SavedAdd your journal

Journals / Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2012 / Cilt: 16 - Sayı: 1

İstatistik Derslerinin İşletme Bölümü Müfredatındaki Derslerle Etkileşiminin Yol Analizi Yardımıyla İncelenmesi

Erkan OKTAY
Mehmet Mutlu AKINCI
Abdülkerim KARAASLAN
Pages
513–527
Publication Date
2012-05-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Böylece işletme bölümü için son derece önemli olan istatistik dersinin tüm müfredata etkisi ortaya çıkarılmış olacaktır

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Öz Bu çalışmada işletme bölümü müfredatında yer alan istatistik dersinin, dersler arası etkile- şim sistemindeki yeri ve etki gücünün ortaya çıkartılması amaçlanmaktadır.
📊
Key Findings & Data:Dersler arası etkileşim sisteminin ve etki güçlerinin etkin bir şekilde incelenebilmesi, birden çok alt modelin oluşturduğu bir modelin çözümlenebilmesi ile mümkün olmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Böylece işletme bölümü için son derece önemli olan istatistik dersinin tüm müfredata etkisi ortaya çıkarılmış olacaktır
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2000-2007 Verileri
⚙️Variables:Anahtar Kelimeler Yol analizi · yol şeması · etkileşim sistemi

Özet

Öz Bu çalışmada işletme bölümü müfredatında yer alan istatistik dersinin, dersler arası etkile- şim sistemindeki yeri ve etki gücünün ortaya çıkartılması amaçlanmaktadır. Dersler arası etkileşim sisteminin ve etki güçlerinin etkin bir şekilde incelenebilmesi, birden çok alt modelin oluşturduğu bir modelin çözümlenebilmesi ile mümkün olmaktadır. Bu çalışmada, böylesi bir çözümlemeyi yapabilecek yöntemler arasından yol analizi seçilmiştir. Yol analizinde, araştırmacı tarafından tanımlanan yol modeli incelenmektedir. Yol modeli, eşitlikler ile gösterilebildiği gibi yol şeması kullanılarak daha görsel ve daha kolay anlaşılır bir şekilde sunulabilir. Yol analizi, modeldeki hangi değişkenlerin bağımlı değişken ile en güçlü etkileşime sahip olduğunun belirlenmesini, ilişkinin nasıl oluştuğunu ve her bir ilişkinin göreceli gücünün değerlendirilmesini sağlar. Ayrıca yol şeması, değişkenler arasındaki karmaşık ilişkilerin gösteriminde ve tespitinde oldukça kullanışlıdır. Uygulamadaki veri seti, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi İşletme Bölümü’ne 2000-2007 akademik yılları arasında kayıt yaptırıp mezun olmuş öğrencilerin derslerden aldıkları başarı puanlarıdır. Çalışmada, öğrencilerin istatistik dersindeki başarısının diğer derslerdeki başarıya etkisi ortaya konulacaktır. Böylece işletme bölümü için son derece önemli olan istatistik dersinin tüm müfredata etkisi ortaya çıkarılmış olacaktır

🔖

Cite This Article

OKTAY, E., AKINCI, M. M., KARAASLAN, A. (2012). İstatistik Derslerinin İşletme Bölümü Müfredatındaki Derslerle Etkileşiminin Yol Analizi Yardımıyla İncelenmesi. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 16 - Sayı: 1, 513–527. https://ajindex.com/articles/28505

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (16)

  1. Akıncı, E. D. (2007). Yapısal Eşitlik Modellerinde Bilgi Kriterleri. (Yayımlanmış Doktora Tezi). İstanbul: Mimar Sinan Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Asher, H. B. (1983). Causal Modeling. California: A Sage University Paper Series on Quantitative Applications in the Social Sciences, Series No. 07-003.
  2. Blalock, H. M. (1964). Causal Inferences in Non-experimental Research. ChapelHill: The University of North Carolina Press.
  3. Blalock, H. M. (1968). The Measured Problem: A Gap between the Language of Theoryand Research. Newyork: McGraw-Hill. Blalock, H. M. (1982). Conceptualization and Measurement in Social Sciences. Beverly Hill: Sage Publications. Boudon, R. (1965). “A Method of Linear Causal Analysis: Dependence Analysis”. American Sociological Review, 30, 365-374.
  4. Boudon, R. (1968). A New Look at Correlation Analysis. Newyork: McGrawHill. Denis, D. J. ve Legerski, J. (2006). “Causal Modeling and the Origins of Path Analysis”. Theoryand Science, 7(1), 1-31.
  5. Duncan, O. D. (1966). “Path Analysis: Sociological Examples”. The American Journal of Sociology, 72(1), 1-16.
  6. Düzgüneş, O. (1963).
  7. İstatistik Prensipleri ve Metodları, İzmir:
  8. Ege Üniversitesi Matbaası. Gujarati, D. N. (2006). Temel Ekonometri (Çev. Ümit Şenesen, Gülay Günlük Şenesen). İstanbul: Literatür Yayıncılık, (1995)
  9. Heise, D. R. (1969). Problems in Path Analysis and Causal Inferences, San Francisco: Jossey-Bass. Heise, D. R. (1975). Causal Analysis. New York: John Willey and Sons. Keskin, S. (1998). Path (iz) Katsayıları ve Path Analizi. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Ankara: Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Land, K. C. (1969). “Principles of Path Analysis”. American Sociological Association, (1), 3-37.
  10. Leclair, S. W. (1981). “Analysis: An Informal Introduction”. The Personneland Guidance Journal, (59), 643-646.
  11. Li, C. C. (1975). Path Analysis a Primer. California: The Boxwood Press.
  12. Lleras, C. (2005). “Path Analysis” Encyclopedis of Social Measurement, 3, 25-30.
  13. Olobatuyi, M. E. (1992). A User’s Guide to Path Analysis.Lanham: University Press of America. Shipley, B. (2000). Cause and Correlation in Biology: A User’s Guide to Path Analysis, Structural Equations and Causal Inference. Cambridge: Cambridge University Press.
  14. Sthevens, C. D. & Turner, M. E. (1959). “The Regression Analysis of Causal Paths”. International Biometric Society, 15(2), 236-258.
  15. Suhr, D. (2008).
  16. Step Your Way Through Path Analysis, Western Users of SAS Software Conference Proceedings. Erişim Tarihi: 15