İstatistiksel Analiz – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Çalışmanın Tasarımı
Bu çalışmanın ampirik kısmı, birinci sınıf Uluslararası İşletme Çalışmaları ve Uluslararası Ekonomi lisans programlarına katılan 729 öğrenciden elde edilen verileri rapor etmektedir. Her iki program da probleme dayalı öğrenme yöntemine göre tasarlanmıştır.
Öğrenciler, programlarının ilk haftasında üstbilişsel beceriler konusunda eğitim alırlar. Aynı dönemde AILI uygulanır. Final sınavına katılmadan iki hafta önce uyarlanmış SATS anketleri uygulanır. Daha sonra bu öğrencilerin ilk yarı yarıyıldaki iki paralel, bütünleşik ders için ders performansları elde edilir.
Bu iki ders, Matematik ve İstatistik’i bütünleştiren Sayısal Yöntemler ve Örgütsel teori ile Pazarlama’yı bütünleştiren Yönetim’den oluşmaktadır. Ders performans ölçütleri, Kantitatif Yöntemler dersi final sınavındaki kısmi puanlar (Matematik puanı ve İstatistik puanı), yönetim final sınavındaki kısmi puanlardan (tüm konular için çoktan seçmeli maddeler, Örgütsel teori için açık sorular ve açık uçlu sorulardan) oluşur. Pazarlama soruları) ve üç ara sınav tarafından üretilen Matematik ve İstatistik sınav puanları yer alır.
Ampirik analizin bir kısmı üstbiliş, özne motivasyonları ve özne türü arasındaki ilişkiyle ilgilidir. Konular ve ilgili kurs performansları iki geniş kategoride sınıflandırılır: İşletme eğitimi temel kursları ve Matematik odaklı hizmet kursları.
Bu iki kategori, sert ve yumuşak olarak etiketlenebileceği gibi, saf ve uygulamalı veya cansız ve hayat olarak da etiketlenebilir. Bu son etiketler, akademik konuların Biglan sınıflandırmasından kaynaklanmaktadır. Üstbiliş ve ders performansı açısından iki kategori arasındaki ilişkideki farklılıklar, böylece konuların uygulamalı ve yaşam yönlerinin etkisinin yorumlanmasına olanak tanır.
İstatistiksel Analiz
Analizde ilk adım olarak, motivasyon öz-bildirim araçlarından maddeler parsellendi. Aynı alt ölçekteki maddelerin birkaç parselde veya mini ölçekte bir araya getirildiği madde parselleme tekniği, ampirik çalışmalarda aşağıdakiler dahil olmak üzere çeşitli nedenlerle benimsenmiştir: (a) daha sürekli ve normal dağılımlı gözlemlenen verilerin elde edilmesi; (b) daha çekici bir değişken/örnek büyüklüğü oranı elde etmek için model parametrelerinin sayısını azaltmak; ve (c) kararlı parametrelerin tahmin edilmesi.
Çalışmamızda modelin örneklem büyüklüğüne göre büyüklüğü, özne motivasyonlarının faktör modelinin tahmininde kendi içinde parselleme adımını zorunlu kılmaktadır. Bir ön adım olarak tüm ölçeklerin veya alt ölçeklerin tek boyutlu olması sağlanmıştır.
Parselleme öğelerinde, Hau ve Marsh (2004) güçlü normal olmama durumunda, ters çarpıklığa sahip öğe çiftlerinden parseller oluşturarak çarpıklığı dengelemeyi önerir. Parselleme için bir ön adım olarak, verilerin normal olmama derecesi belirlendi.
Motivasyon verilerinde, çoğu öğe Hau ve Marsh’ın ‘orta derecede normal olmayan’ kategorisine girer, bu da çarpıklık = 1.0 ve basıklık = 1.5 anlamına gelir; özellikle çaba ile ilgili bazı öğeler, biraz daha güçlü normal olmayanlığa sahiptir. Buna ek olarak, tüm ölçekler, Hau ve Marsh tarafından tanımlanan tipik öz-bildirim verilerinin hafif negatif çarpık olma örüntüsünü karşılar, ancak, zor dersler Matematik ve İstatistik’teki, pozitif çarpık olan Zorluk maddeleri hariç. Bir dengeleme parselleme planı kabul edildi, ancak çoğu öğe aynı yönde eğrilik ve basıklığa sahip olduğundan, bu planla elde edilen dengeleme kapsamı sınırlıdır.
Bu çalışmada kullanılan modeller DFA (doğrulayıcı faktör analizi) veya SEM (yapısal eşitlik modellemesi) tipindedir. CFA modelleri, ilişkili özelliklere izin verir. Konuya özgü modellerde, özellik korelasyonları, başarı motivasyonlarının farklı yönleri ve üstbilişin farklı yönleri arasındaki ilişkileri temsil eder.
Çoklu denek modelinde, bu faktörlere ek olarak özellik korelasyonları, farklı denekler için benzer başarı motivasyon faktörlerinin ilişkilerini temsil eder. Modeller, maksimum olabilirlik tahmini kullanılarak LISREL (sürüm 8.72) ile tahmin edildi.
Hangi istatistiksel analiz nerede kullanılır
Makalede istatistiksel analiz yöntemleri
İstatistik veri analizi ders notları
Fark analizi örnekleri
İstatistiksel Analiz yöntemleri pdf
Biyoistatistik analiz yöntemleri
Tanı Testlerinin değerlendirilmesinde İstatistiksel Yöntemler
Data analiz yöntemleri
İstatistiksel Sonuçlar
Verilerin Tanımlayıcı İstatistikleri
Öğrenciler, öz değerlendirmeleri açık sözlü olmasa da, kendilerini eleştirel düşünürler olarak görürler. Alt ölçekleri ölçekler halinde topladıktan sonra, birleştirilmiş üstbilişsel bileşenlerin ortalamaları (ve standart sapmaları) şunlardır: Bilgi: 4.9 (0.63); Beceriler: 4,9 (0,75); ve Tutum: 5.2 (0.66). Figür. 11.1, kutu grafikleri aracılığıyla üç ölçeğin her birinin dağılımlarını gösterir.
Dağılımlar, 1-7 Likert ölçeğinin 4’ünün nötr değerini açıkça aşan ortalama değerler etrafında oldukça simetriktir. Öğrenci üstbilişsel tutumlarını bilgi ve becerilerinden biraz daha olumlu olarak değerlendirir ve yayılma sınırlı olduğu için öğrencilerin büyük çoğunluğu her üç ölçekte de nötrün üzerinde puan alır.
Motivasyon verilerinin Tanımlayıcı İstatistikleri, gösterilen iki Etki ve Çaba ölçeğinin kutu çizimleri ile Tablo 11.3’te gösterilmiştir. verileri en net şekilde çaba dışındaki tüm motivasyonel değişkenlerde bulunan ilk model, iki matematik odaklı ders olan Matematik ve İstatistik ile davranışa dayalı iki ders olan Örgütsel teori ve Pazarlama arasındaki ölçek dağılımları arasındaki ayrımdır.
Kısa olması için sert ve yumuşak konular olarak ele alınacak olan bu sınıflandırma, zor konular öğrencilerin motivasyonları açısından yumuşak konulardan net bir şekilde ayrıldığı için anlamlıdır. Sadece öğrenme çabası, sert ve yumuşak arasında derinden bir ayrım yapmaz, ister zor konulardaki varyasyon yumuşak konulardan daha büyük olma eğiliminde olsun.
Eleştirel düşünmede olduğu gibi, öğrencilerin öğrenme motivasyonlarına ilişkin kendi algıları, bariz bir istisna dışında, ölçeğin olumlu tarafında yer alır: öğrenciler, ölçekle ifade edildiği gibi, açıkça tarafsız seviyenin altında olan Matematik ve İstatistik konularını zor olarak algılarlar.
Bu iki zor dersi, yumuşak derslerden çok daha zor olarak algılama eğiliminin ötesinde, öğrenciler algılarında oldukça tek anlamlıdır: Zor dersler için, Zorluk puanındaki değişim, diğer herhangi bir motivasyon değişkenindeki değişimden daha düşüktür.
Ölçülen yapıların üçüncü seti, çalışılan konuların aralığındaki ders performansları ile ilgilidir. Ders performans değişkenlerinin tek değişkenli dağılımları, öğrencileri test etmenin prosedürel yönlerine güçlü bir şekilde bağlı olduğundan, asıl ilgimiz bu dağılımlarda değil, ders performans göstergeleri ile öğrencilerin üstbilişsel ve motivasyonel yönlerdeki benlik algıları arasındaki ilişkilerdir. Yedi ders performans göstergesi ile tablonun satırları boyunca düzenlenen üç üstbilişsel faktör, aynı konu için altı motivasyon ve Matematik için altı motivasyon arasındaki korelasyonları içerir.Herhangi Bir Alan Bulunamadı.
Biyoistatistik analiz yöntemleri Data analiz yöntemleri Fark analizi örnekleri Hangi istatistiksel analiz nerede kullanılır İstatistik veri analizi ders notları İstatistiksel analiz yöntemleri pdf Makalede istatistiksel analiz yöntemleri Tanı Testlerinin değerlendirilmesinde İstatistiksel Yöntemler