Açımlayıcı ve Doğrulayıcı Faktör Analizlerinin Kullanımı: Bir Doküman İncelemesi

This paper aims to review the scale development research published in Turkey between 2006 and 2016 with regard to their processes of exploratory (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA). Within this scope, the distribution of the studies according to years and factor analyses, the extent to which their hypotheses came through for both analysis methods, and the distribution of EFA and CFA results according to the published papers were investigated. In this way, we aimed to infer significant results on the practical application of EFA and CFA which are frequently referred in theory. Hence, the present research incorporates a descriptive document analysis on 131 scale development studies published in the fields of education and social sciences in the journals indexed in The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TÜBİTAK) TR Dizin data base between 2006 and 2016. Frequency tables, column charts, histogram, line charts, and measures of central tendency were used to analyse the data. More than 70% of 131 scale development studies were carried out after 2013. The maximum number of studies was published in 2015, and the minimum number in 2008.  Only EFA was used in 59 articles, only CFA was used in 4 articles, and both analysis methods were employed in 58 articles. The remaining 10 papers used none of the analyses and included only item analyses. The average sample sizes were 395 participants for EFA and 529 participants for CFA. Sample sizes were accordingly adequate in terms of the factor analyses. EFA and CFA were conducted over the same sample in 36 papers, whereas the analyses were based on different samples in 22 ones. In terms of estimation, 65% of 117 EFA using papers employed Principle Component Analysis (PCA), 2% used Maximum Likelihood Estimation (MLE), 1% used Parallel Analysis (PA), and 3% used Principle Axis Factoring (PAF), while 29% did not specify their method of estimation. The hypotheses of EFA analyses were examined in 93% of the papers. Scree plots were taken into consideration when determing the number of factors in 50% of the papers. Varimax rotation method was used in 67% of the EFA using papers. The total variance explained was 53.05%. The analytical hypotheses were not examined in 87% of the 62 studies conducted with CFA; 51 of them included track diagrams and 52 included factor loadings. 90% of the papers did not give any information on parameter estimation method. All indices, except the Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI), were acceptable as model fit indices in the papers. The results from the papers examined were evaluated in the light of the relevant literature in the last section of the present paper, and some suggestions were made in reference to both theory and practice.Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de 2006-2016 yılları arasında yayınlanan ölçek geliştirme çalışmalarını açımlayıcı faktör analizi (AFA) ve doğrulayıcı faktör analizinin (DFA) kullanımı bakımından incelemektir. Bu kapsamda, yapılan çalışmaların yıllara ve kullanılan faktör analizi türüne göre nasıl bir dağılım gösterdiği, her iki analiz yöntemi için varsayımların sağlanma durumları ile açımlayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi sonuçlarının makalelere göre nasıl bir dağılım gösterdiği incelenmiştir. Böylece, teorik olarak sıkça değinilen AFA ve DFA’nın pratikte nasıl uygulandığına yönelik önemli bulguların elde edilmesi amaçlanmıştır. Derleme çalışması niteliğinde olan bu araştırmada, 2006 ile 2016 yılları arasında Türkiye Bilimsel ve Teknik Araştırma Kurumu (TÜBİTAK) Dergi Park veri tabanında taranan dergilerde eğitim ve sosyal bilimler alanlarında yayınlan toplam 131 ölçek geliştirme çalışması incelenmiştir. Verilerin incelenmesinde frekans tabloları, yüzdeler, sütun, histogram ve çizgi grafikleri ve merkezi eğilim ölçüleri kullanılmıştır. Araştırmada incelenen 131 ölçek geliştirme çalışmasının %70’inden fazlası 2013 yılından sonra yapılmıştır. En fazla çalışma 2015 yılında, en az çalışma ise 2008 yılında yapılmıştır. Makalelerin 59’unda sadece AFA, dördünde sadece DFA ve 58’inde her iki analiz birlikte yapılmış, onunda ise her iki analiz de yapılmamış sadece madde analizlerine yer verilmiştir. AFA için kullanılan ortalama örneklem büyüklüğü 395 kişiyken DFA için 529 kişidir. Buna göre, faktör analizleri için örneklem büyüklüklerinin genel olarak yeterli olduğu görülmüştür. 36 çalışmada AFA ve DFA aynı örneklem üzerinde gerçekleştirilirken, 22’sinde farklı örneklemler üzerinde analizler yapılmıştır. AFA yapılan 117 çalışmanın %65’inde kestirim yöntemi olarak Temel Bileşenler Analizi (TBA), %2’sinde Maximum Likelihood Estimation (MLE), %1’inde Paralel Analiz (PA) ve %3’ünde Parallel Axis Factoring (PAF) kullanılmış, %29’unda belirtilmemiştir. AFA analizinin varsayımları çalışmaların %93’ünde incelenmiştir. Faktör sayısına karar verirken çalışmaların %50’sinde yamaç grafiği göz önünde bulundurulmuştur. AFA yapılan araştırmaların %67’sinde Varimax döndürme yöntemi kullanılmıştır. Açıklanan ortalama toplam varyans oranı %53.05’tir. DFA yapılan 62 çalışmanın %87’sinde analizin varsayımları incelenmemiş, 51’inde yol diyagramları, 52’sinde faktör yükleri verilmiştir. Çalışmaların %90’ında parametre kestirim yöntemiyle ilgili herhangi bir bilgi verilmemiştir. Çalışmalarda model uyum/uyumsuzluk indeksleri olarak Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI) dışında diğer tüm indekslerin kabul edilebilir düzeyde olduğu görülmüştür. Çalışmanın son bölümünde incelenen araştırmalardan elde edilen bulgular, ilgili alan-yazın ışığında değerlendirilerek, teori ve uygulamaya dönük bazı önerilerde bulunulmuştur

Mantel-Haenszel, Lojistik Regresyon ve Olabilirlik Oranı Değişen Madde Fonksiyonu İnceleme Yöntemlerinin Farklı Yazılımlar Kullanılarak Karşılaştırılması

Bu çalışmanın amacı, 2012 yılında yapılan Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA) uygulaması öğrenci anketinden alınan bir veri üzerinde klasik test ve madde tepki kuramı yöntemleri ile yapılan değişen madde fonksiyonu (DMF) analizlerinin sonuçlarını karşılaştırmaktır. Araştırmanın çalışma grubu matematik çalışma disipliniyle ilgili 9 maddeye ait kayıp verisi olmayan Türk öğrenciler arasından rastgele örnekleme yöntemiyle seçilen 990 öğrencidir. Matematik başarısı bakımından, öğrencilerin %45’i alt grupta, %55’i ise üst grupta yer almıştır. Veri analiz yöntemleri olarak Mantel-Haenszel, lojistik regresyon ve olabilirlik oranı yöntemleri kullanılmıştır. Analizlerde JMETRIK, DIFAS, Zumbo SPSS Syntax, IRTLRDIF ve IRTPRO yazılımları kullanılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre, tüm yöntemlere ve yazılımlara göre ‘ödevi zamanında tamamlama’ maddesinde DMF olduğu belirlenmiştir. Tüm yöntemlerin ve yazılımların sonuçları kısmen benzerlikler göstermekle birlikte farklılıklar da içermektedir. Araştırmadan elde edilen bulgular ve ilgili alan yazın ışığında teori ve pratiğe dönük bazı önerilerde bulunulmuştur

Usefulness of P-wave duration and heart rate recovery to identify exercise of indicated myocardial ischemia

Giriş ve Amaç: ST segment çökmesinin, sol ventrikül diyastol sonu basınç artışına ikincil subendokardiyal iskemi sırasında meydana geldiği bilinmektedir. Sol ventrikül diyastol sonu basıncının artışı, P-dalga dalga süresinde uzamaya neden olan sol atriyal basınç artışı ile ilişkilidir. Kalp hızı toparlanması, otonom sinir sisteminin bir fonksiyonu ve kardiyak mortalitenin önemli, bağımsız bir risk faktörü olarak kabul edilmektedir. Literatür verileri değerlendirildiğinde, gecikmiş kalp hızı toparlanması değerleri saptanan hastalarda miyokard perfüzyon sintigrafisinde yüksek oranda perfüzyon defektleri rapor edilmiştir. Çalışmamızda, egzersiz stres testinde P-dalga süresindeki değişiklik ölçümü ile kalp hızı toparlanmasının, MPS GATED SPECT incelemesinde saptanan miyokardiyal iskemiyi belirlemedeki tanı gücünü değerlendirmeyi amaçladık. Metod: Ocak 2008 ile ocak 2009 tarihleri arasında stabil angina pektoris kliniği ile Dokuz Eylül Üniversitesi Tıp Fakültesi Kardiyoloji polikliniğine başvurmuş ve tanı amacıyla "Egzersiz Stres Testi" ile "MPS GATED SPECT" uygulanmış hastalar geriye dönük olarak tarandı (n=441) ve çalışmaya dahil edildi (n=369). P-dalga süre değişimi= P-dalga süresi (recovery) - P-dalga süresi (rest) şeklinde hesaplandı. P-dalga süresi, ölçüm kolaylığı sağlaması amaçlı 4 kat büyütülmüş (100 mm/sn, 40 mm/mV) elektrokardiyografik kayıtlarda, lead II ve lead V5' te ölçüldü. Kalp hızı toparlanması, standart elektrokardiyografik kayıtlarda maksimum kalp hızı ile recovery fazının 1.dakikası sonundaki kalp hızı arasındaki fark olarak belirlendi. MPS GATED SPECT' te lokalize perfüzyon defektlerinin olması iskemik, lokalize perfüzyon defektlerinin olmaması non-iskemik olarak değerlendirildi. Bulgular: P-dalga süre değişimi, kalp hızı toparlanması ve ST segment değişikliği, MPS GATED SPECT sonuçlarında iskeminin olması veya olmaması ile ilişkili bulundu. P-dalga süre değişiminin spesifisitesi %89.8, sensitivitesi %57.0, pozitif prediktif değeri %62.8 ve negatif prediktif değeri %87.3 olarak saptandı. Kalp hızı toparlanmasının spesifisitesi %82.3, sensitivitesi %64.0, pozitif prediktif değeri %52,4 ve negatif prediktif değeri %88.3 bulundu. ST segment değişikliğinin spesifisitesi %90.8, senstivitesi %37.2, pozitif prediktif değeri %55.2 ve negatif prediktif değeri %82.6 bulundu. P-dalga süre değişimi, kalp hızı toparlanması ve ST segment değişikliği kombine edildiğinde spesifisite %98.0, sensitivite %53.0, pozitif prediktif değer %77.8 ve negatif prediktif değer %94.5 olarak saptandı. Sonuç: Sonuçta, çalışmamız p-dalga süre uzaması ve kalp hızı toparlanması 1. dakika değerlerinin, temelde MPS GATED SPECT ile saptanan miyokardiyal iskemiden etkilendiğini ortaya koymuştur. Egzersizin sonlandırılmasını takiben 1. dakika sonundaki p-dalga süre uzaması ve kalp hızı toparlanmasının gecikmesi miyokaridyal iskemi ile anlamlı şekilde ilişkili bulunmuştur. P-dalga süre değişimi ve kalp hızı toparlanması 1. dakika değerlerinin sensitivitesinin ST segment değişikliğinin sensitivitesinden daha yüksek olduğu saptanmıştır. P-dalga süre değişimi , ST segment değişikliği ve kalp hızı toparlanması 1. dakika değerleri kombine edildiğinde ise egzersiz stres testinin miyokardiyal iskemiyi belirleme gücü, geleneksel ST segment değişikliği analizine göre daha yüksek saptanmıştır. Bu çalışma populasyonunda, P-dalga süre değişimi ve kalp hızı toparlanmasının kullanımı egzersiz stres testinin tanı değerini belirgin şekilde arttırmıştır. Background:Although egzersize stres test (EST) is generally the first choice in diagnosis of ischemic heart disease, its sensitivity and specificity is limited.Egzersize induced p wave elongation and heart rate recovery are parameters which are not analysed in routine assessment of EST.The roles of both these parameters in prediction of ischemia had been shown previously.But until now there is no study investigating the predictive value of combined analysis of p wave elongation, heart rate recovery and ST segment change in detection of ischemia.So in this study we aimed to determine the additive value of p wave elongation and heart rate recovery in detection of ischemia during EST. Methods:A total of 441 patient who underwent EST and MPS Gated-Spect for evaluation of ischemia were screened retrospectively.Of these 441 cases, 369 patients who were found eligable for enrollment were analysed for p wave elongation and heart rate recovery according to ECG records during MPS Gated-spect.P wave duration change was calculated as [(p wave duration at recovery)-(p wave duration at rest)].P wave duration was analysed by 4 fold magnification in leads D2 and V5.Heart rate recovery was defined as [maximum heart rate- heart rate at the end of 1 minute of recovery phase].The patients were classified as ischemic or nonischemic according to presence of localized perfusion defects in MPS Gated-spect. Results:Among our study group the usual ST segment change was found to have a positive predictive value (PPV) of %55,2 and negative predictive value of %82,6 for ischemia detection.Both the PPV and NPV of p wave elongation were higher than ST segment change (%62,8 and %87,3).Heart rate recovery also revealed a higher NPV (%88,3) with an almost similiar PPV (%52,4) compared to ST segment change.When combining three of these parameters, PPV and NPV reached much higher values of %77,8 and %94,5. Conclusion:This study showed that adding the parameters of p wave duration change and heart rate recovery in evaluation of EST revealed

Öğrencilerin PISA Matematik Başarılarının Yordanmasında Veri Madenciliği Yöntemlerinin Karşılaştırılması

The purpose of this study is to examine the performance of Naive Bayes, nearest neighborhood, artificial neural networks, and logistic regression analysis in terms of sample size and test-data ratio in classifying students participated in the PISA (2012) study according to their mathematics performance. The population is students in the 15-year-old group who are participated in the PISA (2012) study. The target population is 62728 students from OECD countries who have participated in the study and have no missing data for the relevant variables. A total of 180 datasets were created by selecting from the target population for the sample sizes including 500 (100 datasets), 1000 (50 datasets) and 5000 (30 datasets) students. The performance of each algorithm was tested by using 11%, 22%, 33%, 44% and 55% of each dataset. It has been checked to what extent the assumptions of the univariate and multivariate analyzes satisfy. For each dataset, 100 analyzes in which test-sample is randomly selected at each time were performed. As the evaluation criteria, accuracy rates and their standard deviations, Kappa values and the area under ROC curve were used. For each dataset, methods’ means of accuracy rates and their standard errors were statistically tested. According to the results of the study, while the classification performance of the methods increased as the sample size increased, the increase of the test-data ratio had different effects on the performance of the methods. The Naive Bayes method showed high performance even in small samples, performed the analyzes very quickly and was not affected by the change in the test-data ratio. Logistic regression analysis was the most effective method in large samples, but had poor performance in small samples. While neural networks method showed a similar tendency, its overall performance was lower than Naive Bayes and logistic regression. The lowest performances in all conditions were obtained by the nearest neighbor method. In the conclusions and suggestions part of the present study, the findings were discussed in detail and some suggestions for theory and practice were made.Öz ii Abstract iii Teşekkür iv Tablolar Dizini vii Şekiller Dizini viii Simgeler ve Kısaltmalar Dizini ix Bölüm 1 Giriş 1 Problem Durumu 1 Araştırmanın Amacı ve Önemi 7 Araştırma Problemi 9 Sayıltılar 10 Sınırlılıklar 10 Tanımlar 10 Bölüm 2 Araştırmanın Kuramsal Temeli ve İlgili Araştırmalar 12 Araştırmanın Kuramsal Temeli 12 İlgili Araştırmalar 38 Bölüm 3 Yöntem 46 Araştırmanın Evreni ve Örneklemi 46 Veri Toplama Süreci 47 Veri Toplama Araçları 48 Verilerin Analizi 49 Bölüm 4 Bulgular ve Yorumlar 71 Birinci Alt Probleme İlişkin Bulgular 71 İkinci Alt Probleme İlişkin Bulgular 75 Üçüncü Alt Probleme İlişkin Bulgular 81 Dördüncü Alt Probleme İlişkin Bulgular 86 Beşinci Alt Probleme İlişkin Bulgular 91 Bölüm 5 Sonuç, Tartışma ve Öneriler 97 Sonuçlar 97 Tartışma 107 Öneriler 114 Kaynaklar 118 EK-A: 5000 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %11 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 126 EK-B: 5000 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %22 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 127 EK-C: 5000 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %33 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 128 EK-D: 5000 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %44 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 129 EK-E: 5000 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %55 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 130 EK-F: 1000 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %11 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 131 EK-G: 1000 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %22 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 132 EK-H: 1000 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %33 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 133 EK-I: 1000 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %44 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 134 EK-İ: 1000 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %55 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 135 EK-J: 500 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %11 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 136 EK-K: 500 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %22 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 138 EK-L: 500 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %33 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 140 EK-M: 500 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %44 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 142 EK-N: 500 Kişilik Örneklemde Test Verisi Oranı %55 için Elde Edilen Analiz Sonuçları 144 EK-O: Etik Komisyonu Onay Bildirimi 146 EK-P: Etik Beyanı 147 EK-R: Doktora Tez Çalışması Orijinallik Raporu 148 EK-S: Dissertation Originality Report 149 EK-T: Yayımlama ve Fikrî Mülkiyet Hakları Beyanı 150Bu çalışmanın amacı, PISA (2012) çalışmasına katılan öğrencileri, çeşitli özellikleri bakımından matematik başarılarına göre sınıflandırmada Naive Bayes, en yakın komşuluk, yapay sinir ağları ve lojistik regresyon analizlerinin sınıflandırma performanslarını örneklem büyüklüğü ve test verisi oranı açısından incelemektir. Araştırmanın evreni PISA (2012) uygulamasına katılan 15 yaş grubundaki öğrencilerdir. Hedef evren OECD ülkelerinden çalışmaya katılan ve ilgili değişkenlere ait kayıp verisi olmayan 62728 öğrencidir. Hedef evrenden yerine koyma yöntemiyle örneklem büyüklüğü için 500 (100 veri seti), 1000 (50 veri seti) ve 5000 (30 veri seti) kişilik 180 dosya oluşturulmuştur. Her bir örneklemden %11, %22, %33, %44 ve %55 oranında veri ile yöntemlerin performansları test edilmiştir. Verinin tek ve çok değişkenli analizlerin varsayımlarının ne düzeyde sağladığı kontrol edilmiştir. Her bir veri seti için test verisinin her defasında rastgele seçildiği 100 analiz gerçekleştirilmiştir. Değerlendirme ölçütleri olarak Kappa hata matrisi uyumu, ROC eğrisinin altında kalan alan ile doğruluk oranları ve standart sapma değerleri kullanırken manidar farklıkları da istatistiksel olarak test edilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre, örneklem büyüklüğü arttıkça yöntemlerin sınıflandırma performansında artış görülürken, test verisi oranının artması yöntemlerin performanslarında farklı etkiler yaratmıştır. Naive Bayes yöntemi küçük örneklemlerde bile yüksek performans göstermiş, analizleri çok kısa sürede gerçekleştirmiş ve test verisi oranının değişiminden önemli düzeyde etkilenmemiştir. Lojistik regresyon analizi büyük örneklemlerde en etkili yöntem iken küçük örneklemlerde düşük performans göstermiştir. Yapay sinir ağları benzer bir eğilim gösterirken, genel olarak Naive Bayes ve lojistik regresyona göre daha düşük performans göstermiştir. Tüm koşullarda en düşük performanslar en yakın komşuluk yöntemi ile elde edilmiştir. Genel olarak, öğrencilerin matematik performanslarına göre sınıflandırılmasında yüksek doğruluk değerleri elde edilmiştir. Araştırmanın sonuç ve öneriler bölümünde bulgular detaylı bir şekilde ele alınarak teori ve uygulamaya yönelik bazı önerilerde bulunulmuştur

Teknoloji kullanımının ilköğretim matematik öğretmeni adaylarının düzlem geometrisi problem çözme stratejileri.

The purpose of this study was to investigate plane geometry problem solving strategies of pre-service elementary mathematics teachers in technology and paper-and-pencil environments after receiving an instruction with GeoGebra. Qualitative research strategies were used to investigate teacher candidates‘ solution strategies. The data was collected and analyzed by means of a multiple case study design. The study was carried out with 7 pre-service elementary mathematics teachers. The main data sources were classroom observations and interviews. After receiving a three-week instructional period, the participants experienced data collection sessions during a week. The data was analyzed by using records of the interviews, answers to the instrument, and transcribing and examining observation records. Results revealed that the participants developed three solution strategies: algebraic, geometric and harmonic. They used mostly algebraic solutions in paper-and-pencil environment and v geometric ones in technology environment. It means that different environments contribute separately pre-service teachers‘ mathematical problem solving abilities. Different from traditional environments, technology contributed students‘ mathematical understanding by means of dynamic features. In addition, pre-service teachers saved time, developed alternative strategies, constructed the figures precisely, visualized them easily, and measured accurately and quickly. The participants faced some technical difficulties in using the software at the beginning of the study but they overcome most of them at the end of instructional period. The results of this study has useful implications for mathematics teachers to use technology during their problem solving activities as educational community encourages to use technology in teaching and learning of mathematics.M.S. - Master of Scienc

Statistical Power and Precision of Experimental Studies Originated in the Republic of Turkey from 2010 to 2020: Current Practices and Some Recommendations

This study systematically reviews randomly selected 155 experimental studies in education field originated in the Republic of Turkey between 2010 and 2020. Indiscriminate choice of sample size in recent publications prompted us to evaluate their statistical power and precision. First, above and beyond our review, we could not identify any large-scale experiments such as cluster-randomized or multisite randomized trials, which overcome shortcomings of small-scale experiments, better suit to the organizational structure of the education field, nevertheless require far greater effort and financial resources. Second, none of the small-scale experiments has reported or conducted ex-ante power analysis. Third, results indicate that studies are sufficiently powered to detect medium to large effects (0.50 < Cohen’s d < 0.80), however they are underpowered to detect small effects (Cohen’s d ≤ 0.20). In other words, they are precise enough to detect medium effects and above (MDES ≥ .50). Finally, trends in the past ten years indicate precision remained unchanged. Findings should be interpreted in light of minimum effects in education that are relevant to education policy and practice. We emphasize the importance of conducting ex-ante power analysis, and encourage the reporting of standardized variance parameters and attrition rates to inform future studies of similar kind

The Use Of Exploratory And Confirmatory Factor Analyses: A Document Analysis

This paper aims to review the scale development research published in Turkey between 2006 and 2016 with regard to their processes of exploratory (EFA) and confirmatory factor analysis (CFA). Within this scope, the distribution of the studies according to years and factor analyses, the extent to which their hypotheses came through for both analysis methods, and the distribution of EFA and CFA results according to the published papers were investigated. In this way, we aimed to infer significant results on the practical application of EFA and CFA which are frequently referred in theory. Hence, the present research incorporates a descriptive document analysis on 131 scale development studies published in the fields of education and social sciences in the journals indexed in The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TUBITAK) TR Dizin data base between 2006 and 2016. Frequency tables, column charts, histogram, line charts, and measures of central tendency were used to analyse the data. More than 70% of 131 scale development studies were carried out after 2013. The maximum number of studies was published in 2015, and the minimum number in 2008. Only EFA was used in 59 articles, only CFA was used in 4 articles, and both analysis methods were employed in 58 articles. The remaining 10 papers used none of the analyses and included only item analyses. The average sample sizes were 395 participants for EFA and 529 participants for CFA. Sample sizes were accordingly adequate in terms of the factor analyses. EFA and CFA were conducted over the same sample in 36 papers, whereas the analyses were based on different samples in 22 ones. In terms of estimation, 65% of 117 EFA using papers employed Principle Component Analysis (PCA), 2% used Maximum Likelihood Estimation (MLE), 1% used Parallel Analysis (PA), and 3% used Principle Axis Factoring (PAF), while 29% did not specify their method of estimation. The hypotheses of EFA analyses were examined in 93% of the papers. Scree plots were taken into consideration when determing the number of factors in 50% of the papers. Varimax rotation method was used in 67% of the EFA using papers. The total variance explained was 53.05%. The analytical hypotheses were not examined in 87% of the 62 studies conducted with CFA; 51 of them included track diagrams and 52 included factor loadings. 90% of the papers did not give any information on parameter estimation method. All indices, except the Parsimony Goodness of Fit Index (PGFI), were acceptable as model fit indices in the papers. The results from the papers examined were evaluated in the light of the relevant literature in the last section of the present paper, and some suggestions were made in reference to both theory and practice.WoSScopu

INVESTIGATING PLANE GEOMETRY PROBLEM-SOLVING STRATEGIES OF PROSPECTIVE MATHEMATICS TEACHERS IN TECHNOLOGY AND PAPER-AND-PENCIL ENVIRONMENTS

This study aims to investigate plane geometry problem-solving strategies of prospective mathematics teachers using dynamic geometry software (DGS) and paper-and-pencil (PPB) environments after receiving an instruction with GeoGebra (GGB). Four plane geometry problems were used in a multiple case study design to understand the solution strategies developed by 2 prospective teachers. The results revealed that although the participants mostly used algebraic solutions in the PPB environment, they preferred geometric solutions in the GGB environment even though algebraic solutions were still possible (the software did not preclude them). Furthermore, different proofing strategies were developed in each environment. This suggests that changing the environment may prompt students to seek for additional solutions, which, in turn, results in a deeper understanding of the problem. As such, using both environments simultaneously in solving the same problems appears to bring about important benefits