PISA AĞIRLIKLARI – 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

PISA AĞIRLIKLARI – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

12 Kasım 2021 PISA avantaj ve dezavantajları PISA değerlendirmesi PISA Okuma düzeyleri Pisa sınavında Türkiye neden başarısız Pisa sınavını hangi kurum yapar PISA verileri 0
Uzantı Komutu Nedir? – SPSS Ödevi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Fiyatları – SPSS Örnekleri – Ücretli SPSS Analizi Yaptırma – SPSS Analizi Yaptırma Ücretleri

PISA AĞIRLIKLARI NEDEN DEĞİŞİYOR?

Bir önceki bölümde gösterildiği gibi, okulların bir PPS örneği ile iki aşamalı bir örnek tasarımı, tüm öğrencilerin aynı seçilme olasılığına ve dolayısıyla aynı ağırlığa sahip olmasını garanti etmelidir. Ancak, PISA verilerinin hala ağırlıklandırılması gerekiyor.

Tablo 2.7, PISA 2003 nihai ağırlıklarının bir miktar değişkenlik gösterdiğini açıkça göstermektedir. Bu değişkenlik İzlanda, Lüksemburg ve Tunus gibi ülkeler için oldukça küçüktür, ancak Kanada, İtalya ve Birleşik Krallık gibi ülkelerde daha fazla görünmektedir.

Tablo 2.8, PISA 2003 matematik ölçeğinde ülke başına ağırlıklı ve ağırlıksız ortalamaları sunmaktadır. Ağırlıklı ve ağırlıksız ortalamalar arasındaki farklar, İzlanda, Lüksemburg ve Tunus gibi küçük ağırlık değişkenliği olan ülkeler için küçüktür.

Aksine, ağırlıkta büyük değişkenlik gösteren ülkeler için ağırlıkların ortalama üzerindeki etkisi önemli olabilir. Örneğin, ağırlıkları kullanmamak, İtalyan öğrencilerin matematik performansını PISA matematik ölçeğinde yaklaşık 30 puan fazla, Kanadalı öğrencilerin ortalama performansını ise yaklaşık 11 puan eksik tahmin edecektir.

Ağırlıkların değişkenliğine farklı faktörler katkıda bulunur:

• Nüfusun bazı katmanlarının aşırı örneklenmesi veya yetersiz örneklenmesi: genellikle okul nüfusu, katman adı verilen farklı alt gruplara ayrılır. Örneğin, bir ülke kolaylık sağlamak için şehir okullarını okullar listesindeki kırsal okullardan ayırmaya karar verebilir. Çoğu durumda, kırsal tabakada ve kentsel tabakada seçilen öğrenci sayısı, bu iki tabakanın tüm nüfusta temsil ettiği şeyle orantılı olacaktır.

Bu tabakalaşma süreci, örneğin, her tabakada önceden tanımlanmış sayıda okulun seçilmesini garanti eder. Tabakalaşma olmadan, bu sayı değişebilir. Bununla birlikte, ulusal raporlama amaçları için, bir ülke, öğrenci nüfusunun bir bölümünde orantılı bir tahsise dayalı olarak örneklenecek olandan daha fazla öğrenciyi örneklemeye karar verebilir.

Bir ülkedeki öğrenci nüfusunun yüzde 90’ının akademik kurslara gittiğini ve öğrencilerin yüzde 10’unun mesleki kurslara gittiğini varsayalım. Ulusal merkez personeli, öğrencilerin performansını iz bazında karşılaştırmak isterse, orantılı bir dağılıma göre örneklenecek olandan daha fazla mesleki öğrenci örneklemesi gerekecektir.

PISA Okuma düzeyleri
PISA verileri
PISA değerlendirmesi
Pisa sınavında Türkiye neden başarısız
PISA 2018 raporu
Pisa sınavını hangi kurum yapar
PISA avantaj ve dezavantajları
Pısa ne demek

• Okul örnekleme çerçevesinde okullar için doğruluk eksikliği veya güncellenmiş büyüklük ölçüsü yok: okullar büyüklüklerine orantılı bir olasılıkla seçildiğinde, okul listesine bir büyüklük ölçüsünün dahil edilmesi gerekir. PISA’da bu büyüklük ölçüsü, nüfustaki her okuldaki 15 yaşındakilerin sayısıdır, ancak okul ve doğum tarihi başına ulusal istatistikler her zaman mevcut değildir.

Bu nedenle, büyüklük ölçüsü, 15 yaşındakiler için modal sınıftaki öğrenci sayısı veya okuldaki toplam öğrenci sayısının not sayısına bölünmesi olabilir. Ayrıca, okul ve doğum tarihi başına ulusal istatistikler mevcut olsa bile, bu veriler bir veya iki yıllık olabilir. Bu nedenle, test sırasındaki 15 yaşındakilerin sayısı ile okul örneklem çerçevesinde kullanılan beden ölçüsü arasındaki tutarsızlıklar, nihai ağırlıklarda bir miktar değişkenlik yaratır.

Tablo 5’teki 9. okulun test sırasında 15 yaşında 100 öğrencisi olduğunu varsayalım. Okullar listesinden okullar seçildiğinde büyüklük ölçüsü 80, okul ağırlığı ise 1.25 olarak belirlendi. Okul içi ağırlık 100 bölü 10’a, yani 8 yerine 10’a eşit olacaktır. Bu nedenle, nihai ağırlık beklenen 10 yerine 12,5’e eşit olacaktır.

• Okul ve öğrenci yanıtsızlığı için okul ve okul içi ağırlık ayarlaması: bazı okullar ve seçilen ve katılan okullardaki bazı öğrenciler katılmayı reddedebilir. Bu tepkisizliği telafi etmek için tepkisizliğin oluştuğu her seviyede bir ağırlık ayarı uygulanır.

Örneğin, değerlendirme günü, bir katılımcı okuldan seçilen 35 öğrenciden sadece 25’i mevcutsa, katılan öğrencilerin ağırlığı 35 ile 25,2 oranında çarpılacaktır. bir okuldan diğerine ve bu nedenle nihai ağırlıklar değişecektir. Benzer bir prosedür, okulun yanıt vermemesini telafi etmek için de uygulanır. Bu ayarlama faktörleri hakkında daha fazla bilgi PISA 2003 Teknik raporunda mevcuttur.

SONUÇLAR

Bu bölümde kısaca şunlar anlatılmıştır: i) ağırlığın ne olduğu ve nasıl hesaplanacağı; ii) PISA örnekleme tasarımının ne olduğu ve neden böyle bir tasarımın en uygun olduğu; iii) PISA ağırlıklarının neden bir miktar değişkenlik gösterdiği; ve iv) ağırlıkların nüfus tahminleri üzerindeki etkisidir.

PISA verileri üzerindeki tüm istatistiksel analizler veya prosedürler ağırlıklandırılmalıdır. Ağırlıksız analizler, önyargılı popülasyon parametresi tahminleri de sağlayacaktır.

Ağırlıkları Çoğalt

Çoğu durumda, Bölüm 2’de bahsedildiği gibi, ulusal veya uluslararası araştırmalar tam bir nüfus sayımı yapmak yerine bir örneklemden veri toplar. Bununla birlikte, belirli bir popülasyon için binlerce, hatta milyonlarca olası örnek vardır ve bunların her biri mutlaka aynı nüfus istatistikleri tahminlerini vermez. Bir örneklemden yapılan her genelleme, yani bir popülasyon istatistiğinin her tahmini, ilişkili bir belirsizlik veya hata riskine sahiptir. Örnekleme varyansı, örneklemeden kaynaklanan bu belirsizliğin ölçüsüne karşılık da gelir.

Bu bölüm, örnekleme varyansını ve bunun karekökü olan standart hatayı hesaplamak için kullanılan istatistiksel prosedürleri açıklar. Daha spesifik olarak, bu bölüm, tekrarlı ağırlıklar kullanılarak karmaşık bir örnek tasarımından türetilen popülasyon tahminleri için örnekleme varyanslarının nasıl tahmin edileceğini de tartışır.

İlk olarak basit tesadüfi örnekleme için hayali bir örnek üzerinden örnekleme varyansı kavramı incelenecektir. İkinci olarak, iki aşamalı örnekleme için standart hatanın hesaplanması araştırılacaktır. Üçüncüsü, sırasıyla basit rastgele örnekler ve iki aşamalı örnekler için örnekleme varyanslarını tahmin etmek için çoğaltma yöntemleri de tanıtılacaktır.

Basit rasgele örnekleme için örnekleme varyansı

Bir öğretmenin tam öğrenme yaklaşımını kendi sınıfında uygulamaya karar verdiğini varsayalım. Bu metodoloji, her dersin ardından bir öğrenci değerlendirmesi yapılmasını gerektirir. Verilen örnekte öğretmenin sınıfında 36 öğrenci bulunmaktadır. Öğretmen tüm değerlendirmelere not vermenin çok zaman alacağını çabucak anlar ve bu nedenle öğretilen materyalin özümsenip özümsenmediğini öğrenmek için bir kısa sınav örneği seçmeye de karar verir.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir