Öz düzenlemeli haritalar yöntemi ile elde edilen yapı geçerliği kanıtlarının faktör analizi ve kümeleme analizi ile karşılaştırılması
Comparison of construct validity proofs obtained from self-organizing maps method with the factor analysis and clustering analysis
- Tez No: 535530
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMAY ÇOKLUK BÖKEOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 102
Özet
Bu çalışmada farklı örneklem büyüklüklerinde, farklı faktör yük değerlerine sahip ve çok boyutlu veri setlerinin yapı geçerliklerinin belirlenmesinde faktör analizi, kümeleme analizi ve öz düzenlemeli haritalar yöntemlerinden elde edilen yapı geçerliği kanıtlarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Araştırma için, R programında simülatif veriler üretilmiştir. 3, 5 ve 7 boyutlu, 0.4, 0.6 ve 0.8 faktör yük değerlerine sahip 1000000 gözlemlik dokuz veri seti üretilmiş ve her bir veri setinden 100 iterasyonla n=250 n=500 ve n=1000 büyüklüğünde örneklemler seçilmiştir. Elde edilen 2700 örnekleme MATLAB programı ile faktör analizi, kümeleme analizi ve öz düzenlemeli haritalar yöntemleri uygulanmış ve hedeflenen yapıyı doğru belirleme oranları yüzde olarak hesaplanarak karşılaştırılmıştır. Araştırmadan elde edilen bulgulara göre, faktör yük değerinin hedeflenen yapının doğru belirlenmesinde önemli bir ölçüt olduğu, faktör yük değerleri ne kadar yüksekse hedeflenen yapının daha iyi temsil edildiği görülmüştür. Çalışma kapsamında değerlendirilen üç farklı yöntemin de düşük faktör yüklerinde ve küçük örneklemlerde çok iyi sonuçlar vermediği, var olan yapıyı yeterince güçlü bir şekilde ortaya koyamadığı belirlenmiştir. Ayrıca öz düzenlemeli haritalar yöntemi, boyut belirlemede ve yapı geçerliği çalışmalarında, yapı geçerliği kanıtlarını destekleyici yeni bir yöntem olarak kullanılabileceği sonucuna varılmıştır
Özet (Çeviri)
In this study, it is aimed to compare the proofs of construct validity obtained from factor analysis, clustering analysis and self-organizing maps for multi-dimensional data sets with various sample size and factor loadings. For this aim, simulative data have been generated by using R programming environment. Nine different data sets with 3, 5, and 7 dimension, and 0.4, 0.6, and 0.8 factor loadings for each have been generated and then samples with n=250, n=500, and n=1000 sample size have been selected from each data set in 100 iterations. Factor analysis, clustering analysis, and self- organizing maps method have been applied to these 2700 samples by using MATLAB programming environment and then, percentages of determination ratio of desired construct for all three methods have been compared. Results show that factor loading value is a very important criterion and, the more the factor loadings are high, the more desired construct is represented well. It has been also found that, for all three methods, low factor loadings and small sample size lead to poor results, that is, the existing construct has not been determined sufficiently well for such cases. It is concluded that self- organizing maps method can be used as a new and complimentary method to determine dimensions in construct validity studies.
Benzer Tezler
- Kentsel bileşenleri ve kıyı kenti bağlamında İstanbul'un öznel ve nesnel değerlendirmesi
Objective and subjective evaluation of İstanbul in the context of its coastal and urban components
FATMA ERKÖK
- Deprem bölgelerindeki prefabrike betonarme endüstri binaların yapısal sistemlerinin değerlendirilmesi ve eğimli çatı kirişleri için alternatif tasarımlar
Overview of structural systems of prefabricated/precast concrete industrial buildings in seismic regions and alternative designs for sloped roof beams
SELİN KOCA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ CEM ÇELİK
- Elektrokardiyogram verilerinin iyileştirilmiş yapay arı kolonisi (MABC) algoritması ile analizi
Analysis of electrocardiogram data by using modified artificial bee colony (MABC) algorithm
SELİM DİLMAÇ
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ
- A Retrospective evaluation of space organization principles in architecture (buildings on Mimar Kemalettin street in İzmir)
Mimari mekan düzenleme ilkelerinin geçmişe dönük bir değerlendirmesi (İzmir'de Mimar Kemalettin Caddesi üzerinde yer alan binalar)
MİNE HAMAMCIOĞLU
Doktora
İngilizce
2000
Mimarlıkİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET EYÜCE
- Sismik anomalilerin yapay sinir ağları yönetimi ile tanınması ve sınıflandırılması
The recognition and classification of seismic anomalies by ANN method
MEHMET SİRAÇ ÖZERDEM
Doktora
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET COŞKUN SÖNMEZ