Çok Seviyeli Analizler – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Çok Seviyeli Analizler – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

26 Kasım 2021 Analiz düzeyleri nelerdir Analiz seviyesi nedir Boylamsal analiz nedir Deneysel analiz Hanrieder perspektifi nedir Uluslararası ilişkilerde analiz seviyeleri 0
Özellikler Paleti – AutoCAD Ödevi Yaptırma – AutoCAD Analizi Yaptırma Fiyatları – AutoCAD Analizi Örnekleri – Ücretli AutoCAD Analizi Yaptırma – AutoCAD Analizi Yaptırma Ücretleri

Çok Seviyeli Analizler

Son yirmi yıldır, eğitim anketi verileri çok düzeyli modellerle giderek daha fazla analiz de edilmektedir. Doğrusu, doğrusal regresyon modelleri, öğrencilerin okullara veya okullardaki sınıflara atanma biçiminden kaynaklanabilecek olası etkileri hesaba katmadıklarından, eğitim sistemlerinin etkinliğinin eksik veya yanıltıcı bir temsilini de verebilirler.

Örneğin bazı ülkelerde, bir öğrencinin sosyo-ekonomik geçmişi, devam ettiği okul türünü kısmen belirleyebilir ve bu nedenle her okuldaki öğrencilerin sosyo-ekonomik geçmişlerinde çok az farklılık da olabilir.

Diğer ülkelerde veya sistemlerde, okullar çok çeşitli sosyo-ekonomik geçmişlerden gelen öğrencileri çekebilir, ancak okul içinde, öğrencinin sosyo-ekonomik geçmişi, kendisine tahsis edilen sınıfın türünü etkiler ve sonuç olarak okul içi varyans değerine de bakılır. Verilerin hiyerarşik yapısını dikkate almayan bir lineer regresyon modeli bu iki sistem arasında ayrım da yapmayacaktır.

Hiyerarşik doğrusal modeller olarak da adlandırılan çok düzeyli modellerin kullanımı, öğrencilerin sınıflar ve okullar içinde iç içe olduğu gerçeğini kabul eder. Sonuç ölçüsündeki – öğrenciler arasında, aynı okul içinde ve okullar arasında – göreli varyasyon bu nedenle de değerlendirilebilir.

BASİT LİNEER REGRESYON

Doğrusal bir denklem her zaman düz bir çizgi ile temsil edilebilir. İki değişkenli bir denklem iki boyutlu bir uzayda ve üç değişkenli bir denklem üç boyutlu bir uzayda da temsil edilecektir.

Tüm lineer denklemler düz bir çizgi ile temsil edildiğinden, grafiğini çizebilmek için sadece doğruya ait olan iki noktayı belirlemek gerekir. X 1’e eşitse, Y 9’a eşit olacaktır. X 10’a eşitse, Y 45’e eşit olacaktır. (1, 9) ve (10, 45) noktalarına sahip düz çizgi şuna karşılık gelir. 

Şekil 13.1, Y = 5 + 4X denkleminin grafik temsilini gösterir. Şekilde görüldüğü gibi, doğru Y eksenini 5’te kesmektedir. (0, 5) noktasına kesişme noktası da denir. X 0’a eşit olduğunda Y değerini de verir. X faktörü veya istatistiksel olarak regresyon katsayısı, doğrunun eğimini verir. Bize X eksenindeki ek bir birim için Y artışını anlatıyor. Ele alınan örnekte, X bir birim artarsa, Y dört birim de artar.

İki değişkenli bir lineer denklemin genel ifadesi: Y = a + bX, a kesme ve b regresyon katsayısı ile insan süreçleri de benzer bir yaklaşımla tanımlanabilse de, daha az belirleyicidirler. Öğrencilerin aile sosyo-ekonomik geçmişleri (SES) ile okuldaki akademik performansları arasında var olabilecek ilişkiyi grafiksel olarak da gösterelim.


Analiz düzeyleri nelerdir
Uluslararası ilişkilerde analiz seviyeleri
Analiz birimi örnekleri
Analiz seviyesi nedir
Analiz birimi nedir
Boylamsal analiz nedir
Deneysel analiz
Hanrieder perspektifi nedir


Şekil 13.2’nin gösterdiği gibi, öğrencinin sosyo-ekonomik geçmişi ile akademik performansı arasında pozitif bir ilişki vardır. Daha yüksek sosyo-ekonomik geçmişe sahip öğrenciler okulda daha iyi performans gösterme eğilimindedir. Bununla birlikte, doğrusal bir denklemden farklı olarak, tüm noktalar düz bir çizgi üzerinde yer almaz; bu, düşük sosyo-ekonomik geçmişe sahip öğrencilerin akademik olarak iyi performans gösterebileceği ve yüksek sosyo-ekonomik geçmişe sahip öğrencilerin düşük performans gösterebileceği anlamına gelir.

İstatistikçiler, bu tür ilişkileri ölçmek için doğrusal bir regresyon analizi kullanır. Bu özel örnekteki süreç, iki değişkenli doğrusal bir denkleme benzer. Yi = + X denkleminin hesaplanmasından oluşacak, Yi öğrenci i’nin akademik performansı ve Xi onun ailesinin sosyo-ekonomik geçmişi olacak. Bu denklem aynı zamanda düz bir çizgi ile gösterilen regresyon çizgisi ile de temsil edilebilir.

Şekil 13.3’teki regresyon çizgisi, Yi = 250.5 + 5.5Xi olan regresyon denklemine karşılık gelir. PISA 2000 ve PISA 2003 (Ganzeboom ve diğerleri, 1992) için kullanılan sosyo-ekonomik statünün bir ölçüsü, HISEI adı verilen ebeveynlerin en yüksek mesleki statüsünün endeksidir. Bu indeks ortalama 50 ve standart sapma yaklaşık 15 olmak üzere 16 ile 90 arasında değişmektedir.

Matematikte performansın uluslararası ortalaması 500 ve standart sapması 100’dür. Bu denklem, HISEI ölçeğinde bir birimlik artışın, PISA matematik ölçeğinde ortalama 5.5 puanlık bir artışla ilişkili olduğunu göstermektedir.

Bu regresyon denklemi, sosyo-ekonomik geçmişi biliniyorsa, bir öğrencinin matematik performansını tahmin etmek için de kullanılabilir. Örneğin, bu regresyon denklemi, HISEI değeri 60 olan her öğrenci için 250,5 + (5,5 x 60) = 580.5 puanını tahmin edecektir. Başka bir deyişle, HISEI’si 60 olan herhangi bir öğrencinin tahmini puanı 580.5 olacaktır. Bununla birlikte, Şekil 13.3’te gösterildiği gibi, bu öğrencilerden bazıları genellikle belirtilen bu tahmin edilen puana çok yakın bir performansa sahiptir, ancak diğerleri ya daha iyi ya da daha düşük bir düzeyde performans gösterir.

Regresyon denkleminin hesaplanmasından önce, örneklemdeki her öğrenci HISEI, Xi ve matematikteki performans, Yi ile karakterize edilebilir. Şimdi, her öğrenci kendi tahmin edilen puanı ile ve gözlemlenen puan ile tahmin edilen puan arasındaki fark ile de karakterize edilebilir, genellikle artık (veya i) olarak gösterilir.

İlk öğrencinin HISEI değeri 49 ve matematik performansı 463’tür. Sosyo-ekonomik geçmişine dayanarak, 520 puan tahmin edilebilirdi. Dolayısıyla bu öğrenci beklenenden daha düşük bir performansa sahip. Artık -57’ye eşittir. Öte yandan üçüncü öğrencinin performansı 579 ve beklenen puanı 531. Bu öğrenci beklenenden daha da iyi performans gösteriyor.

Tablo 13.1, gözlemlenen puanların, tahmin edilen puanların ve kalan puanların varyans katsayılarının hesaplanabileceği bazı değişkenlikler sunduğunu göstermektedir. Regresyon denklemi ve regresyon çizgisi, artık varyansı ifade eden artık varyansını en aza indirecek şekilde deoluşturulur. Bunun anlamı şudur ki:

• Regresyon denklemi şu noktayı içermelidir:
• Kalıntının ortalaması 0.x, y’ye eşit olmalıdır);
• Tahmin edilen puanın ortalaması, gözlemlenen puanın ortalamasına eşittir

Son olarak, bir regresyon analizi birkaç açıklayıcı değişkene genişletilebilir. Regresyona k tahmin edici dahil edilirse, denklem şu şekilde de yazılacaktır.

Örneğin, PISA sınavındaki matematik performansı, öğrencinin aile geçmişi, cinsiyeti, her hafta ev ödevlerine harcanan zaman, matematiğe ilgi vb. ile de açıklanabilir.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir