İkili lojistik regresyon analizinde örnek büyüklüğünün önemi
The important of determining sample size on binary logistic regression analysis
- Tez No: 547061
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA ŞAHİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Biyoistatistik, Eğitim ve Öğretim, Matematik, Biostatistics, Education and Training, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Zootekni Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
Bu araştırma öğrenci başarısını etkileyen faktörler ve bu faktörlerin ne derece etkili olduğunun lojistik regresyon kullanılarak belirlenmesinde örnek büyüklüğünün etkisini araştırmak amacıyla yapılmıştır. Araştırmada 2018-2019 eğitim öğretim yılında öğrenim gören Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi öğrencilerinden oluşan örnek grubu üzerinde çalışılmıştır. Araştırmanın bağımlı değişkeni olan son dönem not ortalamasına (BD) ilişkin bağımsız değişkenler olarak da cinsiyet (C), burs alma durumu (BURS), öğrencinin mezun olduğu lise türü (MT), öğrencinin aylık kişisel harcama tutarı (KH), baba eğitim durumu (BE), anne eğitim durumu (AE), kardeş sayısı (KS), anne ve babanın birlikte ya da ayrı olma durumu (BR) değişkenleri kullanılmıştır. Basit lojistik regresyon analizinde tüm bağımsız değişkenler önemli bulunmuştur (P
Özet (Çeviri)
The aim of this study was to investigate the effect of sample size on logistic regression and the factors effecting student success. In the study, the sample group consisting of the students of Kahramanmaraş Sütçü İmam University who studied in the 2018-2019 academic year were studied. The independent variables related to the last semester grade point average (BD), which is the dependent variable of the research, are gender (C), scholarship receiving status (BURS), student's high school type (MT), student's monthly personal spending amount (KH), father education status ( BE), mother education status (AE), number of siblings (KS), mother and father together or separated status (BR) variables were used. All independent variables were found to be significant in simple logistic regression analysis (P
Benzer Tezler
- Fake news classification using machine learning and deep learning approaches
Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması
SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- Çoklu regresyon yöntemlerinde güç analizi
Power analysis in multiple regression methods
SELÇUK HAMZAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL TERZİ
- Türetilmiş ikili heterojen veri yapılarında genel, sağlam ve kesin lojistik regresyon yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparıson of asymptotıc, robust and exact logıstıc regressıon methods ın generated bınary contamınated data set
MUZAFFER BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
BiyoistatistikEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERTUĞRUL ÇOLAK
- İkili lojistik regresyon analizinde aykırı değer belirleme yöntemlerinin karşılaştırmalı olarak incelenmesi
Comparative examination of outlier detection methods in binary logistics regression analysis
MELİS ÇELİK GÜNEY
- Türkiye'de süt sektöründe gıda güvencesinin temel paydaşlar açısından tüm boyutları ile değerlendirilmesi: TR22 Güney Marmara Bölgesi Örneği
An evaluation of food security in dairy sector of turkey with its all dimensions in terms of key stakeholders: A case study of TR22 South Marmara Region
ÖZGE CAN NİYAZ
Doktora
Türkçe
2015
EkonometriNamık Kemal ÜniversitesiTarım Ekonomisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI İNAN