ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 206; 7(2);459-47 Çocuklardak Kısa Sürel Anlık Bellek İşlevnn Değerlendrlmes Evaluaton of Short Term Memory Span Functon In Chldren Barış ERGÜL * Arzu ALTIN YAVUZ ** Ebru GÜNDOĞAN AŞIK *** Öz Kısa sürel bellek, kodlanan blglern geçc olarak depolandığı yer olmakla brlkte bu blgler sonrak aşamada çalışma belleğne kayıt edlr. Zhnsel olarak tekrar edlen blgler bellekte uzun süre kalmaktadır. Okuma becers le kısa sürel bellek lşksn ele alan çalışmalar, daha çok çalışma ve kısa sürel bellek süreçler le okuduğunu anlama arasındak lşky nceleyen çalışmalardır. Bu çalışmada, kısa sürel belleğe gelen blgler le bu belleğn çalışmasını etkleyen değşkenler arasında lşk regresyon model le araştırılmıştır. Araştırmanın amacı, çocuklarda kısa sürel belleğ etkleyeceğ düşünülen yaş, IQ (zeka dereces) ve okuma becers arasındak lşky regresyon analz yardımıyla kurmaktır. Regresyon Analz varsayımlarından br tanes hata termlernn dağılımının sabt varyansa sahp normal dağılım olmasıdır. Bu çalışmada hata termler dağılımının normal dağılım göstermedğ durumlarda etkn sonuçlar veren sağlam regresyon teknkler tanıtılmış ve uygulanmıştır. Ayrıca her br teknk çn bağımsız değşkenlern bağımlı değşken açıklama oranları verlmştr. Elde edlen bulgulara göre, yaş, IQ ve okuma becersndek artış, kısa sürel bellek üzernde artışa neden olmaktadır. Sağlam regresyon teknkler uygulandıktan sonra yaş, IQ ve okuma becers değşkenlernn kısa sürel anlık bellek değşkenn açıklama yüzdes en yüksek değern Wnsorzed En Küçük Kareler Teknğ (WLS) vermştr. Anahtar Kelmeler: kısa sürel bellek, yaş, IQ, regresyon, en küçük kareler, sağlam regresyon Abstract Although detals of the nformaton encoded n the short-term memory where t s stored temporarly be recorded n the workng memory n the next stage. Repeatng the nformaton mentally makes t reman n memory for a long tme. Studes nvestgatng the relatonshp between short-term memory and readng sklls that are carred out to examne the relatonshp between short-term memory processes and readng comprehenson. In ths study nformaton comng to short-term memory and the factors affectng operaton of short term memory are nvestgated wth regresson model. The am of the research s to examne the factors (age, IQ and readng sklls) that are expected the have an effect on short-term memory n chldren through regresson analyss. One of the assumptons of regresson analyss s to examne whch has constant varance and normal dstrbuton of the error term. In ths study, because the error term s not normally dstrbuted, robust regresson technques were appled. Also, for each technque; coeffcent of determnaton s determned. Accordng to the fndngs, the ncrease n age, IQ and readng sklls caused the ncrease n short term memory n chldren. After applyng robust regresson technques, the Wnsorzed Least Squares (WLS) technque gves the hghest coeffcent of determnaton. Keywords: short term memory, age, IQ, regresson, ordnary least squares, robust regresson GİRİŞ Zeka, karmaşık br süreçtr ve kesn br tanımı yoktur. Zhnn karşılaştırma, planlama, problem çözme ve öğrenme le lgl özellklern kapsamaktadır. Başka br deyşle; zeka, kşnn blgy alma hızı olarak da tanımlanablr (Doruk ve Öngören, 2005). IQ (Intellgence Quotent) se, zeka derecesdr ve farklı nsanlar arasında zeka farklılıkları olduğunu varsayar, br skor le kşnn aynı * Arş. Gör., Eskşehr Osmangaz Ünverstes, Fen-Edebyat Fakültes, Eskşehr-Türkye, e-posta: bergul@ogu.edu.tr ** Doç. Dr., Eskşehr Osmangaz Ünverstes, Fen-Edebyat Fakültes, Eskşehr-Türkye, e-posta: aaltn@ogu.edu.tr ***Arş.Gör., Karadenz Teknk Ünverstes, Fen-Edebyat Fakültes, Trabzon-Türkye, e-posta: ebrugundogan@ktu.edu.tr Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs, Clt 7, Sayı 2, Kış 206, 459-47. Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology, Vol. 7, Issue 2, Wnter 206, 459-47. Gelş Tarh: 03.08.206 DOI: 0.203/epod.280208 Kabul Tarh: 06.2.206
Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs yaş grubundan kşler le zhnsel performansını karşılaştırılması şlem olduğu belrtlmektedr (Köksal ve Boran, 205). Başka br deyşle IQ, sözel ve analtk zhnsel kablyetlern ölçüldüğü pskometrk br testten alınan skor olarak da fade edlmektedr (Fer, 2004). Zekayı belrledğ öne sürülen k kaynak bulunmaktadır. Bu kaynaklardan lk olan blg şleme hızı, zhnsel becerlern analtk olarak ncelenmes sürecdr. Çalışma belleğ olarak adlandırılan dğer kaynak, blgnn depolanması sürecn kapsamaktadır (Alp ve Özdemr, 2007). Kısa sürel bellek se, blgnn geçc olarak depolandığı brmdr. Aynı zamanda zhnsel şlemlern ve blg şleme sürecnn yapılmasında görev aldığı çn, şleyen bellek olarak da adlandırılmaktadır (Mller, 956; Bankowsk, 999). Seamon ve Kenrck (994), kısa sürel anlık belleğ, çalışma belleğnn br blşen olarak tanımlamıştır. Bu özellkler le kısa sürel bellek, hızlı düşünme şlemlernn de yapıldığı yerdr. Bu nedenle hep uyanıktır (Senemoğlu, 2002). Kısa sürel bellekte muhafaza edlen blgler kodlama yoluyla çalışma belleğne gönderlr (Korkmaz ve Mahroğlu, 2007). Cowan (995), çalışan belleğn yapısının karmaşık olduğunu belrterek, blglern merkezde çalışan br süreç le değerlendrlmes gerektğn söylemştr. Saeed (20), çalışma belleğn, kısa sürel anlık belleğn alt kümes olarak tanımlamıştır. Son yıllarda yapılan çalışmalar le çalışma belleğ ve kısa sürel bellek arasında fark olduğu ve bu farkın kontrol edleblen dkkat le lgl olduğu belrlenmştr (Alp ve Özdemr, 2007). Peterson ve Peterson un (959) yaptığı br araştırmayla kısa sürel bellekte blgnn kalış süresnn 20 sanye cvarında olduğu bulunmuştur. Araştırmaya katılan kşlerden 3, 6, 9, 2, 5 ve 8 sanye çersnde verlen blgler hatırlamaları stenmştr. Sonuç olarak; 3 sanye sonra %80, 6 sanye sonra %50, 8 sanye sonra %0 dan daha az blg hatırlanmıştır. Bu bulgular ışığında, blgnn kısa sürel bellekte daha uzun süre kalması, zhnsel tekrar le mümkündür. Kısa sürel belleğe letlen blg, zhnsel tekrar yapılmadığı takdrde kısa sürede unutulmaktadır (Senemoğlu, 2002). Baddeley ve Htch (974) kurdukları çalışma belleğ modellerne göre, merkez yürütücü dkkatn kontrolü, stratej seçm ve bunların yürütülmesnden sorumludur. Bunun yanında, blgnn sstemde tutulmasını sağlayarak merkez yürütücünün şn kolaylaştıran k köle sstem bulunmaktadır. Bunlar, sözel blgy sstemde tutan ses blgsel döngü le görsel blgy sstemde tutan görseluzamsal yazboz tahtasıdır. Ses blgsel döngü, blgnn ses blgsel şeklde tutulduğu br tekrarlama sürec le şlemektedr (Sayar ve Turan, 202). Okuma becers, br süreçtr ve bu süreç brkaç farklı sürecn eşanlı olarak gerçekleşmes sonucu ortaya çıkar. Bu becer, genel olarak söylenen sözcükler eşleştrme le lşkldr. Bu yönü le zhnsel br süreç çerdğnden, okuma becersnn çeştl şaretler tanıyarak bunlardan anlam çıkarma etknlğ olduğu belrtlmektedr (Özkan ve Doğan, 203). Sözü edlen okuma becers, dln ses blgsel yapısının çalışma belleğ le lgl bölümü üzerne kurulmuş olan sürec fade eder (Can et al., 2004 ; Scarborough ve Brady, 2002; Akoğlu ve Turan, 202). Ses blgsel farkındalık, çeştl becerler çeren farkındalık olarak ortaya çıkar. Bunlar; kelmelern lk ünsüzlern eşleştrme, kelme çndek sesler sayma, uyaklı (kelmelern son heceler aynı) sesler eşleştrmedr (Stahl ve Murray, 994; Sayar ve Turan, 202). Adams (990), ses blgsel farkındalığın doğuştan gelmedğn ve zaman, çaba harcayarak gelştrlebleceğn söylemektedr. IQ ve okuma becers puanları arasındak korelasyonun yaş le arttığına lşkn bulgular, IQ testler le ölçülen okuma ve genel blşsel yeteneğn arasındak karşılıklı etknn bulunduğu hpotezn destekler ntelktedr (Stanovch, 986). Okuma becers ve kısa sürel bellek kavramları arasındak lşknn ele alındığı çalışmalar genellkle, çalışma belleğ ve kısa sürel bellek süreçler le okuduğunu anlama arasındak lşky nceleyen çalışmalardır. Daneman ve Carpenter (980), çalışma belleğnn okuma performansı le lgl lşksn ncelemşler ve çalışma belleğ le okuma becers arasında yüksek korelasyon olduğunu tespt etmşlerdr. Kyllonen ve Chrstal (990), yaptıkları çalışmada benzer sonuçlar bulmuşlardır. Türkye de kısa sürel bellek le okuma becers ve zeka arasındak çalışmalar son on yılda artarak yapılmaya başlamıştır. Korkmaz ve Mahroğlu (2007), etkl öğrenmeye katkı sağlayacağını düşündükler bellek destekleycler açıklamışlardır. Alp ve Özdemr (2007), yetşknlerde gözlenen blg şleme hızının akıcı zekayı etklemedğ bulgusunun, çocuklar çn de geçerl olduğunu ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 460
Ergül, B., Yavuz Altın, A., Aşık Gündoğan, E. / Çocuklardak Kısa Sürel Anlık Bellek İşlevnn Değerlendrlmes belrlemşlerdr. Babacan (202), analtk okuma stratejler le zeka alanları arasındak lşknn anlamlı olduğunu saptamışlardır. Çalışmanın 2. Bölümünde Regresyon Analz le grş yapılmış ve Sağlam Regresyon teknkler tanıtılmış, ardından gelen 3. Bölümde se kısa sürel belleğ etkleyeceğ düşünülen değşkenler le regresyon analz yapılmıştır. Hata termlernn dağılımının normal dağılım olmamasından dolayı sağlam regresyon teknkler uygulanmıştır. 4. Bölüm olan Sonuçlar bölümünde se sonuçlar değerlendrlmştr. Araştırmanın Amacı Lteratürde ncelenen benzer çalışmaların çoğunda, kısa sürel belleğn IQ yu etkledğ düşünülmüştür. Ancak Yapısal Eştlk Model (YEM) yardımıyla yapılan çalışmalarda br değşken hem çsel hem de dışsal değşken olarak modele dahl edlmektedr. Br başka fade le, aynı değşken hem bağımsız hem de bağımlı değşken olarak model katılmaktadır. Bu çalışmada se, kısa sürel anlık belleğ etkleyen etmenlern belrlenmes amaçlanmıştır. Lteratürdek çalışmalardan hareketle, kısa sürel anlık bellek le IQ ve okuma becers değşkenler göz önünde bulundurulmuştur. Kurulan modelde, hata termlernn dağılımı ncelendğ zaman lgl dağılımın normal dağılım göstermedğ belrlendğnden robust regresyon teknkler uygulanmıştır. YÖNTEM Örneklem/Çalışma Grubu Eskşehr de özel br kuruluş le brlkte 205 yılında yürütülen bu çalışmada 6-8 yaş aralığında okuma-yazma blen 0 kız ve 0 erkek toplam 20 çocuk, çalışmanın örneklemn oluşturmaktadır. Özel kuruluşun zaman ve malyet gb durumlarından dolayı örneklem 20 çocuk le sınırlandırılmıştır. Örneklem oluşturan çocuklar, uygulamaya geçlmeden önce, alelerne uygulanacak test hakkında gerekl blgler aktarılmış ve sonrasında, gönüllük esasına uygun olarak katılmak steyenlerden blglendrlmş onay formu le zn alınmıştır. ve Y : Kısa sürel bellek, X : Yaş, X 2 : IQ X 3 : Okuma becers. Çocuklardan elde edlen verler çn betmleyc statstk değerler Tablo de gösterlmştr. Tablo. Çocuklarda yaş, IQ, kısa sürel bellek ve okuma becers çn betmsel statstkler Değşken n Mn. Maks. Ortalama Standart Sapma Yaş 20 6,00 8,00 7,40 0,75 Kısa Sürel Anlık Bellek 20 3,60 5,50 4,53 0,58 IQ 20 88,00 02,00 95,25 4,39 Okuma Becers 20 5,00 7,30 6,30 0,69 Ver Toplama Araçları/Ver Toplama Yöntemler / Ver Toplama Teknkler Araştırmaya katılmaya gönüllü olan çocuklara, Temel Okuma/Yazma Becerler Ölçeğ uygulanarak, okuma becers puanları tespt edlmştr. Ölçek, Yangın tarafından 2002 yılında gelştrlmştr. Ölçeğn güvenrlğ 0,87 dr. Temel okuma-yazma becerlern belrleyen ölçek, okuma çn 54, yazma çn de 54 olmak üzere toplam 08 sorudan oluşmaktadır. ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 46
Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Çocuklara, Cohen (997) tarafından gelştrlen ve Özyürek (2009) tarafından Türkçe uyarlama çalışması yapılan Çocuklarda Bellek Süreçlern Değerlendrme Ölçeğ 5-8 yaş formu uygulanmıştır. İlgl ölçek, altı yaşındak çocuklara Özyürek (2009) tarafından uygulanmış ve toplam güvenrlk katsayısı olan Cronbach alfa değer, 0.98 olarak bulunmuştur. Ölçekte yer alan Görsel Anlık İndeks değerler, kısa sürel bellek puanını; Görsel Ertelenmş İndeks değerler de uzun sürel bellek puanını belrtmektedr. Wechsler (974), Çocuklar İçn Zeka Ölçeğ/Gelştrlmş Formu kullanılarak IQ değerlerne ulaşılmıştır. Wechsler Çocuklar çn Zeka Ölçeğ/Gelştrlmş Formu (974), toplam 2 testten ve 2 bölümden oluşan standart hale getrlmş ve 6-6 yaş aralığındak çocuklara uygulanan br zeka ölçeğdr. Bu testlerden, Sözel Zeka Bölümü, Performans Zeka Bölümü ve Genel Zeka Bölümü olmak üzere üç farklı puan türü elde edlmektedr. Ver Analz İlgl çalışma çn regresyon analz teknğ kullanılarak, verler analz edlmştr. Regresyon analznn temelnde, gözlenen br olayın fonksyonel yapısının belrlenmes yatmaktadır. Regresyon analz yapılırken gözlem değerlernden yola çıkarak ve bu değerler kullanılarak, olayların br matematksel göstermle yan br fonksyon yardımıyla fade edlmes gerekmektedr. Kurulan bu modele Regresyon Model denlmektedr. Regresyon Analz, değşkenler arasındak lşky belrleyerek parametre kestrmn sağlayan statstksel br yöntemdr (Davd, 98). Regresyon analz, lk olarak astronom alanında Legendre (805) ve Gauss (809) tarafından gezegenlern yörüngelern belrlemek amacıyla kullanılmıştır. p adet bağımsız değşken çn çoklu doğrusal regresyon model aşağıdak gbdr: Burada Y ; Bağımlı değşken vektörü, X, X, 2, X p : bağımsız değşkenler (X ver matrs) ve b regresyon katsayıları, se rassal hata vektörüdür. b regresyon katsayılarının tahmn EKK yöntem yardımıyla (2) formülü kullanılarak, bulunur. Regresyon katsayılarının tahmn amaçlı kullanılablmes çn temel bazı varsayımlar vardır. Bu varsayımlar genel olarak hata termler le lgldr. Özetle, hata termler ε bağımsız ve özdeş, 2 ortalaması sıfır, varyansı σ olan normal dağılıma sahptr. Bu varsayımların bozulması durumunda tutarlı olmayan ve yanlı tahmnlere yol açılablr (Mosteller ve Tukey, 977). Ancak hata termler dağılımı normal dağılıma sahp değlse, uygulanacak teknkler, sağlam regresyon teknklerdr. Sağlam regresyon teknkler, aykırı değer adı verlen ve vernn ger kalan kısmından oldukça büyük farklılıklar gösteren değerlerden etklenmeyen teknklerdr. Varsayımlara bağlı olmayan, özellkle normallk varsayımına duyarsız yaklaşımlar robust (sağlam) olarak adlandırılmıştır (Öztürk, 2003; Ergül, 2006). Bu çalışmada lteratürde yer alan bazı sağlam regresyon teknkler tanıtılacaktır. Bunlar; EKK, M, Wnsorzed, LMS, LTS, Thel, R-Regresyon, KR teknklerdr. En Küçük Kareler Teknğ (EKK) EKK teknğ, regresyon analznde parametre tahmn çn en yaygın kullanılan teknktr. Bu teknkte amaç, hata termlernn karelernn mnmzasyonudur. Bu durum kısaca Eştlk (3) le verlmştr. Hata kareler toplamını mnmum yapan tahmnler regresyon modelndek katsayılarının EKK tahmn edclerdr. değerlerne eşt ağırlık vererek kareler toplamını mnmze etmektr: () (2) ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 462
Ergül, B., Yavuz Altın, A., Aşık Gündoğan, E. / Çocuklardak Kısa Sürel Anlık Bellek İşlevnn Değerlendrlmes n 2 ( ), mn ε =,2,..., n (3) = Burada, ε hata termlern göstermektedr. M-Regresyon Teknğ Hata termlernn ana ktle çn normallk varsayımı geçersz olduğunda EKK teknğnn uygulanması ve elde edlen modeln tahmn çn kullanılması doğru olmaz. M Regresyon bu varsayıma uygun olarak gelştrlmştr. M-Regresyon, EKK teknğne alternatf olarak gelştrlmştr. M-Regresyon teknğnde, hata termlernn br fonksyonu mnmze edlr (Tukey, 970; Huber, 973; Andrews, 974; Brkes ve Dodge, 993; Ergül, 2006). Parametre tahmn çn se, ağırlıklandırılmış EKK yöntemn kullanılmaktadır. mn ( ) ( =,2 n) edlr. Burada ; amaç fonksyonunu göstermektedr. n = ε ρ,..., mnmze Wnsorzed En Küçük Kareler Teknğ (WLS) WLS teknğ, hata termlernn büyüklüklernde öneml farklılıklar olduğu zaman kullanılır. Bu metodun amacı, parametre tahmn değerlern etkleyen aykırı değerlern etklern azaltmaktır. WLS teknğnde parametre tahmn yapmak çn terasyon metodu dye adlandırılan algortma kullanılır. Bunun dışında sevyelendrme metodu ve artan sevyelerde terasyon dye blnen metodlar da kullanılablr. Hata termler sıralandıktan sonra baştan ve sondan g adet hata term atılarak, baştak g adet hata termnden sonrak hata term ve sondak g adet hata termnden öncek hata term atılan hata termlernn yerne alınmaktadır. Daha sonra hesaplanan bu yen y değerlern kullanarak yen parametre değerler bulunur. İknc terasyon çn yenden hata term değerler hesaplanır. Ardından uyarlanmış y değerler üçüncü terasyon çn hesaplanır. Bu terasyonlar böylece devam eder. Nevtt ve Tam (998), 5 terasyondan sonra Wnsorzed regresyon parametre tahmnlernn brbrne çok benzedğn göstermştr. Bu nedenle 5 terasyon yapmak regresyon parametreler hakkında karar vermek çn yeterldr (Yale ve Forsythe, 976). En Küçük Medyan Kare Teknğ (LMS) LMS, EKK teknğnde olduğu gb hata termlernn kareler toplamını mnmze etmek yerne, kareler alınmış hata termlernn medyan değern mnmze etmey amaçlayan br teknktr (Rousseeuw, 984). Başka br fadeyle LMS teknğnde mnmze edlecek fonksyon, 2 ( ) mn med ε (4) şeklnde tanımlanır. LMS teknğ çn gelştrlen algortma, k adet farklı gözlem değernn alt kümelern elde etmekle başlar. k adet gözlem değer çn regresyon parametreler hesaplanır. Daha sonra tüm gözlemler kullanılarak hata termlernn karelernn medyan değer hesaplanır. Sonuçta mnmum medyan değer veren parametre değer, en y parametre değer olarak kabul edlr (Rousseeuw ve Leroy, 987). Budanmış En Küçük Kareler Teknğ (LTS) LTS teknğ, Rousseuw (984) tarafından gelştrlmştr. Bu metodun kullanılmasındak amaç aşağıdak fonksyonu mnmze etmektr: h 2 ( ) mn ε (5) = Bu teknkte hata termlernn kareler, ε 2, EKK metodu kullanılarak hesaplanır ve küçükten büyüğe doğru sıralanır. Hata termlernn küçükten büyüğe sıralanmasından sonra 0 <α </2 olmak koşulu le en büyük α n tane hata termne karşılık gelen gözlem değer ver setnden slnerek gerye kalan ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 463
Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs gözlem değerler çn EKK metodu uygulanır (Nevtt ve Tam, 998). Uygulamalarda α değer sıklıkla 0,05 veya 0, olarak seçlr. Bu algortmadan farklı algortmalar da mevcuttur. Thel Teknğ Thel (950) metodu parametrk olmayan br metottur ve lteratürde yaygın br kullanıma sahptr. Hata termler br dağılıma uymadığında ya da ver setnde aykırı değerlern varlığından şüphelenldğnde bu metodun kullanılması önerlmştr. Çoklu doğrusal regresyon modelnn eğm katsayılarını elde etmek çn, ver setndek tüm kl çftler kullanılarak Thel n bast doğrusal regresyon eğm katsayısı tahmn edcs blgsnden hareket edlr. Çeştl yollardan elde edlen tahmn edc değerler çoklu regresyon çn kullanılır (Zhou ve Serflng, 2006). R-Regresyon Teknğ R-kestrcler, Hodges ve Lehman (963) ın çalışmaları sayesnde ortaya çıkmıştır. R-Regresyon teknğnde, parametre tahmn yapılırken hata termlernn sıralandırılması gerekmektedr. Bu teknkte amaç, fonksyonunu mnmze etmektr. Burada R, ε hata termnn sırasını, a n () se a ( ) = 0 eştlğn sağlayan monoton br skor fonksyonunu göstermektedr (Hekkla, 2006). Skor fonksyonları Tablo 2 de gösterldğ bçmlerde tanımlanırlar (Zhou, 992): n = n (6) Tablo 2. Skor Fonksyonları Skor Fonksyonu a n () Wlcoxon Van Der Waerden Medan n + 2 Φ n + ( Φ brkml normal dağılım fonksyonunun tersdr.) n + sgn 2 Kantl Regresyon (KR) Alternatf regresyon teknklernden br de Kantl Regresyon (KR) dur ve dğer regresyon modellernde olduğu gb bu yöntemnde amacı değşkenler arasındak lşky açıklamaktır (Kurtoğlu, 20). Koşullu kantl fonksyonlarının tahmn çn uygun br yöntem olarak Koenker ve Basset (978) tarafından gelştrlmştr. Kantl regresyon, özellkle koşullu kantllern değşkenlk gösterdğ durumlarda kullanışlıdır. Kantllere bağlı olarak regresyon katsayıları belrlenr (Chen ve We, 2005). Klask regresyon modelnn aksne hataların varyansının homejenlğ ve hataların dağılımı hakkında herhang br varsayımı yoktur. Klask regresyon bağımlı değşkenn koşullu ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 464
Ergül, B., Yavuz Altın, A., Aşık Gündoğan, E. / Çocuklardak Kısa Sürel Anlık Bellek İşlevnn Değerlendrlmes beklenen değer çn br model ararken, kantl regresyon bağımlı değşkenn koşullu dağılımında seçlen kantller çn model belrler. Kantl regresyonunun amaç fonksyonu, mutlak sapmaların ağırlıklandırılmış toplamlarıdır. θ nc kantl regresyon aşağıdak fonksyonun mnmzasyonu le tahmn edlr (Kuo ve Yu, 203): ' ' mn θ y xβ + ( θ) y xβ β n ' ' θy xβ θy< xβ β ρ β ρ n n ' θ = θ( y x ) = θ( uθ ) n = dr ve (7) (8) Kantl regresyonun bu formda gösterm, doğrusal programlama göstermdr. Burada, ρ θ fonksyonu; u θ < 0 yan (y < x β) se (-θ)u u θ 0 yan (y x β) se θu olarak belrlenr. BULGULAR Çalışmanın lk aşamasında çoklu doğrusal regresyon analz uygulanmış ve sonuçlar Tablo 3 ve 4 de gösterlmştr. Sonrak aşamada hata termlernn normal dağılıp-dağılmadığı araştırılmış ve hata termler çn aykırı değer grafğ çzlmştr. Bu grafk Şekl de gösterldğ gbdr. Son aşamada se, sağlam regresyon teknkler uygulanmış ve tüm sonuçlar Tablo 4 de gösterlmştr. Tablo 3. EKK Teknğne At Çoklu Regresyon Analz Sonuçları Değşkenler Kestrm Standart Hata t İstatstk p-değer Sabt -2,987,390-2,49 0,047 * X 0,267 0,2 2,207 0,042 * X2 0,037 0,07 2,90 0,044 * X3 0,359 0,40 2,572 0,020 * *0,05 anlam düzeynde anlamlı Tablo 4. EKK Teknğne At Çoklu Regresyon Analz çn Varyans Analz Tablosu Değşm Kaynağı Kareler Toplamı s.d. Kareler Ort. F p-değer R 2 Model 5,0 3,700 22,00 0,000 * 0,805 Hata,236 6 0,077 Toplam 6,338 9 *0,05 anlam düzeynde model genel olarak anlamlı Tablo 3 ve 4 de çoklu regresyon model çn sonuçlar görümektedr. Bağımsız değşkenlern bağımlı değşken açıklama oranının %80,5 olduğu görülmektedr. Parametrelern %5 anlamlılık düzeynde anlamlı oldukları Tablo 3 den hareketle söyleneblr (p-değer < 0,05). IQ değerndek br brmlk artışın kısa sürel bellek üzernde yaratacağı ortalama artış mktarının 0,037 brm olduğu aynı zamanda okuma becersndek br brmlk artışın kısa sürel bellek üzernde yaratacağı ortalama artış mktarının da 0,357 brm olacağo görülmektedr. ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 465
Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Şekl. Hata termler çn aykırı değer grafğ EKK teknğnn uygulanablmes çn, hata termler, lern bağımsız ve özdeş dağılıma sahp ortalaması sıfır, varyansı olan normal dağılıma sahp olması şartını sağlaması gerekmektedr. Normal dağılım varsayımının sağlanıp sağlanmadığını görsel olarak kontrol edeblmek çn hata termlernn aykırı değer grafğne bakılır. Hata termler grafğ Şekl de gösterlmştr. Şekl ncelendğnde hata termşer çersnde aykırı gözlemlern ve 8. gözlem değerler (çocuklar) olableceğ ve bu nedenle sağlam regresyon teknklernn uygulanması gerektğ söyleneblr. Sağlam Regresyon teknkler uygulanan kısa sürel bellek tahmnlerne at denklemler ve denklemler çn elde edlen R 2 değerler Tablo 5 te gösterlmştr. Tablo 5 ten da görüleceğ gb bağımsız değşkenlern bağımlı değşken açıklama yüzdes bakımından en yüksek değer WLS teknğ vermştr. Daha sonra sırasıyla EKK, Huber-M, Logstcs, Andrews, Tukey, Kantl Q50, R Regresyon, LMS, Kantl Q25, Kantl Q75, Thel ve LTS teknkler gelmektedr. Tablo 5. Kısa Sürel Bellek tahmn çn Regresyon Analz Sonuç Tablosu Teknk Denklem 2 R EKK yˆ = 2,987 + 0,267x + 0,037x2 + 0, 359x3 0,805 Huber-M yˆ = 2,959 + 0,275x + 0,034x2 + 0, 398x3 0,803 Andrews yˆ = 2,977 + 0,265x + 0,034x2 + 0, 42x3 0,802 Tukey yˆ = 2,976 + 0,265x + 0,034x2 + 0, 42x3 0,802 Logstc yˆ = 3,040 + 0,255x + 0,035x2 + 0, 408x3 0,803 LMS yˆ = 5,825 + 0,400x + 0,00x2 0, 250x3 0,772 LTS yˆ = 4,940 + 0,98x + 0,056x2 + 0, 457x3 0,403 Thel yˆ = 3,870 + 0,250x + 0,045x2 + 0, 400x3 0,607 WLS yˆ = 2,939 + 0,282x + 0,034x2 + 0, 385x3 0,86 R Regresson yˆ =,894 + 0,80x + 0,030x2 + 0, 375x3 0,78 Kantl Q25 Kantl Q50 Kantl Q75 yˆ =,966 + 0, 299x+ 0, 027x2 + 0, 289x3 0,680 yˆ = 2, 693 + 0, 26x+ 0, 029x2 + 0, 49x3 0,790 yˆ = 2, 7+ 0,32x + 0, 02x + 0,55x 0,640 2 3 ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 466
Ergül, B., Yavuz Altın, A., Aşık Gündoğan, E. / Çocuklardak Kısa Sürel Anlık Bellek İşlevnn Değerlendrlmes SONUÇLAR ve TARTIŞMA Araştırmada, çocuklarda kısa sürel belleğ etkleyeceğ düşünülen yaş, IQ ve okuma becers arasındak model regresyon analz yardımıyla kurulmuştur. Ancak, regresyon analznde gerçek ver set le çalışılırken en büyük sıkıntı hata termler dağılımının normal dağılıma uymamasıdır. Çünkü EKK teknğnn çıkarsama amaçlı kullanılablmesn sağlayan en öneml varsayımlarından brs, hata termlernn dağılımının normal dağılım olmasıdır. Bu çalışmada pskoloj alanında regresyon analz uygulamalarına farklı br bakış açısı sağlanması çn EKK regresyonuna alternatve olan sağlam regresyon yöntemler tanıtılmış ve kısa sürel belleğ etkleyen etmenlern ncelenmesnde uygulanmıştır. EKK teknğ kullanılmış olduğunda, IQ değerndek br brmlk artışın kısa sürel bellek üzernde yaratacağı ortalama artış mktarının 0,037 brm olacağı belrtlmştr. Hata termler dağılımı normal dağılıma sahp olmadığından, EKK teknğ le lgl parametre değerler, güven aralıkları ve hpotez testler de gerçeğ yansıtmayacaktır. Benzer şeklde okuma becers ve yaş le lgl parameter değerler, güven aralıkları ve hpotez yanlı olacaktır. Ancak sağlam regresyon teknkler uygulandıktan sonra bağımsız değşkenlern bağımlı değşken açıklama yüzdes le en yüksek değer WLS teknğ vermştr. Hata termler dağılımının normal dağılıma uymadığı durumlarda, sağlam regresyon teknkler uygulanarak bağımsız değşkenlern bağımlı değşken açıklama oranı üzernde yükselme sağlanacağı görülmüştür. Ayrıca bu çalışma le eğtm alanında br çok araştırmada kullanılan regresyon analzne alternatf regresyon teknkler tanıtılarak, yapılacak çalışmalar çn zemn oluşturulmuştur. Lteratür çalışmaları ncelendğnde, yaş le brlkte artan anlık bellekten söz edlmektedr (Loge, 986). Çalışmada, kısa sürel anlık belleğ etkledğ düsünülen yaş değşkennn katsayısının anlamlı olarak bulunması lgl sonucu desteklemektedr. Lteratür çalışmalarına göre; kısa sürel anlık bellek ve IQ brbr çne geçmş kavramlar olarak yer almaktadır ve daha çok kısa sürel bellek, IQ testlernn alt boyutu olarak yer almaktadır (Cohen, 997; Conway, 2002). Çoğu çalışmada yapısal eştlk model kullanılarak, kurulan modellerde kısa sürel belleğn IQ yu etkledğ varsayılmıştır (Colom et al., 2005; Ackerman et al., 2005). Yapısal eştlk modellernn avantajları olmasına ragmen, br takım dezavantajları da vardır. Yapısal Eştlk Modellernde, model etkleyen br çok değşken çsel ve dışsal değşkenler olarak brbrn etklemektedr. Ackerman et al. (2005), çalışmasında bu durumu belrtmş ve IQ le kısa sürel anlık bellek ve çalışma belleğ arasındak lşky belrlerken, IQ ve kısa sürel anlık belleğn benzerlk ve farklılıklarını ortaya koymuştur. Daha açık br fade le, IQ ve kısa sürel anlık bellek arasında lşk aranırken, bu değşkenlern br br yerne kullanılableceğn fade etmşlerdr. Bu çalışmada se, farklı br durum olarak bu durum alınmış, IQ nun kısa sürel belleğ etkledğ düşünülmüştür. Elde edlen sonuçlar da bunu desteklemektedr. WLS teknğne göre, IQ değerndek br brmlk artışın kısa sürel bellek üzernde yaratacağı ortalama artış mktarının 0,034 brm olduğu söyleneblr. Kısaca, IQ arttığı zaman, kısa sürel bellek değernde artış meydana gelmektedr. Hem EKK, hem de dğer sağlam regresyon teknkler le bu ortaya konulmuştur. Okuma becers ve kısa sürel bellek kavramları arasındak lşknn ele alındığı çalışmalar genellkle, çalışma belleğ ve kısa sürel bellek süreçler le okuduğunu anlama arasındak lşky nceleyen çalışmalar olduğundan bahsedlr (Can et al., 2004) Çalışmada elde edlen sonuçlara göre, WLS teknğne göre, okuma becers değerndek br brmlk artışın kısa sürel bellek üzernde yaratacağı ortalama artış mktarının 0,385 brm olduğu söyleneblr. Daha açık br fade le, okuma becersndek artış, kısa sürel bellek değernde artışı meydana getrmektedr. Okuduğunu anlama, kısa sürel anlık bellek üzernde etkl br değşkendr. Bu çalışmada, kısa sürel anlık belleğn önem vurgulanmaya çalışılmıştır. Kısa sürel anlık bellek değşkenn etkleyen değşkenler olarak, yaş, IQ ve okuma becers ele alınmış ve modellenmeye çalışılmıştır. Elde edlen bulgulara göre, yaş, IQ ve okuma becersndek artış, kısa sürel bellek üzernde artışa neden olmaktadır. Bu durumda, eğtm le lglenen öğretclere, öğrenclernn okuma ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 467
Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs becerlern arttırmaya yönelk çalışmalar yapmalarını tavsye edlr. Çünkü okuma becersndek artış, kısa sürel bellek üzernde etkl olduğu söyleneblr. Kısa sürel anlık bellek değşken çn tahmnlern yapıldığı bu çalışmada, genel IQ değerler kullanılarak çalışma yürütülmüştür. IQ değerler çn gelştrlen Wechsler (974) n ölçeğnde sözel ve performans IQ değerler ayrı ayrı kullanılarak bu çalışma le veya lteratürde bulunan dğer çalışmalar le lgl karşılaştırmalar yapılablr. Aynı şeklde okuma ve yazma becerler ölçeğnde kullanılan yazma becerler göz önüne alınrak lgl çalışma devam ettrleblr. Ayrıca pskoloj yada eğtm alanında yürütülen çalışmalarda klask EKK regresyonuna alternatf olarak tanıtılan sağlam regresyon analz yöntemlernn kullanılableceğ çn örnek br çalışmadır. Bu çalışma, araştırmacılara yol gösterc br çalışma olablr. KAYNAKÇA Ackerman, P. L., Beer, M. E., & Boyle, M. O. (2005). Workng Memory and Intellgence: The Same or Dfferent Constructs?. Psychologcal Bulletn, Vol: 3, No:, 30-60. Adams, M. (990). Begnnng to read: Thnkng and learnng about prnt. Cambrdge, MA: MIT Press. Akoğlu, G., & Turan, F. (202). Eğtsel Müdahale Yaklaşımı Olarak SesBlgsel Farkındalık: Zhnsel Engell Çocuklarda Okuma Becerlerne Etkler. H.Ü. Eğtm Fakültes Dergs, 42, -22. Alp, İ., & Özdemr, B. (2007). Çocuklarda Akıcı Zekanın Blg İşleme Hızı, Kısa Sürel Bellek ve Çalışma Belleğ Kapastes İle İlşks. Türk Pskoloj Dergs, 22(60), -5. Andrews, D. (974). A robust method for lnear regresson. Technometrcs, 6, 523-53. Babacan, T. (202). Sınıf Öğretmen Adaylarının ÜstBlşsel Okuma Stratejler le Çoklu Zeka Alanları Arasındak İlşknn İncelenmes. Cumhuryet Ünverstes, Yüksek Lsans Tez, Svas. Baddeley, A. D., & Htch, G. (974). Workng memory. In G. H. Bower (Ed.). The psychology of learnng and Motvaton, 8, 47 89. Bankowsk, A.K., & Mehrng, T.A. (999). Strateges to Enhance Memory Based on Bran Research. Focus on Exceptonal Chldren, 32, -6. Brkes, D., & Dodge, Y. (993). Alternatve Methods of Regresson. NY: Wley. Can, K., Oakhll, J., & Bryant, P. (2004). Chldren s Readng ComprehensonAblty: Concurrent Predcton by Workng Memory, Verbal Ablty, and Component Sklls. Journal of Educatonal Psychology, Vol: 96, No:, 3-42. Chen, C., & We, Y. (2005). Computatonal Issues for Quantle Regresson. Specal Issue on Quantle Regresson and Related Methods, Volume 67, Part 2, 399-47. Cohen, J. M., (997). Chldren s Memory Scale. Manual, San Antono: The Psychologcal Corporaton, Harcourt Brace & Company. Colom, R., Abad, F. J., Rebollo, I., & Shh, P. C. (2005). Memory span and general ntellgence: A latentvarable approach. Intellgence, 33, 623-642. Conway, A. R. A., Cowan, N., Buntng, M. F., Therrault, D. J., & Mnkoff, S. R. B. (2002). A latent varable analyss of workng memory capacty, short-term memory capacty, processng speed, and general flud ntellgence. Intellgence, 30, 63-83. Cowan, N. (995). Attenton and memory: An ntegrated framework. Oxford, England: Oxford Unversty Press. Daneman, M., & Carpenter, P.A. (980). Indvdual dfferences n workng memory and readng. Journal of Verbal Learnng and Verbal Behavor, 9: 450 466. Davd, A. (98). Introducton to Statstcs. St. Paul: West Publshng Company. Doruk, E., & Öngören, H. (2005). İnsan İlşklernde Ve İş Yaşamında Duygusal Zeka. İstanbul Ünverstes İletşm Fakültes Dergs, 22(), 57-63. Ergül, B. (2006). Robust Regresson ve Uygulamaları. Eskşehr Osmangaz Ünverstes, Yüksek Lsans Tez, Eskşehr. Fer, S. (2004). Qualtatve Evaluaton of Emotonal Intellgence In-Servce Program for Secondary School Teachers. The Qualtatve Report, 9(4), 562-588. Gauss, C. (809). Theora Motus Corporum Coelestum (Reprnted 963 by Dover). Hamburg: Perthes et Esser. Hekkla, J. (2006). Graudate course on Advanced statstcal sgnal processng. Retreved from http://www.ee.oulu.f/~jth/robust.pdf. Hodges, J., & Lehmann E. (963). Estmates of locaton based on rank tests. Ann. Math. Stat., 34, 598-6. Huber, P. (973). Robust regresson: Asymptotes, conjectons and monte carlo. Ann. Stat.,, 799-82. Koenker, R., & Bassett, G. (978). Regresson Quantles. The Econometrc Socety, Vol. 46, No., 33-50. ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 468
Ergül, B., Yavuz Altın, A., Aşık Gündoğan, E. / Çocuklardak Kısa Sürel Anlık Bellek İşlevnn Değerlendrlmes Korkmaz, Ö., & Mahroğlu, A. (2007). Beyn, Bellek ve Öğrenme. Kastamonu Eğtm Dergs, 5(), 93-04. Köksal, M.S., & Boran, A.İ. (205). Üstün Yetenekl Öğrenclern IQ Puanlarının Anne-Baba Eğtm Ve Ale Gelrler Değşkenler Açısından Karşılaştırılması. ESOGÜ SBF Dergs, 6(), 09-2. Kuo, C., & Yu, S. (203). The non-unform prcng effect of employee stock optons usng quantle regreeson. North Amercan Journal of Economcs and Fnance, 26, 400-45. Kurtoğlu, F. (20). Quantıle Regresyon: Teors Ve Uygulamaları. Çukurova Ünverstes, Yüksek Lsans Tez, Adana. Kyllonen, P. C., & Chrstal, R. E. (990). Reasonng ablty s (lttle more than) workng-memory capacty?!. Intellgence, 4, 389-433. Legendre, A. (805). Nouvelles Methodes pour la Determnaton des Orbtes des Cometes (Reprnted 959 by Dover). Pars: Courcer. Loge, R. H. (986). Vsuo-Spatal Processng In Workng Memory. The Quarterly Journal of Expermental Psychology. 38(2), 229-247. Mller, G. A. (956). The Magcal Number Seven, Plus or Mnus Two: Some Lmts on our Capacty for Processng Informaton. Psychologcal Revew, 63, 8-97. Mosteller, F., & Tukey, J. W. (977). Data Analyss and Regresson. Phlppnes: Addson-Wesley Publshng Company. Nevtt, J., & Tam, H. (998). A comparson of robust and nonparametrc estmators under the smple lnear regresson model. Multple Lnear Regresson Vewponts, 25, 54-69. Özkan, Y., & Doğan, B. (203). İlköğretm 8. Sınıf Öğrenclernn Okuma Becerlernn Kestrlmesnde Etkl Olan Değşkenlern Belrlenmes. JASSS, 6(4), 667-680. Öztürk, L. (2003). Doğrusal Regresyonda Sağlam Kestrm Yöntemler ve Karşılaştırılmaları. Mmar Snan Ünverstes, Doktora Tez, İstanbul. Özyürek, A. (2009). Okul Önces Eğtm Kurumuna Devam Eden Altı Yaş Grubu Çocukların Bellek Gelşmne Bellek Eğtmnn Etksnn Incelenmes İncelenmes (Basılmamış Doktora Tez). Gaz Ün. Eğtm Blmler Ensttüsü. Peterson & Peterson (959). Duraton of Short Term Memory. Retreved from http://www2.qelz.ac.uk/psychology/p%20and%20p959.htm Rousseuw, P. J. (984). Least medan of squares regresson. J. Am. Stat. Assoc., 79, 87-880. Rousseeuw, P. J., & Leroy, A. (987). Robust Regresson and Outler Detecton. New York: John Wley & Sons Inc. Saeed, T. (20). A Comparatve Study of Workng Memory n Chldren wth Neuro developmental Dsorders. PhD Thess, Natonal Unversty of Ireland Maynooth. Sayar, F., & Turan, F. (202). Okuma Gelşmnde Üst Dl Farkındalığı, Sesblgsel Süreçler ve Bellek Süreçlernn Etks: Kısa Sürel Bellek ve Çalışma Belleğ. Ankara Ünverstes Eğtm Blmler Fakültes Özel Eğtm Dergs, 3(2) 49-64. Scarborough, H.S., & Brady, S.A. (2002). Toward a common termnology for talkng about speech and readng: A glossary of the phon words and some related terms. Journal of Lteracy Research, 34, 299-334. Seamon, J. G., & Kenrck, D. T. (994). Psychology. Englewood Clffs, NJ: Prentce Hall. Senemoğlu, N. (2002). Gelşm, Öğrenme ve Öğretm, Gaz Ktabev, Ankara. Stahl, S. A., & Murray, B. A. (994). Defnng phonologcal awareness and ts relatonshp to early readng. Journal of Educatonal Psychology, 86, 22-234. Stanovch, K. E. (986). Matthew effects n readng: Some consequences of ndvdual dfferences n the acquston of lteracy. Readng Research Quarterly, 2, 360-407. Thel, H. (950). A rank-nvarant method of lnear and polynomal regresson analyss. Ned. Akad. Wetensch Proc. 53, 386-392. Tukey, J. (970). Exploratory Data Analyss. MA: Addson-Wesley. Wechsler, D. (974). WISC-R manual for the Wechsler Intellgence Scale for Chldren-Revsed. New York. Psychologcal Corporaton. Yale, C., & Forsythe, A. (976). Wnsorzed regresson. Technometrcs, 8(3), 29-32. Yangın, B. (2002). Kuramdan uygulamaya türkçe öğretm. Ankara: Dersal Yayıncılık. Zhou, J. (992). Bounded Influence R-Estmators In The Lnear Model, Thess of Master of Scence, Unversty of Alberta. Zhou, W., & Serflng, R. (2006). Multvarate spatal U-quantles: a BahadurKefer representaton, a Thel- Sen estmator for multple regresson, and a robust dsperson estmator. Manuscrpt ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 469
Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs EXTENDED ABSTRACT The term, short-term memory s often used to refer to a concept qute smlar to workng memory. Short-term memory s the type of memory that we use when we wsh to retan nformaton for a short tme to thnk about t. The short-term store has a workng memory component, a sort of mental workspace n the mnd that s used to manpulate nformaton n conscousness. Workng memory s a more complex construct than short-term memory. Repeatng the nformaton mentally makes t reman n memory for a long tme. Studes nvestgatng the relatonshp between short-term memory and readng sklls that are carred out to examne the relatonshp between short-term memory processes and readng comprehenson. In ths study nformaton comng to short-term memory and the factors affectng operaton of short term memory are nvestgated wth regresson model. The am of the research s to examne the factors (age, IQ and readng sklls) that are expected the have an effect on short-term memory n chldren through regresson analyss. One of the assumptons of regresson analyss s the normal dstrbuton of the error term. In ths study, the error term was not normally dstrbuted, therefore robust regresson technques were appled. Robust Regresson technques are M-Regresson, Wnsorzed Regresson, Trmmed Regresson, Medan Squares Regresson, R Regresson and Quantles Regresson. Also, for each technque; coeffcent of determnaton s determned. Introducton Intellgence; how quckly people can receve nformaton and expertse on how the tasks are not dong well. Intellgence can be captured by a number obtaned by an IQ test. The short-term memory s a sort of mental workspace n the mnd that s used to manpulate nformaton n conscousness. Readng sklls are generally closely assocated wth matchng the spoken words. These studes between short-term memory and readng sklls and ntellgence n Turkey that began to be made after 0 years. The purpose of the research s to examne the factors (age, IQ and readng sklls) that are expected the have an effect on short-term memory n chldren through regresson analyss. Method Regresson analyss s a statstcal technque for parameter estmaton to determne the relatonshps between varables. There are some basc assumptons made n order to estmate the parameters of the OLS technque n Regresson Analyss. These assumptons are generally related to the error term. However, when the error term dstrbuton s not normally dstrbuted, robust regresson technques are appled. Robust regresson technques are not affected by outlers. It dsrupts the normalty of observaton s the most mportant factor, whch s consdered as the error terms have a great amount of other error term value, are outlers. Robust Regresson technques are M-Regresson, Wnsorzed Regresson, Trmmed Regresson, Medan Squares Regresson, R Regresson and Quantles Regresson. Results and Dscusson In ths study, whch s expected to affect short-term memory n chldren, the relatonshp between age, IQ and readng sklls s to establsh through regresson analyss. However, when workng wth real data sets of regresson analyzes, the bggest problem s falure to comply wth the normal dstrbuton of the error terms of dstrbuton. OLS technque s used, a unt ncrease n the value of the average IQ ncrease wll have on the amount of short-term memory s specfed to be 0,037 unts. After applyng robust regresson technques, the hghest R 2 value s gven by the WLS technque. Accordng to WLS technque, a unt ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 470
Ergül, B., Yavuz Altın, A., Aşık Gündoğan, E. / Çocuklardak Kısa Sürel Anlık Bellek İşlevnn Değerlendrlmes ncrease n the value of the average IQ ncrease wll have on the amount of short-term memory t can be sad to be 0,034 unts. ISSN: 309 6575 Eğtmde ve Pskolojde Ölçme ve Değerlendrme Dergs Journal of Measurement and Evaluaton n Educaton and Psychology 47