Research Article
BibTex RIS Cite

PISA Fen, Matematik ve Okuma Puanları Arasındaki Bağımlılık Yapısının Kapula ile Modellenmesi

Year 2019, Volume: 45 Issue: 2, 149 - 162, 30.10.2019
https://doi.org/10.35238/sufefd.597069

Abstract

PISA, bir ülkedeki fen,
matematik ve okuma alanlarında öğrencilerin eğitim seviyelerini ölçen güvenilir
bir araştırmadır. Bu bağlamda ülkelere ait farklı alanlarda
(fen-matematik-okuma) puanlar elde edilerek, ülkelerarası eğitim düzeylerini
karşılaştırmak ve ileriye yönelik olarak eğitim politikalarının belirlenmesi
amaçlanmıştır. PISA’nın ulusal düzeyde çeviri ve uyarlama işlemleri,
analizlerinin yapılması ve ulusal raporun hazırlanması, araştırmaya katılan her
ülke için belirlenen ulusal merkezler tarafından yürütülmektedir. Kapulalar,
değişkenler arasındaki bağımlılık yapısını ortaya koyan fonksiyonlar olup,
bununla beraber iki ya da çok değişkenli dağılımları oluşturur. Kapula
fonksiyonunun asıl amacı, gözlenen verilere en uygun düşen çok değişkenli
dağılımı, bağımlılık yapısını da ortaya koyarak elde etmektir. PISA, bireylerin
eğitim seviyelerini ortaya çıkaran önemli bir araç olması ve ülkelerin
karşılaştırılmasında önemli rol oynaması nedeniyle PISA puanları arasındaki
bağımlılık yapısının incelenmesi önemlidir. Bu çalışmada 2006-2015 yılları
arasındaki PISA fen, matematik ve okuma puanları için ikili bağımlılık yapıları
en uygun kapula modeliyle belirlenmiş ve seçilen modellere göre bağımlılık
yapıları yorumlanmıştır. 

References

  • Akaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. In Selected Papers of Hirotugu Akaike, Springer, New York, NY, pp. 215-222.
  • Alhan, A. 2008. Bağımsızlık kapulasını içeren kapula aileleri, kapula tahmin yöntemleri ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında sektörler arası bağımlılık yapısı. Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı, 162, Ankara.
  • Chen, M., Yu, G., Chen, P. and Wang, Y. 2017. A copula-based approach for estimating the travel time reliability of urban arterial. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 82: 1-23.
  • Joe, H. 1997. Multivariate models and multivariate dependence concepts. CRC Press, 395, London.
  • Meester, S. G. and Mackay, J. 1994. A parametric model for cluster correlated categorical data. Biometrics, pp. 954-963.
  • Nelsen, R. B. 2003. Properties and applications of Copulas: A Brief Survey. In Proceedings of the First Brazilian Conference on Statistical Modeling in
  • Insurance and Finance, September, University Press USP: Sao Paulo , Brazil, pp. 10-28.
  • Nelsen, R. B. 1999. An introduction to Copulas. Springer, New York, pp. 1-4.
  • Sklar, A. 1959. Fonctions de Répartition à n Dimensions et Leurs Marges. Publ. Inst. Statist. Univ., 8: 229-231.
  • Trivedi, P. K. and Zimmer, D. M. 2005. Copula modeling: An introduction for practitioners. Publishers Inc., 28, Hanover, USA.
  • Trivedi, P. K. and Zimmer, D. M. 2007. Copula modeling: An introduction for practitioners. Foundations and Trends in Econometrics, 1: 1, pp. 1-111.
  • Taş, U. E., Arıcı, Ö., Ozarkan, H. B., & Özgürlük, B. (2016). PISA 2015 ulusal raporu. Ankara: Milli Eğitim Bakanlığı.
  • Wiboonpongse, A., Liu, J., Sriboonchitta, S. and Denoeux, T. 2015. Modeling dependence between error components of the stochastic frontier model using
  • Copula: Application to intercrop coffee production in Northern Thailand. International Journal of Approximate Reasoning, 65: 34-44.

PISA Modeling the Dependency Structure between Science, Mathematics and Reading Scores with Copula

Year 2019, Volume: 45 Issue: 2, 149 - 162, 30.10.2019
https://doi.org/10.35238/sufefd.597069

Abstract

PISA is a reliable study that measures the educational levels of students
in science, mathematics and reading in a country. In this context, it is aimed
to compare the educational levels of the countries and to determine the
educational policies for the future by obtaining scores in different fields of
the countries. PISA's translation and adaptation at national level, analysis
and preparation of the national report are carried out by national centers
designated for each participating country. Copulas are functions that represent
the structure of dependence between variables and they form multivariate
distributions. The main purpose of the copula function is to obtain the
multivariate distribution, which is the most appropriate for the observed data,
by revealing the dependency structure. It is important to examine the
dependence structure between PISA scores, since PISA is an important tool to
reveal the educational level of individuals and has an important role in
comparing countries. In this study, the most appropriate paired dependence
structures for PISA science, mathematics and reading scores between 2006 and
2015 were determined by the most suitable copula model and the dependency
structures were interpreted according to the selected models.

References

  • Akaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. In Selected Papers of Hirotugu Akaike, Springer, New York, NY, pp. 215-222.
  • Alhan, A. 2008. Bağımsızlık kapulasını içeren kapula aileleri, kapula tahmin yöntemleri ve İstanbul Menkul Kıymetler Borsasında sektörler arası bağımlılık yapısı. Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı, 162, Ankara.
  • Chen, M., Yu, G., Chen, P. and Wang, Y. 2017. A copula-based approach for estimating the travel time reliability of urban arterial. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 82: 1-23.
  • Joe, H. 1997. Multivariate models and multivariate dependence concepts. CRC Press, 395, London.
  • Meester, S. G. and Mackay, J. 1994. A parametric model for cluster correlated categorical data. Biometrics, pp. 954-963.
  • Nelsen, R. B. 2003. Properties and applications of Copulas: A Brief Survey. In Proceedings of the First Brazilian Conference on Statistical Modeling in
  • Insurance and Finance, September, University Press USP: Sao Paulo , Brazil, pp. 10-28.
  • Nelsen, R. B. 1999. An introduction to Copulas. Springer, New York, pp. 1-4.
  • Sklar, A. 1959. Fonctions de Répartition à n Dimensions et Leurs Marges. Publ. Inst. Statist. Univ., 8: 229-231.
  • Trivedi, P. K. and Zimmer, D. M. 2005. Copula modeling: An introduction for practitioners. Publishers Inc., 28, Hanover, USA.
  • Trivedi, P. K. and Zimmer, D. M. 2007. Copula modeling: An introduction for practitioners. Foundations and Trends in Econometrics, 1: 1, pp. 1-111.
  • Taş, U. E., Arıcı, Ö., Ozarkan, H. B., & Özgürlük, B. (2016). PISA 2015 ulusal raporu. Ankara: Milli Eğitim Bakanlığı.
  • Wiboonpongse, A., Liu, J., Sriboonchitta, S. and Denoeux, T. 2015. Modeling dependence between error components of the stochastic frontier model using
  • Copula: Application to intercrop coffee production in Northern Thailand. International Journal of Approximate Reasoning, 65: 34-44.
There are 14 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Journal Section Research Articles
Authors

Mervenur Pala This is me

Fatih Sağlam 0000-0002-2084-2008

Publication Date October 30, 2019
Submission Date July 26, 2019
Published in Issue Year 2019 Volume: 45 Issue: 2

Cite

APA Pala, M., & Sağlam, F. (2019). PISA Fen, Matematik ve Okuma Puanları Arasındaki Bağımlılık Yapısının Kapula ile Modellenmesi. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi, 45(2), 149-162. https://doi.org/10.35238/sufefd.597069
AMA Pala M, Sağlam F. PISA Fen, Matematik ve Okuma Puanları Arasındaki Bağımlılık Yapısının Kapula ile Modellenmesi. sufefd. October 2019;45(2):149-162. doi:10.35238/sufefd.597069
Chicago Pala, Mervenur, and Fatih Sağlam. “PISA Fen, Matematik Ve Okuma Puanları Arasındaki Bağımlılık Yapısının Kapula Ile Modellenmesi”. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi 45, no. 2 (October 2019): 149-62. https://doi.org/10.35238/sufefd.597069.
EndNote Pala M, Sağlam F (October 1, 2019) PISA Fen, Matematik ve Okuma Puanları Arasındaki Bağımlılık Yapısının Kapula ile Modellenmesi. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi 45 2 149–162.
IEEE M. Pala and F. Sağlam, “PISA Fen, Matematik ve Okuma Puanları Arasındaki Bağımlılık Yapısının Kapula ile Modellenmesi”, sufefd, vol. 45, no. 2, pp. 149–162, 2019, doi: 10.35238/sufefd.597069.
ISNAD Pala, Mervenur - Sağlam, Fatih. “PISA Fen, Matematik Ve Okuma Puanları Arasındaki Bağımlılık Yapısının Kapula Ile Modellenmesi”. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi 45/2 (October 2019), 149-162. https://doi.org/10.35238/sufefd.597069.
JAMA Pala M, Sağlam F. PISA Fen, Matematik ve Okuma Puanları Arasındaki Bağımlılık Yapısının Kapula ile Modellenmesi. sufefd. 2019;45:149–162.
MLA Pala, Mervenur and Fatih Sağlam. “PISA Fen, Matematik Ve Okuma Puanları Arasındaki Bağımlılık Yapısının Kapula Ile Modellenmesi”. Selçuk Üniversitesi Fen Fakültesi Fen Dergisi, vol. 45, no. 2, 2019, pp. 149-62, doi:10.35238/sufefd.597069.
Vancouver Pala M, Sağlam F. PISA Fen, Matematik ve Okuma Puanları Arasındaki Bağımlılık Yapısının Kapula ile Modellenmesi. sufefd. 2019;45(2):149-62.

Journal Owner: On behalf of Selçuk University Faculty of Science, Rector Prof. Dr. Metin AKSOY
Selcuk University Journal of Science Faculty accepts articles in Turkish and English with original results in basic sciences and other applied sciences. The journal may also include compilations containing current innovations.

It was first published in 1981 as "S.Ü. Fen-Edebiyat Fakültesi Dergisi" and was published under this name until 1984 (Number 1-4).
In 1984, its name was changed to "S.Ü. Fen-Edeb. Fak. Fen Dergisi" and it was published under this name as of the 5th issue.
When the Faculty of Letters and Sciences was separated into the Faculty of Science and the Faculty of Letters with the decision of the Council of Ministers numbered 2008/4344 published in the Official Gazette dated 3 December 2008 and numbered 27073, it has been published as "Selcuk University Journal of Science Faculty" since 2009.
It has been scanned in DergiPark since 2016.

88x31.png

Selcuk University Journal of Science Faculty is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) License.