Diskriminant analizi ve CHAID'in karşılaştırılması üzerine bir araştırma
A research on a comparison of discriminant analysis and CHAID
- Tez No: 708849
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜÇLÜ ŞEKERCİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Eğitim ve Öğretim, Education and Training
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Eğitim Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 124
Özet
Bu araştırmanın amacı çok değişkenli istatistik tekniklerinden diskriminant analizi ve CHAID analizinin bağımlı değişkeni etkileyen bağımsız değişkenler ve sınıflandırma başarısı açılarından karşılaştırılmasıdır. Araştırma ilişkisel araştırmalar modellerinden yordayıcı korelasyonel araştırma türünde yürütülmüştür. Araştırmaya konu olan veriler, Antalya İli Muratpaşa İlçesinde devlet okullarında farklı branşlarda görev yapmakta olan 416 öğretmenden çevrim içi yöntemle toplanmıştır. Çevrim içi yöntemle Demirel ve Ünişen (2018) tarafından geliştirilen“Öğretmenlerin Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutum Ölçeği”ile“Demografik Bilgi Formu”katılımcılara sunularak veriler bu araçlar üzerinden uygun örnekleme yöntemiyle toplanmıştır. Veri toplama işleminin ardından ölçeğin geçerlik ve güvenilirlik kontrolleri yapılmıştır. Araştırmada bağımlı değişken,“Öğretmenlerin Öğretmenlik Mesleğine İlişkin Tutum Ölçeği”nden alınan puanlar olarak olarak belirlenmiş, sürekli olan bu veri k-ortalamalar kümeleme algoritmasıyla“olumlu tutum sergileyenler”ve“olumsuz tutum sergileyenler”olarak kategorik hale getirilmiştir.“Demografik Bilgi Formu”ndan elde edilen“öğretmenin mesleki kıdem yılı”,“öğretmenin aylık toplam geliri”,“öğretmenin ailesine giren aylık toplam gelir”,“öğretmenin ders verdiği sınıfa ait öğrenci mevcudu”,“öğretmenin verdiği haftalık toplam ders saati sayısı”,“öğretmenin meslek hayatı boyunca katıldığı toplam hizmet içi eğitim sayısı”,“aynı okulda görev yapma süresi”ve“öğretmenin evinin okula uzaklığı”değişkenlerine ait veriler ise bağımsız değişkenler olarak analize dahil edilmişlerdir. Analizlere başlanmadan önce diskriminat Analizinin gerektirdiği varsayımların sağlanma durumu kontrol edilmiştir, ardından analizler gerçekleştirilmiştir. Diskriminant analizi neticesinde bağımlı değişkeni açıklayabilen bağımısız değişkenlerin“öğretmenin aylık toplam geliri”,“öğretmenin ailesine giren aylık toplam gelir”,“öğretmenin ders verdiği sınıfa ait öğrenci mevcudu”,“öğretmenin verdiği haftalık toplam ders saati sayısı”,“aynı okulda görev yapma süresi”ve“öğretmenin evinin okula uzaklığı”değişkenleri oldukları görülürken, CHAID analizi neticesinde ise bağımlı değişkeni açıklayabilen bağımsız değişkenlerin“öğretmenin aylık toplam geliri, ”öğretmenin ders verdiği sınıfa ait öğrenci mevcudu,“aynı okulda görev yapma süresi”,“öğretmenin evinin okula uzaklığı”ve“mesleki kıdem yılı”değişkenleri oldukları belirlenmiştir. Bağımlı değişkeni en iyi açıklayan bağımsız değişkenin hem diskriminant analizinde hem de CHAID analizinde“öğretmenin evinin okula uzaklığı”değişkeni olduğu görülmüştür. Analizlere ait genel sınıflandırma durumları incelendiğinde, araştırmaya katılan toplam 416 öğretmenden 398'inin diskriminant fonksiyonu tarafından doğru grupta sınıflandırıldığı, 18'inin ise yanlış grupta sınıflandırıldığı görülmüş olup, % 95.7 oranında genel sınıflandırma doğruluğu elde edilmiştir. CHAID analizinin sınıflandırma durumu incelendiğinde, araştırmaya katılan toplam 416 öğretmenden 403'ünün grup üyeliğinin doğru sınıfta tahmin edildiği, 13'ünün ise grup üyeliğinin yanlış sınıfta tahmin edildiği görülmüş olup, yüzdelik oran olarak analizin toplamda %96.9'luk genel sınıflandırma doğruluğuna ulaştığı anlaşılmıştır. Oranlardan anlaşıldığı üzere CHAID analizinin daha yüksek doğru sınıflandırma oranına sahip olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this study, it is aimed to compare the results of Discriminant analysis and CHAID analysis, which are multivariate statistical techniques. The research was designed in the type of predictive correlational research, one of the relational research models. The data subject to the research were collected online from 416 teachers working in different branches in public schools in Antalya Province Muratpaşa District. The“Teachers' Attitude Scale Towards Teaching Profession”and“Demographic Information Form”developed by Demirel and Ünişen (2018) with the online method were presented to the participants and the data were collected through these tools by appropriate sampling method. After the data collection process, the validity and reliability checks of the scale were made. The dependent variable in the study was determined as the scores obtained from the“Teachers' Attitude Scale towards Teaching Profession”, and this continuous data was categorized as“those with positive attitudes”and“those with negative attitudes”with the k-means clustering algorithm.“Teacher's professional seniority year”,“teacher's monthly total income”,“teacher's monthly total income”,“student number of the class in which the teacher teaches”,“total number of weekly lesson hours given by the teacher”,“the total number of in-service training attended by the teacher during his/her professional life”,“time of working at the same school”and“distance from the teacher's house to the school”obtained from“Demographic Information Form”were included in the analysis as independent variables. Before starting the analyzes, it was checked whether the assumptions required by the Discriminat Analysis were met. After providing the assumptions, analyzes were carried out. As a result of the discriminant analysis, the independent variables that can explain the dependent variable are“teacher's monthly total income”,“monthly total income of the tacher's family, ”students in the class in which the teacher teaches“, ”total number of teaching hours per week given by the teacher“, ”time working in the same school“. ”and“the distance from the teacher's house to the school”variables, while the independent variables that can explain the dependent variable as a result of the CHAID analysis are“the teacher's monthly income, the number of students in the class where the teacher teaches, ”the time of working at the same school“, ”the distance from the teacher's house to the school“ and ”professional seniority years“ variables. It was observed that the independent variable that best explained the dependent variable was the variable ”distance from the teacher's house to the school" in both the discriminant analysis and the CHAID analysis. When the general classification situations of the analyzes were examined, it was seen that 398 of the 416 teachers participating in the study were classified in the right group by the discriminant function, while 18 of them were classified in the wrong group, and a general classification accuracy of 95.7% was obtained. Considering the classification status of the CHAID analysis, it was seen that 403 of the 416 teachers who participated in the study were predicted in the right class, and 13 of them were predicted in the wrong class, and it was understood that the analysis reached a total classification accuracy of 96.9% as a percentage. As it can be understood from the ratios, it has been determined that the CHAID analysis has a higher correct classification rate.
Benzer Tezler
- Yerli ve yabancı otel işletmelerinde yönetim tarzı boyutlarının karşılaştırılması: Zincir otel işletmelerinde bir araştırma
Comparison of management style dimensions between domestic and foreign hotels: A study about hotel chains
ELİF TUBA BEYDİLLİ
- Finansal başarısızlığı belirlemede istatistiksel yöntemlerin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması: Borsa İstanbul'da bir uygulama
The comparison of classification capabilities of statistical methods in identifying financial failure: An application in istanbul Stock Exchange Market
SEDA ABACIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF BULUT
- Yapay sinir ağı, karar ağaçları ve ayırma analizi yöntemleri ile PISA 2012 matematik başarılarının sınıflandırılma performanslarının karşılaştırılması
Comparison of classification performances of mathematics achievement at PISA 2012 with artificial neural network, decision trees and discriminant analysis
EMRE TOPRAK
Doktora
Türkçe
2017
Eğitim ve ÖğretimHacettepe ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELAHATTİN GELBAL
- Finansal başarısızlık tahmini: Yapay sinir ağı ve karar ağacı yöntemleri üzerine bir inceleme
An investigation on methods of artificial neural networks and decision tree estimation of financial failure
SEYEDBABAK HESARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
EkonomiDokuz Eylül Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖKTUĞ CENK AKKAYA
- Pazarlama araştırmalarında bazı çok değişkenli istatistik yöntemler ve beyaz eşya sektörüne uygulaması
The applications of some multivariable statistical methods in marketing research were performed on the white goods sector
IŞIL ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DOĞAN YILDIZ