Journals / Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi / 2014 / Cilt: 29 - Sayı: 2

A Multi Criteria Approach For Statistical Software Selection in Education

Eğitimde İstatistiksel Yazılım Seçimine Çok Kriterli Bir Yaklaşım

Pages
129–143
Publication Date
2022-10-19
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)

The results indicate that when analysis characteristics are the main criteria with the highest priority, financial and vendor firm characteristics are the main criteria with the lowest priorities.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Statistical software is commonly used in the statistical lessons at universities.
📊
Key Findings & Data:An integrated model is proposed by combining Analytic Hierarchy Process (AHP) and Grey Relation Analysis (GRA) into a single evaluation model.
💡
Conclusion & Impact:The results indicate that when analysis characteristics are the main criteria with the highest priority, financial and vendor firm characteristics are the main criteria with the lowest priorities.
🔬Design:Modeling & Simulation
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Statistical software is commonly used in the statistical lessons at universities. The developments and enhancement in statistical software in recent years has considerably eased statistics education in these institutions. The purpose of this study is to develop an evaluation model considering the quantitative and qualitative criteria for statistical software selection in an outsourcing user of these programs variety fields, especially in education. An integrated model is proposed by combining Analytic Hierarchy Process (AHP) and Grey Relation Analysis (GRA) into a single evaluation model. The model is illustrated with a case study of a team of five people including academics and software developers well versed in the use and development of such software to demonstrate the effectiveness of this integrated method. AHP has been applied to determining weight of criteria and GRA has been performed for determining the most appropriate statistical software. The results indicate that when analysis characteristics are the main criteria with the highest priority, financial and vendor firm characteristics are the main criteria with the lowest priorities. Also according to GRA results, the most appropriate statistical software is SPSS and Statgraph is in last rank with a low level of significance.

Özet

İstatistiksel yazılımlar, üniversitelerdeki istatistik derslerinde sıklıkla kullanılmaktadır. Son yıllarda istatistik yazılımlarının iyileştirilerek geliştirilmesi, bu kurumlarda verilen istatistik eğitimini de büyük ölçüde kolaylaştırmıştır. Bu çalışmanın amacı, eğitim başta olmak üzere çok çeşitli alanlarda kullanılan istatistiksel yazılımların seçimi için nicel ve nitel kriterlerin bir arada değerlendirildiği bir model geliştirmektir. Çalışmada Analitik Hiyerarşi Süreci (AHS) ve Gri İlişkisel Analizin (GİA) birlikte kullanımıyla bütünleşik bir model önerisinde bulunulmuştur. Söz konusu modelin etkililiğini ortaya koyabilmek için, gerek kullanıcı gerekse programcı olarak uzman olan akademisyenler ve programcılardan oluşan beş kişilik bir ekiple bir örnek olay uygulaması yapılmıştır. Kriterlerin ağırlıklarını belirlemek için AHS, en uygun istatistiksel yazılım seçimini gerçekleştirmek için ise GİA kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, en yüksek önceliğe sahip olan ana kriterin analiz özellikleri, en düşük önceliklere sahip olan ana kriterlerin ise finansal özellikler ile satıcı firma özellikleri olduğunu ortaya koymuştur. Aynı zamanda GİA sonuçlarına göre SPSS en uygun istatistiksel yazılım olarak belirlenirken, Statgraph en düşük önem derecesine sahip yazılım olmuştur.

🔖

Cite This Article

GİRGİNER, N., ERTUĞ, Z. K. (2022). A Multi Criteria Approach For Statistical Software Selection in Education. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Cilt: 29 - Sayı: 2, 129–143. https://ajindex.com/articles/531914

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (19)

  1. Altman, M. & Mcdonald, M. (2001). Choosing reliable statistical software, PS: Political Sci. Politics, 43 (3), 681-687.
  2. Altuzarra, A., Maria, J., Jimenez, M. & Salvador, M. (2007). A Bayesian priorization procedure for AHP-group decision making, European Journal of Operational Research, 182 (1), 367-382.
  3. Ayağ, Z. ve Özdemir, R.G. (2007). An intelligent approach to ERP software selection through fuzzy ANP, International Journal of Production Research, 45 (10), 2169-2194.
  4. Başlıgil, H. (2005).
  5. Bulanık AHP ile yazılım seçimi, Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 3, 27-33.
  6. Chang, C.W., Wu, C.R., Lin, C.T. & Chen, H.C. (2007). An application of AHP and sensitivity analysis for selecting the best slicing machines, Computers and Industrial Engineering, 52 (3), 296-307.
  7. Chou, T.Y., Lin, W.T., Lin, C.Y., Chou, W.C. & Huang, P.H. (2004). Application of the PROMETHEE technique to determine depression outlet location and flow direction in DEM, Journal of Hydrology, 287, 49-61.
  8. Çörekçioğlu, M. ve Güngör, A. (2005). ERP yazılımı seçiminde Analitik Hiyerarşi Sürecinin kullanımı, 4. Üretim Araştırmaları Sempozyumu, 8-10
  9. Ekim, Konya, 2-4.
  10. Deng, J. (1989).
  11. Introduction to Grey System Theory, The Journal of Grey System, 1 (1), 1-24.
  12. Dielman, T. (2002). The numerical accuracy of statistical calculations in Excel 2000 and Minitab version, Journal of Business and Management, 8 (2), 199-207.
  13. Forman, E. & Peniwati, K. (1998). Aggregating individual judgments and priorities with the Analytic Hierarchy Process, European Journal of Operational Research, 108 (1), 165-169.
  14. Girginer, N. ve Kaygısız, Z. (2009). İstatistiksel yazılım seçiminde Analitik Hiyerarşi Süreci ve 0-1 Hedef Programlama yöntemlerinin birlikte kullanımı, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 10 (1), 211-233.
  15. Hsia, K.H. & Wu, J.H. (1997). A study on the data preprocessing in Grey Relational Analysis, Journal of Chinese Grey System, 1, 47-53.
  16. Jalal, N. & Ray, J.P. (1999). Software selection for simulation in manufacturing: A review, Simulation Practice and Theory, 7 (1), 1-14.
  17. Javalgi, R.G, Armacost, R.L. & Hosseini, J.C. (1989). Using the Analytical Hierarchy Process for bank management: analysis of customer bank selection decisions, Journal of Business Research, 19 (1), 33-49.
  18. Keeling, K.B. & Pavur, R.J. (2007). A comparative study of the reliability of nine statistical software packages, Computational Statistics & Data Analysis, 51 (8), 3811-3831.
  19. Kitchen, A. M., Dranchenberg, R. & Symnaz