International Journal of Innovative Approaches in Education
Doi
Abstract
Bu çalışmanın amacı aynı veri setinde Çoklu Doğrusal Regresyon analizi ile Genelleştirilmiş Toplamsal Modellerin açıklanan varyans değeri açısından karşılaştırmaktır. Doğrusal modeller oldukça basit olmasına rağmen, bazı gerçek hayattaki örneklerin doğrusal olmaması nedeniyle, doğrusal olmayan regresyon etkilerini tanımlamak ve karakterize etmek için daha esnek bir istatistiksel yöntem olan Genelleştirilmiş Toplamsal Modeller alternatif olarak kullanılabilir. Bu bağlamda regresyon yöntemlerinin karşılaştırılarak değerlendirilmesi ve sonuçlarının karşılaştırılması önemli görülmektedir. Çalışmaya ait veri seti PISA 2015 çalışması içinden Türk öğrencilere ait okuma becerileri puanları ile öğrencilere ait çeşitli demografik değişkenlerden oluşmaktadır. Örneklemde yer alan öğrenci sayısı 5895 olup kayıp verilerin dikkate alınmaması sonrası çalışma 5089 öğrenciye ait veri üzerinde sürdürülmüştür. Gerekli varsayımlar sınanması sonrası yapılan analizlerde%253B Çoklu Doğrusal Regresyon analizi toplam varyansın %2523,8ini açıklarken Genelleştirilmiş Toplamsal Modeller %2525,33ünü açıklamıştır. Bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkende açıkladıkları varyans miktarı bakımından Genelleştirilmiş Toplamsal Modellerin daha yüksek olduğu sonucu elde edilmiştir. Genelleştirilmiş toplamsal modeller Çoklu Doğrusal Regresyon analiz yöntemine göre açıklanan varyans açısından daha yüksek elde edilmesinde Genelleştirilmiş toplamsal modellerin doğrusal tahmin edicileri olarak düzleştirici fonksiyonları kullanmasının etkili olduğu söylenebilir. Genelleştirilmiş toplamsal modeller, varsayımların sağlanamadığı veriler için Çoklu doğrusal regresyon analiz yöntemine alternatif olarak, neden sonuç temelli çalışmalarda kullanılabileceği düşünülmektedir. Bu doğrultuda Genelleştirilmiş Toplamsal Modellerin Eğitim Bilimleri çalışmalarında kullanılması önerilmektedir
Is data on this page outdated, violates copyrights or anything else? Report the problem now and we will take corresponding actions after reviewing your request.