Derviş TopuzMehmet Çakır2019-08-012019-08-0120031303-0493https://app.trdizin.gov.tr/makale/TkRNMU5EazU=https://hdl.handle.net/11480/2383Son yıllarda kategorik (kesikli) verilerin analizinde lojistik regresyon analiz tekniği gibi teknikler eğitim bilimleri, sosyal bilimler, tıp, biyoloji, halk sağlığı, tarım, veterinerlik, balıkçılık, ormancılık ve gıda, vb. alanlarda çok sık kullanılır olmuş ve geleneksel ki-kare analizi, korelasyon analizi ve birliktelik analizlerinin yetersiz kaldığı durumlarda sıklıkla uygulanır olmuştur. Lojistik regresyonda, bir veya daha fazla bağımsız değişken ile kesikli bir bağımlı değişken arasındaki ilişki incelenmektedir. Lineer regresyondan farklı olarak, Lojistik regresyonda, bağımlı değişkenin bağımsız değişkenin etkisi ile kaç kat daha fazla ya da yüzde kaç oranda fazla gözlenme olasılığına sahip olduğu tahmin edilmektedir. $X=(x_1,x_2,......,x_p)$ şeklinde p tane bağımsız değişken için çoklu Lojistik regresyon modeli, $Li=ln(\frac{p(y)}{1-p(y)})=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+... ...+\beta_px_p$ şeklindedir. Bu çalışmanın amacı, lojistik regresyon analiz tekniğinin eğitim alanındaki çalışmalarda uygulanabilirliliği ile bu tekniğin diğer regresyon tekniklerine kıyasla ne tür avantajlar sağladığını saptamak olmuştur. Mustafa Kemal Üniversitesi (M.K.Ü) ’nin çeşitli Fakülte ve Yüksek Okullarına 1994-1995 eğitim öğretim yılında giren öğrencilere ait dosyalardan, rasgele örnekleme yöntemi ile seçilen 492 öğrenciye ait dosya verileri kullanılmıştır. Öğrencinin üniversiteye giriş puanı ve mezun olduğu lise türü ile üniversiteden mezun olma olasılığı arasındaki ilişkiler; hem lojistik regresyon hem de alternatif regresyon teknikleri (Doğrusal olasılık modeli, Maksimum olabilirlilik yöntemi) kullanılarak analiz edilmiştir. Bağımsız değişkenler: Öğrencinin üniversiteye giriş puanı $(X_1)$, Lise türü $(X_2)$, bağımlı değişken $(Y_i)$, öğrencinin mezun olma olasılığına etkileri $Y_1=1$ mezun $Y_2=0$ mezun değil şeklinde S-PLUS 2000 for WINDOWS istatistik paket programı kullanılarak değerlendirilmiştir. Analiz bulguları alternatif regresyon modellerine kıyasla lojistik regresyon tekniğinin daha net sonuçlar ürettiğini ortaya koymuştur. Bu çalışma sonucunda eğitim alanındaki çalışmalarda, en azından bu çalışmada örnek olarak seçilen olaya benzer türdeki olayların analizinde Lojistik regresyon tekniğinin daha kullanışlı olduğu kanısına varılmıştır.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessEğitimEğitim AraştırmalarıArticle36568043549