Öğrencilerin Okudukları Bölümlerinden Duydukları Memnuniyeti Etkileyen Faktörlerin Sıralı Lojistik Regresyon Analizi ile Belirlenmesi

Öz

Bu çalışmanın amacı, öğrencilerin bölümlerine olan memnuniyetlerini etkileyen değişkenleri, sıralı lojistik regresyon analizi ile belirlemektir. Bağımlı ve bağımsız değişken ayrımının yapılarak bağımsız değişkenlerin bağımlı değişken üzerindeki etkisi incelenmeye çalışıldığından dolayı çalışma genel tarama modelleri arasından ilişkisel tarama modeli seçilerek yapılmıştır. Çalışmanın kapsamını Aydın Adnan Menderes Üniversitesi Nazilli İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesinin farklı bölümlerinde okuyan 676 öğrenci oluşturmaktadır. Çalışmada veri toplama araçlarından biri olan anket tekniğinden faydalanılmış ve hazırlanan anketler öğrencilere online olarak uygulanmıştır. Çalışmada sıralı lojistik regresyon analizi kullanılmış ve buna göre cinsiyet ve sınıf değişkenlerinin, bağımlı değişken üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etki oluşturduğu, kız öğrencilerin erkek öğrencilere göre bölümlerinden daha fazla memnun oldukları sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca öğrencilerde sınıf ilerlemesinin bölümlerinden memnuniyetlerinde azalma oluşturduğu sonucuna da varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Öğrenci Memnuniyeti
• Sıralı Lojistik Regresyon
• Cinsiyet
• Sınıf

Determination of Factors Affecting Students' Satisfaction with The Departments They Study by Ordinal Logistic Regression Analysis

Abstract

The aim of this study is to determine the variables that affect students' satisfaction with their departments by using ordinal logistic regression analysis. Since the effect of independent variables on the dependent variable is examined by making the distinction between the dependent and independent variables, the study was conducted by choosing a relational screening model among the general screening models. The scope of the study consists of 676 students studying at different departments of the Faculty of Economics and Administrative Sciences at Nazilli Adnan Menderes University. In the study, the survey method, one of the data collection methods, was used and the prepared surveys were applied to the students online. Ordinal logistic regression analysis used in the study and accordingly, it was concluded that gender and class variables had a statistically significant effect on the dependent variable and that female students were more satisfied with their departments than male students. In addition, as the class progressed, it was concluded that the students' satisfaction with their departments decreased.

Keywords

• Student Satisfaction
• Sequential Logistic Regression
• Gender
• Class

References

1. Adejumo, A. O. ve Adetunji, A. A. (2013). Application of ordinal logistic regression in the study of students’ performance. Mathematical Theory and Modeling, 3(11), 10-19.
2. Agresti, A. (2002). Categorical data analysis. New York: John Wiley ve Sons, Inc.
3. Akın, H. B. ve Şentürk, E. (2012). Bireylerin mutluluk düzeylerinin ordinal lojistik regresyon analizi ile incelenmesi. Öneri, 10(37), 183-193.
4. Albayrak, A. S. (2006). Uygulamalı Çok değişkenli istatistik teknikleri. Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
5. Arı, E. ve Yıldız, Z. (2014). Parallel lines assumption in ordinal logistic regression and analysis approaches. International Interdisciplinary Journal of Scientific Research, 1(3), 8-23.
6. Arı, E. ve Yıldız, Z. (2016). Bireylerin yaşam memnuniyetini etkileyen faktörlerin sıralı lojistik regresyon analizi ile incelenmesi. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi, 9(42), 1362-1374.
7. Athiyaman, A. (1997). Linking student satisfaction and service quality perceptions: The case of university education. European Journal of Marketing, 31(7), 528-540.
8. Ayhan, S. (2006). Sıralı lojistik regresyon analiziyle Türkiye’deki hemşirelerin iş bırakma niyetini etkileyen faktörlerin belirlenmesi (Yüksek Lisans Tezi). Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi'nden edinilmiştir. (Tez No. 184033).

9. Barak, N. A., Saraçbaşı, O., Halil, M. ve Arıoğul, S. (2005). Genelleştirilmiş sıralı lojistik regresyon modeli. VIII. Ulusal Biyoistatistik Kongresi, (s. 171-180). Bursa.
10. Baskan, G. A. (2001). Öğretmenlik mesleği ve öğretmen yetiştirmede yeniden yapılanma. Hacettepe Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 20, 16-25.
11. Butt, B. Z. ve Rehman, K. (2010). A study examining the students satisfaction in higher education. Procedia Social and Behavioral Sciences, 2, 5446–5450.
12. Chen, C. ve Hughes, J. (2004). Using ordinal regression model to analyze student satisfaction questionnaires. Association for Institutional Research, 1, 1-13.
13. Çokluk, Ö. (2010). Lojistik regresyon analizi: Kavram ve uygulama. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 10(3), 1357-1407.
14. Coşkun, S., Kartal, M., Coşkun, A. ve Bircan, H. (2004). Lojistik regresyon analizinin incelenmesi ve dişhekimliğinde bir uygulaması. Cumhuriyet Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Dergisi, 7(1), 41-50.
15. Creswell, J. W. (2006). Understanding mixed methods Research, (Chapter 1). http://www.sagepub.com /upm-data/10981_ Chapter_1.pdf adresinden alındı (Erişim tarihi: 16.02.2020).
16. Dağlıoğlu, H. ve Erbaş S. O. (2017). Kısıtlandırılmamış kısmi oransal odds modelinin doğru sınıflandırma performansı üzerine bir çalışma. Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 3(3), 14-26.
17. Dougles, J., Douglas, A. ve Barnes, B. (2006). Measuring student satisfaction at a UK university. Quality Assurance in Education, 14(3), 251-267.
18. Elamir, E. ve Sadeq, H. (2010). Ordinal regression to analyze employees’ attitudes towards the application of total quality management. Journal of Applied Quantitative Methods, 5(4), 647-658.
19. Elliot, K. M. ve Shin, D. (2002). Student satisfaction: An alternative approach to assessing this important concept. Journal of Higher Education Policy and Management, 24(2), 197-209.
20. Elliott, K. M. ve Healy, M. A. (2001). Key factors influencing student satisfaction related to recruitment and retention. Journal of Marketing for Higher Education, 10(4), 1-11.
21. Erdoğan, E. ve Bulut, E. (2015). İşletme bölümü öğrencilerinin memnuniyet düzeylerini etkileyen faktörlerin araştırılması. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 11(26), 151-169.
22. Field, A. (2005). Discovering statistics using SPSS (2nd edition b.). London: Sage.
23. Goldstein, H. A. ve Renault, C. S. (2004). Contributions of universities to regional economic development: A quasi-experimental approach. Regional Studies, 38(7), 733-746.
24. Görmüş, A. Ş. (2009). Entelektüel sermaye ve insan kaynakları yönetiminin artan önemi. Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Dergisi, 11(1), 57-75.
25. Gürsakal, N. (2009). Çıkarımsal istatistik Minitab-SPSS uygulamalı. Bursa: Dora.
26. Gürsakal, N. (2012). Betimsel istatistik Minitab-SPSS uygulamalı. Bursa: Dora.
27. Hanssen, T. ve Solvoll, G. (2015). The importance of university facilities for student satisfaction at a Norwegian University. Facilities, 33(13/14), 744-759.
28. Hummel, T. J. ve Lichtenberg, J. W. (2001). Predicting categories of improvement among counseling center clients. Seattle: The American Educational Research Association.
29. Isani, U. A. ve Virk, M. L. (2005). Higher education in Pakistan. Islamabad: National Book Foundation.
30. Kalaycı, Ş. (Ed.) (2010). SPSS uygulamalı çok değişkenli istatistik teknikleri. Ankara: Asil Yayın Dağıtım.
31. Kalfa, V. R. ve Karagül, N. (2014). Pamukkale Üniversitesi’nde okuyan öğrencilerin başarı durumlarını etkileyen faktörlerin lojistik regresyon analizi ile belirlenmesi. Isparta: 5th International Symposium on Econometrics, Operations Research and Statistics.
32. Karasar, N. (2016). Bilimsel araştırma yöntemi: Kavramlar, ilkeler ve yöntemler. Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
33. Khan, M. A. ve Almas, A. (2013). A study of student satisfaction in the University of Agriculture Faisalabad. International Journal of Intelligent Technologies and Applied Statistics, 6(1), 21-34.
34. Kleinbaum, D. G. ve Klein, M. (2010). Ordinal logistic regression. D. G. Kleinburg ve M. Klein (Ed.), Logistic regression (s. 463-488) içinde. New York: Springer.
35. Korkmaz, M., Güney, S. ve Yiğiter, Ş. Y. (2012). The importance of logistic regression implementations in the Turkish livestock sector and logistic regression implementations/fields. Harran Journal of Agriculture and Food Sciences, 16(2), 25-36.
36. Korkulu, A. Y. ve Albez, A. (2018). Meslek yüksekokulu öğrencilerinin bölümlerinden memnuniyetleri üzerinde etkili olan faktörlerin belirlenmesi: Aşkale MYO örneği. (s. 949-960). Edirne: IX. IBANESS.
37. Krejcie, R. ve Morgan, D. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and Psychological Measurement, 30, 607-610.
38. Kurt, Ç. ve Erdem, A. (2012) Öğrenci başarısını etkileyen faktörlerin veri madenciliği yöntemleriyle incelenmesi. Politeknik Dergisi, 15(2), 111-116.
39. Larasati, A., DeYong, C. ve Slevitch, L. (2011). Comparing neural network and ordinal logistic regression to analyze attitude responses. Service Science, 3(4), 304-312.
40. Lee, G., Jolly, N., Kench, P. ve Gelonesi, B. (2000). Factors related to student satisfaction with university. 4th Pacific Rim-First Year in Higher Education Conference: Creating Futures for a New Millennium konferansında sunulan bildiri, Brisbane, Australia. Erişim Adresi: http://fyhe.com.au/past_papers/papers/JollyPaper.doc
41. Lipsitz, S. R., Fitzmaurice, G. M. ve Molenberghs, G. (1996). Goodness-of-fit tests for ordinal response regression models. Journal of the Royal Statistical Society, 45(2), 175-190.
42. McCullagh, P. (1980). Regression models for ordinal data. Journal of the Royal Statistical Society - Series B, 42(2), 109-142.
43. McCullagh, P. ve Nelder, J. A. (1989). Generalized linear models. London: Chapman and Hall.
44. Norusis, J. M. (2005). SPSS 14.0 advanced statistical procedures companion. www.norusis.com/pdf/ ASPC_v13.pdf. adresinden alındı (Erişim Tarihi: 15/03/2020).
45. Nwakuya, M. T. ve Mmaduka, O. (2019). Ordered logistic regression on the mental health of undergraduate students. International Journal of Probability and Statistics, 8(1), 14-18.
46. O'Driscoll, F. (2012). What matters most: An exploratory multivariate study of satisfaction among first year hotel/hospitality management students. Quality Assurance in Education, 20(3), 237-258.
47. Osman, A. R., Saputra, R. S. ve Saha, J. (2017). Determinants of student satisfaction in the context of higher education: A complete structural equation modeling approach. British Journal of Marketing Studies, 5(6), 1-14.
48. Özdamar, K. (1997). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi I: MINITAB, SPSS, SYSTAT. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları.
49. Özdamar, K. (1999). Paket programlar ile istatistiksel veri analizi – 1: SPSS – MINITAB. Eskişehir: Kaan Kitabevi.
50. Özdinç, D. (1999). Bankaların değerlendirilmesinde istatistiksel bir yaklaşım. İktisat İşletme ve Finans, 158, 74-93.
51. Özer, H. ve Sarı, A. (2009). Kovaryans analizi modelleriyle üniversite öğrencilerinin başarılarını etkileyen faktörlerin belirlenmesi: Atatürk Üniversitesi İİBF öğrencileri için bir uygulama. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 24(2), 105-126.
52. Pulkstenis, E. ve Robinson, T. (2004). Goodness-of-fit tests for ordinal response regression models. Stat. Med., 23, 999-1014. Schertzer, C. B. ve Schertzer, S. M. (2004). Student satisfaction and retention: A conceptual model. Journal of Marketing for Higher Education, 14(1), 79-91.
53. Şeker, R., Çınar, D. ve Özkaya, A. (2004). Çevresel faktörlerin üniversite öğrencilerinin başarı düzeyine etkileri. XIII. Ulusal Eğitim Bilimleri Kurultayı, İnönü Üniversitesi, Malatya, 6-9 Temmuz 2004.
54. Şerbetçi, A. ve Özçomak, M. S. (2013). Sıralı lojistik regresyon analizi ile istatistik ve ekonometri derslerinde başarıyı etkileyen faktörlerin belirlenmesi: Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi öğrencileri üzerine bir uygulama. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(1), 89-110.
55. Stutler, D. ve Calvario, D. (1996). In alumni support, satisfaction matters. Fund Raising Management, 27(9), 12-14.
56. Sümbüloğlu, K. ve Akdağ, B. (2009). İleri biyoistatistiksel yöntemler. Ankara: Hatiboğlu Basım ve Yayım.
57. Tessema, M., Ready, K. ve Malone, C. (2012). Effect of gender on college students’ satisfaction and achievement: The case of a midsized midwestern public university. International Journal of Business and Social Science, 3(10), 1-11.
58. Thomas, E. H. ve Galambos, N. (2004). What satisfies students? Mining student-opinion data with regression and decision tree analysis. Research in Higher Education, 45, 251-269.
59. Tüzüntürk, S., Taşkın, Ç. ve Tuncel, C. (2015). Kıbrıs okuryazarlığının ve Kıbrıs sorunu algısının istatistiksel analizi: Türkiye’deki Y kuşağı örneği. Sakarya İktisat Dergisi, 4, 20-45.
60. Üçdoğruk, Ş., Akın, F. ve Emeç, H. (2001). Türkiye hanehalkı eğlence kültür harcamalarında Tobit modelinin kullanımı. Gazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 3(3), 13-25.
61. Umbach, P. ve Porter, S. (2002). How do academic departments impact student satisfaction? Understanding the contextual effects of departments. Research in Higher Education, 43(2), 209-234.
62. Valero, A. ve Reenen, J. V. (2019). The economic impact of universities: Evidence from across the globe. Economics of Education Review, 68, 53–67.
63. Walker, S. ve Duncan, D. (1967). Estimation of the probability of an event as a function of several independent variables. Biometrika, 54(1-2), 167-179.
64. Yakut, E., Gündüz, M. ve Demirci, A. (2015). İnsani kalkınmışlık düzeyinin sınıflandırma başarılarının karşılaştırılmasında sıralı lojistik regresyon analizi ve yapay sinir ağları yöntemlerinin kullanılması. İşletme Araştırmaları Dergisi, 7(4), 172-199.
65. Yüksel, C., Bilgen, İ. ve Kobal, H. (2018). Yükseköğretim kurumlarında memnuniyet kavramı: Kuramsal bir derleme. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 7(3), 1582-1591