Eğitim bilimleri araştırmalarında robust regresyon yöntemleri etkinliğinin incelenmesi
Investigation of the effectiveness of robust regression methods in educational sciences research
- Tez No: 539341
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ORKUN COŞKUNTUNCEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Bu araştırmanın amacı; öğretmenlik mesleğine yönelik tutum bağımlı değişken, teknolojik pedagojik alan bilgisinin alt boyutları bağımsız değişkenler olmak üzere, En Küçük Kareler (EKK) yöntemi ile robust M ve GM tahmin yöntemlerini determinasyon katsayısı (R2) yardımıyla karşılaştırmaktır. Araştırmanın çalışma grubu Mersin Üniversitesi'nde öğrenim gören toplam 177 öğretmen adayından oluşmaktadır. Veri toplama aracı olarak Üstüner'in 2006'da hazırlamış olduğu Öğretmenlik Mesleğine Yönelik Tutum (ÖMYT) ölçeği ve Şahin'in 2011'de hazırladığı Teknolojik Pedagojik Alan Bilgisi (TPAB) ölçeği kullanılmıştır. Veri analizi için R paket programından yararlanılmıştır. Çalışmada, eğitim bilimleri alanında yürütülmüş ilişkisel araştırmalarda, aykırı değer problemi varsa alternatif bir yöntem olarak bu tip gözlemlere karşı daha dayanıklı olan robust yöntemleri önerilmiştir. Ek olarak, M ile GM tahmin yöntemlerinin EKK tahmin yöntemine göre aykırı değerlerden daha az etkilendiği ve daha iyi R2 belirleyicilik katsayısına sahip tahminler verdiği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The aim of this study is to compare the results of Ordinary Least Squares (OLS) method with robust M and GM estimation methods with the help of the coefficient of determination (R2) while taking the dependent variable as attitude toward teaching profession and the independent variables as the dimensions of technological pedagogical content knowledge. Besides, it is aimed to present Robust methods as alternative methods since they provide healthier results in case of having outliers in the data set. Sample of the study consists of a total of 177 teacher candidates who are students in Mersin University. Two data collection tools were used in this study: First one is, Attitudes Towards Teaching as a Profession scale (Üstüner, 2006) and the second one is Technological Pedagogical Content Knowledge (TPACK) scale (Şahin, 2011). R package program was used to analyse the data. Based on the results of the study, M and GM estimation methods were found to be less affected from outliers and produced better predictions than OLS.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- Fen eğitiminde hesaplamalı düşünme araştırmalarının incelenmesi: Bir meta-analiz çalışması
Analysis of computational thinking research in science education: A meta-analysis study
GÜLBİN KIYICI
Doktora
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAVVA YAMAK
- Topluluk öğrenme yöntemlerinin hastalıkların teşhisinde kullanımı
The use of ensemble learning methods in the diagnosis of diseases
EMIN FARZALIYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRULLAH SONUÇ
- Evaluation of the factors that influence architecture design students usage behavior and behavioral intentions towards using computational design tools
Mimarlık tasarımı öğrencilerinin bilgisayarlı tasarım araçlarını kullanmaya yönelik davranışlarını ve davranışsel niyetlerini etkileyen faktörlerin değerlendirilmesi
ARWA G. S. EL MASHHARAWI
- Mil-Std 1553 tabanlı sistemler için yeni bir saldırı tespiti yaklaşımı
A new intrusion detection approach for Mil-Std 1553 based systems
YUNUS EMRE ÇİLOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR