Journals / Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi / 2014 / Cilt: 0 - Sayı: 2014

Determining the profile of individuals internet usage in Turkey by latent class analysis

Gizli sınıf analizi ile Türkiye'de kişisel internet kullanım profilinin belirlenmesi

Pages
403–418
Publication Date
2022-10-11
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)

Firstly, the profile of internet using in Turkey is determined by using the descriptive statistics and a set of mutually exclusive latent classes for the individuals internet usage activities in Turkey is identified by the latent class analysis.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:In the latent class analysis, it is assumed that each of the observed indicators is caused by the unobserved indicator or latent variable.
📊
Key Findings & Data:In this study, the microdata Information and Communication Technology (ICT) Usage Survey on Households and Individuals obtained from the research of Turkish Statistical Institute in 2012 are used.
💡
Conclusion & Impact:Firstly, the profile of internet using in Turkey is determined by using the descriptive statistics and a set of mutually exclusive latent classes for the individuals internet usage activities in Turkey is identified by the latent class analysis.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2012 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

In the latent class analysis, it is assumed that each of the observed indicators is caused by the unobserved indicator or latent variable. The patterns of interrelationships among the observed indicators are analyzed to inspect the underlying latent variable. The source of the relationships between the observed variables is assumed to be the latent variable. The interrelationships among the observed indicators can be thought as conditionally independent by controlling the determined latent variable. The analysis depends on the interpretations of the latent class probabilities, conditional probabilities and the odds ratios. In this study, the microdata Information and Communication Technology (ICT) Usage Survey on Households and Individuals obtained from the research of Turkish Statistical Institute in 2012 are used. Firstly, the profile of internet using in Turkey is determined by using the descriptive statistics and a set of mutually exclusive latent classes for the individuals internet usage activities in Turkey is identified by the latent class analysis.

Özet

Gizli Sınıf Analizinde gözlenen tüm değişkenlerin gözlenemeyen gizli bir değişkenin nedeni olduğu kabul edilmektedir. Gizli değişkeni karakterize edebilmek amacıyla gözlenen değişkenler arasındaki ilişkilerin yapıları incelenmektedir. Analizde gözlenen değişkenler arasındaki ilişkinin kaynağı gizli değişkendir. Buna göre gizli değişkenin kontrol değişkeni olarak belirlenmesi durumunda gözlenen değişkenler arasındaki ilişkinin koşullu bağımsız olduğu söylenebilir. Analiz gizli sınıf olasılıkları, koşullu olasılıklar ve üstünlük oranlarının yorumuna dayanır. Bu çalışmada Türkiye İstatistik Kurumunun 2012 yılında düzenlediği Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması nın mikro verileri temel alınmıştır. Araştırmada öncelikle Türkiyede internet kullanımının profili tanımsal istatistik ölçülerle belirlenmiş ve Türkiyede bireylerin internet kullanım faaliyetlerine göre kaç sınıfta toplanabileceği Gizli Sınıf Analizi ile incelenmiştir.

🔖

Cite This Article

ARICIGİL, Ç. Ç., ÖZDEMİR, M., TAŞ, N. (2022). Determining the profile of individuals internet usage in Turkey by latent class analysis. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt: 0 - Sayı: 2014, 403–418. https://ajindex.com/articles/493683

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (13)

  1. Agresti, A. (1990). Categorical Data Analysis. (1st ed.). Wiley Series in Probability and Mathematical Statistics, Applied Probability and Statistics, John Wiley & Sons, U.S.A. Anderson, T. W. (1954). On Estimation of Parameters in Latent Structure Analysis. Psychometrika, 19:1-10.
  2. Aricigil Cilan, Ç., Acar Bolat, B., Coşkun, E. (2009). Analyzing Digital Divide Within And Between Member And Candidate Countries Of European Union. Government Information Quarterly, 26, 98-105.
  3. Corrochner, N. & Ordaning, A. (2002). Measuring the Digital Divide: A Framework for the Analysis of Cross-Country Differences. Journal of Information Tecnology, 17, 9-19.
  4. Cullen, R. (2001). Adressing The Digital Divide. Online Information Review, 25(5), 311-320.
  5. Cura T. (2009). Yöneticiler için Bilişim Teknolojileri ve Enformasyon Sistemleri. (1. Baskı). Sistem Yayıncılık, İstanbul.
  6. Çakır, H. & Topçu, H. (2005). Bir İletişim Dili Olarak İnternet. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 19, 71-96.
  7. Doğruer, N., Meneviş, İ. & Ramadan, E. (2010). Öğretmen Adaylarının İnternet Kullanımı. International Conference on New Trends in Education and Their Implications, 920-924.
  8. Dragulanescu, N. G. (2002). Social Impact of the “Digital Divide” in a Central-Eastern European Country. International Information & Library Review, 34, 139–151. Dursun, F. (2004). Üniversite Öğrencilerinin İnterneti Kullanma Amaçları. XIII. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı, 1-11.
  9. Fairlie, R. W., Beltran, D. O., Das, K. K. (2010). Home computers and educational outcomes: Evidence from the NLSY97 and CPS. Economy Inquiry, 48, 771–792. Forman, C., Goldfarb, A. & Greenstein, S. (2005). How Did Location Affect Adoption of the Commercial Internet? Global Village vs. Urban Leadership. Journal of Urban Economics, 58, 389–420. Goodman, L.A. (1974). The Analysis of Systems of Qualitative Variables When Some of the Variables are Unobservable, Part I-A: Modified Latent Structure Approach. American Journal of Sociology, 79, 1179-1259.
  10. Goodman, L.A. (1979). On the Estimation of Parameters in Latent Structure Analysis. Psychometrika, 44, 123-128.
  11. Green, B.F. (1951). A General Solution for the Latent Class Model of Latent Structure Analysis. Psychometrika, 16, 151-166.
  12. Green, B.F. (1952). Latent Structure Analysis and Its Relation to Factor Analysis. Journal of the American Statistical Association, 47, 71-76.
  13. Henry, N.W. (1983). Latent Structure Analysis. In S. Kotzand & N.L. Johnson (eds.) Encyclopedia of Statistical Sciences, (pp. 497-504), W