Kesitsel Tasarım – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Ödev, Proje, Tez, Rapor, Essay, Makale Yaptırma *** Ödev, Proje, Makale, Essay, Tez yaptırma, ve diğer talepleriniz konusunda yardım almak için bize mail adresimizden ulaşabilirsiniz. *** bestessayhomework@gmail.com *** Makale yazdirma fiyatları, Parayla makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, İngilizce Makale yazdırma, Profesyonel Makale Yazımı, İngilizce makale yazma siteleri, Makale yazdirma fiyatları, Essay Sepeti, Essay Sepeti ekşi, Bilkent Essay Yazdırma, Essay yazma sitesi, İngilizce essay yazanlar, İngilizce essay yazdırma, Essay ödevi, Üniversite ödev YAPTIRMA, İşletme ödev YAPTIRMA, En iyi ödev YAPTIRMA sitesi, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, bestessayhomework@gmail.com *** 0 (312) 276 75 93

Kesitsel Tasarım – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

27 Ekim 2022 Kesitsel araştırma örnekleri Kesitsel araştırma özellikler Kesitsel araştırma yöntemi 0
Data Element

Kesitsel Tasarım

Kesitsel bir tasarımı izleyen tipik bir etkililik çalışması, genellikle bir ülkedeki bir dizi okuldaki öğrencilerin başarı sonuçlarını ölçer.

Öğrenci özellikleri (örneğin, SES, cinsiyet), öğretmen özellikleri (örneğin, öğretmen tarafından sınıfta bildirilen politika veya davranış, öğretmen deneyimi/bilgisi) ve okul özellikleri (örneğin, , öğretim üzerine okul politikası, okul öğrenme ortamı).

Farklı türde istatistiksel analizler (regresyon analizi gibi) kullanılarak bu arka plan ve bağlamsal faktörler bağımsız değişkenler olarak ele alınır ve başarı üzerindeki istatistiksel etkileri (başarıdaki varyasyonu tahmin etme yeteneği) belirlenir. Bununla birlikte, nedenselliğin yönünü, kesitsel verilerde karıştırmak mümkündür ve bu nedenle, bu tür verilerin analizine dayalı olarak nedensellik ifadeleri yapmaya çalışmadan önce dikkatli olunmalıdır.

Örneğin ve teorinin rolünü gösteren, araştırmacılar öğrencilerin ödev için harcadıkları zamanı başarı ile ilişkilendirdiklerinde, bazıları önemli bir negatif korelasyon buldu, yani ödevlerini yapmak için daha fazla zaman harcayan öğrencilerin daha düşük notlar alma eğiliminde oldukları anlamına geliyor.

Ancak negatif korelasyonu, öğrencilerden ne kadar çok ödev istenirse, elde edilen başarı düzeyinin o kadar düşük olduğu şeklinde yorumlamak mantıklı görünmemektedir. Olumsuz korelasyon için daha makul bir açıklama, özellikle her sınıftaki tüm öğrencilere aynı miktarda ve türde ödev verildiğinde, yetenek veya başarı düzeyi daha düşük olan öğrencilerin ödevlerini yapmak için daha fazla zaman ayırması olabilir.

Herhangi bir ödev vermemişlerse veya yapmamayı seçmişlerse, kazanımları aslında daha da düşük olabilir. Ayrıca, diğer çalışmalar genellikle ortaöğretim düzeyinde olumlu bir etki bulmuştur.

Nedenselliğin yönü üzerindeki kafa karışıklığı sorunu hemen hemen her sosyal bilimde iyi bilinmektedir. Ekonometride, kesitsel verilerden nedensellik ilişkileri çizmedeki bu zorluğa ‘içsellik’ sorunu denirken, sosyologlar ve psikologlar bu zorluğa ‘tersine çevrilmiş nedensellik’ sorunu olarak atıfta bulunurlar.

Bunun için başka bir terim de ‘seçim yanlılığı’dır; bu, numunedeki farklı grupların performans düzeylerinin, bir tedavi görmeden önce karşılaştırılabilir olmayabileceği ve bunun daha sonra sonuçları önyargılı hale getirdiği anlamına gelir.

Bu problemin tipik bir örneği, sınıf büyüklüğündeki varyasyonun etkilerini hesaba katan bir model geliştiren kişidir. Bu model, sınıf mevcudunun etkisini araştıran çalışmalarda bir seçim yanlılığı olduğunu göstermektedir, çünkü daha büyük sınıfların daha yüksek performans gösteren öğrenciler tarafından doldurulma eğiliminde olduğu gösterilmiştir (çünkü birçok okulda düşük yetenekli öğrencilere daha küçük gruplar halinde eğitim verilebilir). 

Ancak, bu sorunu tanımlamak için kullanılan terimden bağımsız olarak, özellikle bireysel/öğrenci düzeyinde bir çalışma yapıldığında, bu zorluğun kesitsel çalışmalarda ortaya çıkma olasılığının yüksek olduğu bilinmelidir. Bu sorunu en aza indirmenin bir yolu, bir tedavi uygulanmadan önce var olan öğrenciler arasındaki farklılıkları istatistiksel olarak kontrol etmektir.

Bu yaklaşım, önceden var olan farklılıkların ölçülmesini gerektirir, ancak kesitsel çalışmalarda bu tür ölçümler genellikle dikkate alınmaz.


Kesitsel araştırma örnekleri
Kesitsel araştırma nedir
Kesitsel araştırma yöntemi
Kesitsel araştırma
Kesitsel çalışma
Kesitsel araştırma özellikleri
Kesitsel araştırma Makale örneği
Tanımlayıcı araştırma


Bununla birlikte, EER’nin üçüncü ve dördüncü aşamalarında, boylamsal tasarımlar daha sık kullanılmaya başlandı ve böylece önceki başarı ve/veya diğer yetenek değişken(ler)i ile tedaviden sonraki bu önlemler de vardır.

Bu, eğitimsel etkililik alanındaki araştırmacıların bu tür tasarımları kullanmalarının ve dolayısıyla olası neden-sonuç ilişkileri hakkında daha güçlü argümanlar oluşturmanın artık mümkün olduğu anlamına da gelir.

Nedensel ilişkileri araştırmak için kesitsel çalışmaların kullanılmasından kaynaklanan diğer metodolojik problemlerin tartışmasına geçmeden önce, ulusal veri setlerinin artık mevcut olduğu ve EER içindeki araştırmacıların farklı prosedürleri kullanmaları gerektiği de kabul edilmelidir. seçim yanlılığına uyum sağlamak için de geliştirilmiştir.

Bu tekniklerin en eski ve en iyi bilinenlerinden biri geliştirildi. İki aşamalı bir prosedürde, bir programa katılanları katılmayanlarla karşılaştıran bir seçim modeli tahmin edilmeden önce, ilk önce ilgilenilen bir sonuç (örneğin matematik başarısı) için çoklu bir regresyon modeli de tahmin edilir.

Katılımcılar ve katılmayanlar arasında farklılıklar tespit edilirse, bunları düzeltmek için ilk modelde ayarlamalar yapılır. Ancak, seçim yanlılığını düzeltmek için kullanılan prosedürlerde sınırlamalar vardır. Bunlar temel olarak, seçim farklılıklarını saptamak ve düzeltmek için kullanılan seçim modelinin, örneğin önemli değişkenlerin eksik olması gibi, yanlış belirtilmiş olabileceği gerçeğinden de kaynaklanmaktadır.

Seçim yanlılığını düzeltmeye çalışmak için kullanılabilecek başka bir yöntem, hem sonuç hem de ilgili bağımsız değişkenlerle ilişkili olan ilgili gözlemlenen değişkenler için sonuçları da ayarlamaktır.

Bununla birlikte, bu yöntem kullanıldığında bile, gözlemlenmeyen özelliklerin program etkilerinin tahminlerini saptırmaya devam edebileceği de kabul edilmelidir.

Gözlemlenebilir seçim yanlılığı kavramından, kesitsel verilerden potansiyel bir hatalı nedensel çıkarım kaynağının, ihmal edilen değişkenler sorunu olduğu gözlemi de gelir.

Örneğin, istatistiksel bir modelde bağımsız bir değişken bağımlı bir değişkenle ilişkili olduğunda ve tahmin edilen ilişki nedensel terimlerle yorumlandığında, çalışılan bağımsız değişkenle ilişkili başka bağımsız değişken olmadığı da varsayılır (çoklu doğrusallık yok).

Bununla birlikte, bu tür ihmal edilmiş değişkenler varsa, bağımlı değişkenle ilişkili regresyon kalıntısı ile ilişkiliyse, tahmin edilen nedensel ilişkilerde yanlılığa yol açacak ve muhtemelen araştırmacıları gerçekten dahil olanlardan farklı değişkenlere nedensellik atfetmeye de yönlendirecektir.

Teorik olarak, bu sorunu çözmek için bir yaklaşım, tüm potansiyel değişkenleri ölçmek ve analiz etmek olacaktır. Bununla birlikte, araştırmacıların bunların hepsini seçmesine yardımcı olacak güçlü bir teori mevcut olsa bile, ilgili tüm değişkenleri dahil etmek pratik olarak da imkansızdır.

Bu nedenle, değişkenleri göz ardı etme sorunu, araştırmacıları bazı bağımsız değişkenleri neden olarak kabul etmeye yönlendirebilirken, pratikte, gerçekten bir neden-sonuç ilişkisine dahil olan bağımsız değişkenler, ölçülmediği veya dahil edilmediği için göz ardı da edilmiş olabilir. 

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir