Buradasınız

ÖĞRETİM ÜYELERİNİN UNVANLARI İLE ÖĞRENCİLERİN ÖĞRETİM ÜYELERİNİ DEĞERLENDİRMELERİ ARASINDAKİ İLİŞKİNİN SIRALI LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİ İLE İNCELENMESİ

AN ANALYSIS ON THE RELATION BETWEEN THE ACADEMIC PERSONNEL'S TITLES AND STUDENTS SCORING THE ACADEMIC PERSONNEL BY USING ORDERED LOGISTIC REGRESSION

Journal Name:

Publication Year:

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
Ordered logistic regression is a method that can be used where the independent variable contains more than two categories. The most important point is that the dependent variable must be in an ordered structure. For this purpose 460 students choosen by stratified sampling were asked to fill the questionnaires to find out their views on the academic personnel throughout the academic year. A model has been created to identify the title of the academic personnel based on the criteras listed on the questionnaire. The title of an academic personnel will be estimated by the scores obtained from the criterias. In addition to the model containing all of the variables, new models have been created by using factor analysis and Wald statistics containing less variables and all of the models have been compared with each other.
Abstract (Original Language): 
Bağımsız değişkenin ikiden fazla kategori içermesi durumunda uygulanabilen yöntemlerden biri sıralı lojistik regresyon analizidir. Burada önemli olan nokta bağımlı değişkenin sıralı bir yapı içermesi gerektiğidir. Bu çalışma için İstanbul'da bir üniversiteden tabakalı örnekleme yöntemi ile seçilmiş olan 460 öğrenciye bir eğitim-öğretim yılı boyunca, derslerine giren öğretim elemanları hakkındaki düşüncelerini ortaya çıkarmak amacıyla anket uygulanmıştır. Anket sonucunda incelenen kriterler yardımı ile öğretim üyesinin unvanını belirleyecek model elde edilmiştir. Bu model ile, ilerleyen çalışmalarda incelenecek bir kişinin kriterlerden aldığı puan yardımıyla unvanının tahmin edilmesi sağlanmış olacaktır. Tüm değişkenlerin kullanıldığı modelin yanı sıra faktör analizi ve Wald istatistiği yardımıyla değişken sayısının azaltıldığı modeller de oluşturulmuş ve tüm modeller birbirleri ile karşılaştırılmıştır.
121
136

REFERENCES

References: 

Agresti,
A.
; Analysis of Ordinal Categorical Data; Wily, New York
1984.
Anderson, E. B.; The Statistical Analysis of Categorical Data; Springer-Verlag, New York 1994.
Borooah, V. K.; Logit and Probit : Ordered and Multinomial Models; Sage Publications, California 2002.
Kleinbaum, D., Kupper, L., Muller, K., Nizam, A., Applied Regression and Other Multivariable Methods, Duxbury Press, California 1998.
Le, C.; Applied Categorical Data Analysis; Wiley Series in Probability ans Statistics, New York 1998.
Long, J. S., Regression Models for Categorical and Limited Dependent Variables, Sage Publications, California, 1997.
McCullagh, P., Regression Models for Ordinal Data (with discussion), Journal of Royal Statistical Society, Ser. B., 42, 1980, 109-142.
Menard, S., Applied Logistic Regression Analysis, Sage Publications,
California 1995.
Murad, H., Fleischman, A., Sadetzki, S., Geyer, O., Freedman, L., Small Samples and Ordered Logistic Regression: Does it Help to Collapse Categories of Outcome?, Journal of the American Statistician, Vol.57, No.3, August 2003.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com