Özet: Bu araştırmada eğitim bilimleri çalışmalarında istatistiksel güç analizi konusunda farkındalık yaratmak, alanyazına katkı sağlamak ve eğitim araştırmalarında istatistiksel güç analizinin kullanıldığı uygulamalara yer vermek amaçlanmıştır. Araştırma kapsamında eğitim bilimleri alanında yayın yapmakta olan dergilerden üç tanesi seçkisiz olmayan örnekleme yöntemlerinden ölçüt örnekleme yöntemi ile seçilmiş olup bu dergilerde yer alan toplamda 50 makale incelemeye alınmıştır. Bunlardan 16 tanesi derleme, betimleme türü ve 9 tanesi de ölçek geliştirme-uyarlama türü toplam 25 makale araştırmaya dahil edilmemiştir. Araştırma kapsamında çözümleyici istatistik içeren 25 adet makale incelenmiştir. Betimsel istatistikler ve güç analizi için bazı istatistiksel programlardan yararlanılmıştır. Araştırma kapsamında ilk aşamada eğitim bilimleri alanında yayınlanan makaleler incelenerek eğitim üzerine yapılan araştırmalarda istatistiksel güç analizi konusu irdelenmiştir. Sonrasında gücün hesaplanmasında ihtiyaç duyulan anlamlılık (alfa) seviyesi, etki büyüklüğü ve örneklem büyüklüğü ile ilgili incelemeler yapılmış olup analizlere ilişkin güç hesaplamaları yapılmıştır.Bu inceleme kapsamında sadece bir makalede etki büyüklüğünün hesaplanıp raporlandığı ve analizlere ait istatistiksel gücün ise hesaplanmadığı tespit edilmiştir. Benzer şekilde örneklem büyüklüğü belirlemede de güç analizi yöntemine rastlanmamıştır. 1463 Power Analysis in Educational Research and an ApplicationAbstract: In the present study, it was aimed to create awareness about statistical power analysis, contribute to the literature and give place to educational studies using statistical power analysis. In the study, three educational science magazines were selected by criteria sampling method, one of purposeful sampling methods, and a total of 50 articles were studied.A total of 25 articles were not included in the study: 16 of these articles were compilation and description types wheras 9 of these articles were scale development -adaptation types. 25articles consisting of analytical statistics were examined. For descriptive statistics and power analysis, some statistical soft wares were used. In the first stage of the present study, articles published in the area of educational science were investigated and statistical power subject covered in these articles were studied. Then, significant (alpha) level used in the calculation of the power, effect size and sample size were examined, and power calculations about the analyses were made. As a result, it was determined that in only one essay, effect size was calculated and reported, while statistical power was not calculated. Similarly, power analysis method was not encountered in determining sample size. Bu çalışmada analizlere ait verileri diğer yayınlar ile kıyaslamak için ortalama, ve KeyWords
The research aims to determine the factors affecting PISA 2018 reading skills using Random Forest and MARS methods and to compare their prediction abilities. This study used the information from 5713 students, 2838 (49.7%) male and 2875 (50.3%) female in the PISA 2018 Turkey. The analysis shows the MARS method performed better than the Random Forest method. The most significant factor affecting reading skills in Turkey is “the number of books in the house” in both methods. The variables the MARS method finds significant are “students' perception of difficulty, motivation for reading skills, father’s educational status, reading pleasure, bullying experience of the student, mother's educational status, attitude towards school, classical artifacts at home, supplementary school books at home, competition at school, competitive power, cooperation perception at school, reading frequency, self-efficacy, poetry books at home, anxiety about reading skills and teacher support.” However, the other variables had no relation to prediction. This study is expected to serve as an example of data mining application in educational research
Bu araştırmanın amacı, lise öğrencilerinin engelli bireylere yönelik tutumlarını demografik değişkenler açısından incelemektir. Bu amaç doğrultusunda 20 madde ve 4 faktörden oluşan "Lise Öğrencilerinin Engelli Bireylere Yönelik Tutum" ölçeği kullanılmıştır.Ölçeğin faktörlerinin güvenirlik katsayısı sırası ile 0,81 0.78 0,77 ve 0,62'tir. Ölçeğin ilgili boyutundan alınan yüksek puan katılımcıların ilgili boyuta ilişkin tutumunun yüksek olduğu anlamına gelmektedir. Araştırmanın örneklemini 2018-2019 eğitim öğretim yılında 4 farklı lisenin 9. 10. 11 ve 12 sınıfında öğrenim gören 978 öğrenci oluşturmaktadır. Araştırma sonucu elde edilen bulgular incelendiğinde, lise öğrencilerinin engelli bireylere yönelik tutumları üzerinde cinsiyet değişkeninin en önemli etkiye sahip değişken olduğu, lise öğrencilerin engelli bireylere yönelik tutumları açısından ağaç yapısı oluşturan en önemli değişkenlerin sırasıyla cinsiyet, sınıf düzeyleri, derslerde engellilik hakkında bilgi edinme, engelli tanıdığı olma ve engelliler hakkında bilgi edinme yolları değişkenleri olduğu sonucu elde edilmiştir. Bu ek olarak, erkek öğrenciler arasında engelliler hakkında herhangi bir bilgilendirici ders almayanların engelli bireylere yönelik tutumları, bilgilendirici ders alanlara göre daha etkili olduğu sonucu elde edilmiştir. Buna ek olarak, erkek öğrenciler arasından 9. ve 10. sınıf öğrencileri üzerinde engelli bir tanıdığa sahip olma değişkeni daha etkilidir. Benzer şekilde engelli tanıdığı olan erkek öğrenciler üzerinde engellilik hakkında bilgi edinme değişkeninin daha etkili olduğu belirlenmiştir. 9. 10 ve 11. sınıfta öğrenim gören kadın öğrencilerden engelliler hakkında herhangi bir bilgilendirici ders almayanların engelli bireylere yönelik tutumları, bilgilendirici ders alan öğrencilere göre daha etkili olduğu sonucu elde edilmiştir. Yine Engelliler hakkında herhangi bir bilgilendirici ders almayan kız öğrenciler üzerinde engelli biriyle arkadaş olma isteği değişkeninin daha etkili olduğu belirlenmiştir.
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; Çoklu Doğrusal Regresyon analizi toplam varyansın %23,8'ini açıklarken Genelleştirilmiş Toplamsal Modeller %25,33'ünü 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.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.