.com 8