SavedAdd your journal

Journals / Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri / 2010 / Cilt: 10 - Sayı: 3

Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama

Ömay ÇOKLUK
Pages
1357–1407
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)

Epistemolojik inanç yordayıcı değişkenindeki 1 birimlik artışın ise, yüksek eleştirel düşünme odds’unda %4.9’luk artışa yol açtığı belirlenmiştir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Lojistik regresyon analizinin temel odağı, bireylerin farklı gruplara ayrılarak sınıflanmasıdır.
📊
Key Findings & Data:Bu çalışmanın araştırma grubu, 2006-2007 Eğitim-Öğretim yılında Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi’nin, Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık bölümünde öğrenim görmekte olan toplam 200 öğrenciden oluşmaktadır.
💡
Conclusion & Impact:Epistemolojik inanç yordayıcı değişkenindeki 1 birimlik artışın ise, yüksek eleştirel düşünme odds’unda %4.9’luk artışa yol açtığı belirlenmiştir.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:2006-2007 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Özet

Lojistik regresyon analizinin temel odağı, bireylerin farklı gruplara ayrılarak sınıflanmasıdır. Bu çalışmada, iki kategorili (ikilem/dichotomous/binary) bağımlı değişken olarak ifade edilen belirli gruplara üye olma durumunu en iyi açıklayan bağımsız değişkenler kombinasyonunu belirlemeye yönelik ikili lojistik regresyon analizinin (binary logistic regression analysis) temel kavram ve süreçlerini açıklamak amaçlanmaktadır. Bu çalışmada yer alan bağımsız değişkenler; “Bilimsel Düşünme Becerisi Ölçeği” toplam puanı, “Epistemolojik İnanç Ölçeği” toplam puanı ve “Fatalizm Ölçeği” toplam puanıdır. Bağımlı (yordanan, ölçüt) değişken ise, eleştirel düşünme düzeyidir. Üç bağımsız değişken de sürekli iken, bağımlı değişken, düşük ve yüksek eleştirel düşünme düzeylerinden oluşan kategorik bir değişken olarak tanımlanmıştır. Bu çalışmanın araştırma grubu, 2006-2007 Eğitim-Öğretim yılında Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi’nin, Rehberlik ve Psikolojik Danışmanlık bölümünde öğrenim görmekte olan toplam 200 öğrenciden oluşmaktadır. Araştırmada, Deryakulu ve Büyüköztürk (2002) tarafından Türkçeye uyarlanmış olan “Epistemolojik İnanç Ölçeği”, Kökdemir (2003) tarafından Türkçeye uyarlanmış olan “Kaliforniya Eleştirel Düşünme Eğilimi Ölçeği”, Gündoğdu (2002) tarafından geliştirilen “Bilimsel Düşünme Becerisi Ölçeği (BDBO)” ve Şekercioğlu (2008) tarafından geliştirilen “Fatalizm Ölçeği (FO)” kullanılmıştır. Çalışmada lojistik regresyon analizinin her bir işlem adımının sırasıyla nasıl değerlendirileceğine ilişkin bilgiler sunulmuştur. Çalışma sonucunda amaçlanan model değişkenlerinin katsayı tahminleri incelendiğinde, bilimsel düşünme becerisi yordayıcı değişkenindeki 1 birimlik artışın, yüksek eleştirel düşünme odds’unda %14.4’lük artışa yol açtığı saptanmıştır. Epistemolojik inanç yordayıcı değişkenindeki 1 birimlik artışın ise, yüksek eleştirel düşünme odds’unda %4.9’luk artışa yol açtığı belirlenmiştir.

🔖

Cite This Article

ÇOKLUK, Ö. (2010). Lojistik regresyon analizi: kavram ve uygulama. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, Cilt: 10 - Sayı: 3, 1357–1407. https://ajindex.com/articles/346373

References (10)

  1. Agresti, A. (1996). An introduction to categorical data analysis. New York: John Wiley and Sons. Akkuş, Z., ve Çelik, M. Y. (2004, Eylül-Ekim). Lojistik regresyon ve diskriminant analizi yöntemlerinde önemli ölçütler. VII. Ulusal Biyoistatistik Kongresinde sunulan bildiri. Mersin Üniversitesi,
  2. Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Mersin. Arabacı, Ö. (2002). Lojistik regresyon analizi ve bir uygulama denemesi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Uludağ Üniversitesi,
  3. Sosyal Bilimler Enstitüsü, Bursa. Atasoy, D. (2001). Lojistik regresyon analizinin incelenmesi ve bir uygulaması. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Cumhuriyet Üniversitesi,
  4. Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sivas. Bircan, H. (2004). Lojistik regresyon analizi: Tıp verileri üzerine bir uygulama. Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 2, 185-208.
  5. Büyüköztürk, Ş. (2009). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum (9. bs). Ankara:
  6. PegemA Yayıncılık. Büyüköztürk, Ş., & Çokluk-Bökeoğlu, Ö. (2008). Discriminant analysis: Concept and application. Eurasian Journal of Educational Research, 33, 73-92.
  7. Büyüköztürk, Ş., Kılıç-Çakmak E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş. ve Demirel, F. (2008). Bilimsel araştırma yöntemleri (2. baskı). Ankara:
  8. PegemA Yayıncılık. Cook, D. (2008). Binary response and logistic regression analysis. www.public.iastate.edu/~stat415/ stephenson/stat415_chapter3.pdf adresinden 22 Kasım 2008 tarihinde edinilmiştir. Deryakulu, D. ve Büyüköztürk, Ş. (2002). Epistemolojik İnanç Ölçeği’nin geçerlik ve güvenirlik çalışması. Eğitim Araştırmaları, 18, 111-125.
  9. Deryakulu, D. ve Büyüköztürk, Ş. (2005). Epistemolojik inanç ölçeğinin faktör yapısının yeniden incelenmesi: Cinsiyet ve öğrenim görülen program türüne göre epistemolojik inançların karşılaştırılması. Eğitim Araştırmaları, 5 (18), 57-70.
  10. Field, A. (2005). Discovering statistics using SPSS (2nd ed.). London: Sage. Garson, G. D. (2008). Logistic regression. http://www2.chass.ncsu.edu/garson/PA765/ logistic.htm adresinden 22 Kasım 2008 tarihinde edinilmiştir. George, D., & Mallery, P. (2000). SPSS for Windows step-by-step: A simple guide and reference (2nd ed). Boston: Allyn and Bacon. Grimm, L.G., & Yarnold, P. R. (Eds.). (1995). Reading and understanding multivariate statistics. Washington D.C.: American Psychological Association. Gündoğdu, M. (2002). Üniversite öğrencilerinin bilimsel düşünme becerilerinin yordanması. Türk Psikolojik Danışma ve Rehberlik Dergisi, II (1