SavedAdd your journal

Journals / Alanya Akademik Bakış / 2022 / Cilt: 6 - Sayı: 3

Examination of OECD Countries with Multiple Variable Statistical Analysis in Terms of Education

OECD Ülkelerinin Eğitim Göstergeleri Bakımından Çok Değişkenli İstatistiksel Analizler ile İncelenmesi

Ceren YAMAN YILMAZ
Pages
2583–2597
Publication Date
2022-09-30
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)

As a result of the application, countries that are similar and different from each other in terms of basic education indicators were determined and the results were shared in a comparative way.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:This study aims to analyze 38 countries belonging to the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) with multivariate statistical analysis methods in terms of basic education indicators.
📊
Key Findings & Data:Analyzes were performed with SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) v.25.
💡
Conclusion & Impact:As a result of the application, countries that are similar and different from each other in terms of basic education indicators were determined and the results were shared in a comparative way.
🔬Design:Research Article
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz · Çok Boyutlu Ölçekleme · OECD

Abstract

This study aims to analyze 38 countries belonging to the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) with multivariate statistical analysis methods in terms of basic education indicators. In this context, clustering analysis, which provides high homogeneity within clusters and heterogeneity between clusters, and multidimensional scaling analysis, which provides mapping, were preferred. Analyzes were performed with SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) v.25. As a result of the application, countries that are similar and different from each other in terms of basic education indicators were determined and the results were shared in a comparative way.

Özet

Bu çalışma, İktisadi İşbirliği ve Gelişme Teşkilatı’na (Organisation for Economic Co-operationand Development -OECD) mensup 38 ülkenin temel eğitim göstergeleri bakımından çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemleri ile incelenmesini amaçlamaktadır. Bu kapsamda, küme içi yüksek homojenlik, kümeler arası yüksek heterojenlik sağlayan kümeleme analizi ve haritalandırma imkânı sunan çok boyutlu ölçekleme analizi tercih edilmiştir. Analizler SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) v.25 ile gerçekleştirilmiştir. Uygulama sonucunda temel eğitim göstergeleri bakımından birbirine benzeyen ve farklılık gösteren ülkeler tespit edilmiş ve sonuçlar karşılaştırmalı biçimde incelenmiştir.

🔖

Cite This Article

YILMAZ, C. Y. (2022). Examination of OECD Countries with Multiple Variable Statistical Analysis in Terms of Education. Alanya Akademik Bakış, Cilt: 6 - Sayı: 3, 2583–2597. https://ajindex.com/articles/456919

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (12)

  1. ADEM, M. (1980), “Eğitimin Kalkınmadaki Önemi ve Yeri”, Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Dergisi, 13(1). AKIN, H., EREN, Ö., 2012. “OECD Ülkelerinin Eğitim Göstergelerinin Kümeleme Analizi ve Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi ile Karşılaştırmalı Analizi”, Öneri Dergisi, 10 (37), 175-181.
  2. BLASHFIELD, R. K., ALDENDERFER, M. S., (1988). The Methods and Problems of Cluster Analysis, N. J.R., & C. R.B. (Eds.), Springer. Handbook of Multivariate Experimental Psychology: 447-473.
  3. Boston-ABD. BOLAT, B. A., 2011. “Eğitim Göstergeleri Açısından Türkiye ve Avrupa Birliği’ne Üye Ülkelerin Karşılaştırılması”, İşletme İktisadi Enstitüsü Dergisi, 22(69), 61-77.
  4. BULUT, H. (2018). R Uygulamaları ile Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler, Nobel Yayıncılık, Ankara.
  5. CAMKIRAN, C. (2020). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikler, Çok Boyutlu Ölçekleme, Ed. Dilek Altaş, İ. Esen Yıldırım, Seçin Yayınları,
  6. Ankara.
  7. GÜNDÜZ, S. 2011. Uzaklık Fonksiyonlarının Çok Boyutlu Ölçekleme Algoritmalarındaki Etkinliğinin İncelenmesi ve Uygulamalar, Yüksek Lisans Tezi, Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Adana. HAIR, J. F., BLACK, W. C., Babin, B. J., ve Anderson, R. E., (2014).
  8. Multivariate Data Analysis, Pearson Education Limited, United States of America. HARDLE, K. W., ve SIMAR, L., (2015). Applied Multivariate Statistical Analysis, Springer-Verlag, Berlin, Almanya. KALAYCI, Ş., (2017). SPPS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri, Dinamik Akademi, Ankara-Türkiye. TATLIDİL, H., (2002). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz, Akademi Matbaası, Ankara- Türkiye. TEZCAN, M. (1985). Eğitim Sosyolojisi. Ankara: Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi Yayınları.
  9. YAMAN YILMAZ, C. (2020). Türkiye’deki İllerin Bankacılık Faaliyetleri Açısından Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler ile İncelenmesi. Alanya Akademik Bakış, 4(2), Sayfa No. 471-493.
  10. YAVUZ, M. (2018).
  11. Eğitim Bilimine Giriş, Anı Yayıncılık, Ankara. T.C. Dış İşleri Bakanlığı OECD Daimi Başkanlığı, T.C. Dışişleri Bakanlığı - Oecd Daimi Temsilciliği - Bilgi Notları (mfa.gov.tr), 11.01.2022 Türkiye İş Bankası, https://www.isbank.com.tr, 01.01.2022
  12. OECD, Organisation for Economic Co-operation and Development, www.oecd.org, 01.01.2022