Öğrencilerin akademik başarısını etkileyen faktörlerin yüksek boyutlu seyrek nitel tercih modelleri ve nedensel makine öğrenmesi teknikleri ile analizi
Analysis of factors affecting student's academic achievement with high-dimensional sparse discrete choice models and causal machine learning techniques
- Tez No: 794230
- Danışmanlar: PROF. DR. EBRU ÇAĞLAYAN AKAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Akademik başarı, En küçük mutlak kareler seçme operatörü, Karşılaştırmalı eğitim, Makine öğrenmesi, Makine öğrenmesi yöntemleri, Nedensel orman, Singapur, Türkiye, Yüksek boyutlu nitel tercih modelleri, İlköğretim öğrencileri, Academic achievement, LASSO, Comparative education, Machine learning, Machine learning methods, Causal forest, Singapore, Türkiye, High dimensional discrete choice models, Primary education students
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nedensel etkinin sapmasız tahmini noktasında kontrol değişkenlerin doğru seçimi ekonometride önemli bir yere sahiptir. İhmal edilmiş değişkenden kaynaklı bir sapmaya neden olmamak için yüksek boyutlu bir uzaydan hangi kontrol değişkenlerin seçilmesi gerektiğinin bilinmediği çalışmalarda nedensel parametrelerin model seçim aşamasında meydana gelebilecek hatalara karşı robust tahmincilerle tahmin edilmeleri gerekmektedir. Bu tez çalışmasında Türkiye ve Singapur'daki öğrencilerin okula yapmış oldukları devamsızlığın, öğretmenleri tarafından verilen ödev sıklığının ve okul dışında aldıkları özel derslerin akademik başarılarının bir nedeni olup olmadığını araştırmak üzere yüksek boyutlu seyrek nitel tercih modelleri ile nedensel makine öğrenmesi tekniklerine başvurulmuştur. Kontrol değişkenlerin veri odaklı seçiminin önemini ortaya çıkartabilmek için nedensel parametreler önce düşük boyutlu Lojistik regresyon modeline bloklar halinde eklenen kontrol değişkenler ile tahmin edilmiş sonra elde edilen tahminler nedensel makine öğrenmesi teknikleri arasından otomatik model seçim özelliğine sahip DS-LASSO, PO-LASSO ve DML-LASSO tahmincilerinin yüksek boyutlu seyrek nitel tercih modellerinden elde ettikleri sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Kontrol değişken seçiminin önsel bilgiye dayandırıldığı Lojistik regresyon modellerine ait tahminler kendi içinde karşılaştırıldığında klasik tekniklerin model seçimine karşı önemli bir hassasiyet gösterdiği görülmüştür. Nedensel parametreleri yüksek boyutlu seyrek nitel tercih modelleri aracılığı ile tahmin eden DS-LASSO, PO-LASSO ve DML-LASSO tahmincilerine ait sonuçlar ise kendi aralarında tutarlı olup Türkiye ve Singapur'daki öğrencilerin akademik başarılarının her üç faktörden de etkilendiği ancak etki büyüklüklerinin ülkeler arasında farklılaştığına işaret etmektedir.
Özet (Çeviri)
The decision of how to control for covariates has been a long-standing topic in econometrics. However, since it is often not known which covariates one should select from a high dimensional space to obtain bias-free estimates of causal parameters, techniques which are robust to model selection mistakes have become much more desirable. This study investigates whether school absenteeism, the frequency of homework assigned by teachers, and private lessons have an impact on Turkish and Singaporean students' academic achievement with high-dimensional sparse discrete choice models and causal machine learning techniques. In order to reveal the importance of data-driven model selection, separate low-dimensional Logistic regression models were estimated for both countries. Control variables were added in blocks and estimates of the low-dimensional Logistic regression models were compared to those obtained by causal machine learning estimators such as DS-LASSO, PO-LASSO and DML-LASSO from high-dimensional sparse discrete choice models. Causal parameter estimates of low-dimensional Logistic regression models show significant sensitivity towards the selection of control variables based on priori information. Whereas the findings of the DS-LASSO, PO-LASSO and DML-LASSO estimators show internal consistency and indicate that all three factors affect students' academic achievement in Turkey and Singapore but differ in effect size.
Benzer Tezler
- İlkokul çağı erkek çocuklarında inmemiş testis anomalisi ve insidansı
The anomaly and incidence of cryptorchidism in primary school boys
SERDAR SEZGİN
- Baba yoksunluğunun benlik kavramına etkisi ve babasız öğrencilerin problemlerinin hangi alanlarda yoğunlaştığının saptanması
Başlık çevirisi yok
OYA GÜNGÖRMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Çocuk Sağlığı ve Hastalıklarıİstanbul ÜniversitesiGelişim Psikolojisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYSEL EKŞİ
- Kalıp hazırlama teknikleri dersinde ders araçlarının öğrenci başarısına etkisi
Başlık çevirisi yok
FATMA BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Eğitim ve ÖğretimGazi ÜniversitesiGiyim Endüstrisi ve Giyim Sanatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HIFZI DOĞAN
- Dokuz Eylül Üniversitesi Muğla İşletmecilik Yüksek Okulu 1983-1984 öğretim yılı öğrencileriyle ilgili araştırma
Başlık çevirisi yok
BELKIS YEDİYILDIZ