-

Öz

Choosing the most appropriate department or university of people who will study in these universities has a great importance for both people and their families in Turkey. When people making their university choices, they take into account a lot of features for the universities which they examine. Therefore, in the university choice terms in the university informations they introduce the foreground features. The aim of this study is to discover how effects the criterion which use in URAP in the university occupancy rate. The scores which are used in this study is to be revealed every year by URAP. These scores are calculated by using academic’s performance predominantly

Anahtar Kelimeler

• University Occupancy Rate, URAP, Generalized Estimating Equations

ÜNİVERSİTE TERCİHLERİNDE URAP SIRALAMASINDA KULLANILAN DEĞİŞKENLERİN ETKİLERİNİN GENELLEŞTİRİLMİŞ TAHMİN DENKLEMLERİ İLE İNCELENMESİ

Öz

Türkiye’de üniversitelerde öğrenim görecek kişilerin kendilerine en uygun bölüm veya üniversiteyi seçmeleri hem kendileri hem de aileleri için büyük önem arz etmektedir. Kişiler üniversite tercihlerini yaparken, inceledikleri üniversitelere ilişkin bir çok özelliği dikkate almaktadır. Bu nedenle tercih dönemlerinde üniversiteler tarafından yapılan bilgilendirmelerde kurumlarını ön plana çıkaracağı düşünülen özellikler tanıtılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, her yıl URAP tarafından açıklanan ve ağırlıklı olarak akademisyenlerin performanslarıyla ilişkili olan farklı değişkenler için hesaplanmış puan değerlerini kullanarak, üniversitelerin doluluk oranlarının bu değerlerden ne ölçüde etkilendiğinin belirlenmesidir.

Anahtar Kelimeler

• Üniversite doluluğu, URAP, Genelleştirilmiş Tahmin Denklemleri

Kaynakça

1. AKBULUT, Ural, “Tercih Aşamasında, Üniversite Sıralamalarının Yararı”, http://www.uralakbulut.com.tr/wp-content/uploads/2014/06/Tercih-Aşamasında-Üniversite-Sıralamalarının-Yararı-28-Haziran-2014-Milliyet.pdf, 2014, Erişim Tarihi (29.11.2014), s.1.
2. AKBULUT, Ural, “Tercih yaparken üniversite sıralamalarından nasıl yararlanılır?”, http://www.hurriyet.com.tr/egitim/23667070.asp, 2013, Erişim Tarihi (29.11.2014).
3. ALAŞEHİR, Oğuzhan, Fatih Ömrüuzun, Nazife Baykal, “Üniversite Sıralama Sistemlerinin Anlattıkları ve Türkiye İçin Yeni Bir Sıralama Sistemi Gereksinimi”, Uluslararası Yükseköğretim Kongresi: Yeni Yönelişler ve Sorunlar (UYK-2011), 27-29 Mayıs 2011, İstanbul; 2. Cilt, Bölüm IX, 2011, s.1003- 1009.
4. AL-JUBOORI, A.F.M.A., Na, Y. and Ko, F., “University Ranking and Evaluation: Trend and Existing Approaches”, The 2nd International Conference on Next Generation Information Technology, Print ISBN: 978-1-4577-0266-2, 2011, s.137-142.
5. DIll, D. D., & Soo, M., Academic quality, league tables, and public policy: A cross-national analysis of university ranking systems. Higher Education, 49(4), doi:10.1007/10734-004-1746-8, 2005, s.495-533.
6. FARAWAY, J.J., Extending the Linear Model With R; Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models, London : New York: Chapman & Hall/CRC Press, 2006, s.205.
7. GHISLETTA, P ve D. Spini, “An Introduction to Generalized Estimating Equations and an Application to Assess Selectivity Effects in a Longitudinal Study on Very Old Individuals”, Journal of Educational and Behavioral Statistics, 29(4), 2004, s.421-437.
8. GOSHO, M., C. Hamada ve I. Yoshımura, “Criterion for the Selection of a Working Correlation Structure in the Generalized Estimating Equation Approach for Longitudinal Balanced Data”, Communications in Statistics- Theory and Methods, 40(21), 2011, s.3839-3856.

9. GREENE, T., GEE and Generalized Linear Mixed Models. The University of Utah, Scholl of Medicine. humis.bmi.utah.edu/.../organization_1863_133, 2005, Eri- şim (24 Eylül 2013).
10. HARDIN, J.W. ve J.M. Hilbe, Generalized Estimating Equations, New York: Chapman & Hall/CRC Press, 2003, 2003, s.59.
11. HECK, R.H., S.L. Thomas ve L.N. Tabata, Multilevel Modeling of Categorical Outcomes Using IBM SPSS, New York: Taylor & Francis Group, 2012, s.202.
12. HIN, L.Y. ve Y.G. Wang, “Working-Correlation-Structure Identification in Generalized Estimating Equations”, Statistics in Medicine, 28(4), 2009, s.642-658.
13. HIN, L.Y., V.J. Carey ve Y.G. Wang, “Criteria for Working-Correlation Structure Selection in GEE: Assessment via Simulation”, The American Statistician, 61(4), 2007, s.360-364.
14. http://tr.urapcenter.org/2012/index.php, Erişim Tarihi (20 Ekim 2014). HUANG, M.H., “A Comparison of Three Major Academic Rankings for World Universities: From a Research Evalution Perspective”, Journal of Library and Information Studies, Vol. 9, Issue 1, 2011, s.1-25.
15. JANG, M.J., “Working Correlation Selection in Generalized Estimating Equations”, California: University of Lowa, Department of Biostatistics, 2011, s.10. (Yayınlanmamış Doktora Tezi).
16. KILIÇ, S., “Genelleştirilmiş Tahmin Denklemlerinde Çalışan Korelasyon Yapısına Entropi Yaklaşımı”, İstanbul: Marmara Üniversitesi SBE, 2012, s.19, (Yayınlanmamış Doktora Tezi).
17. LIANG, K. ve S.L. Zeger, “Longitudinal Data Analysis Using Generalized Linear Models”, Biometrika, (73)1, 1986, s.13-22.
18. LIU, S., J. Dixon, G. Qui, Y. Tian ve R. McCorkle, “Using Generalized Estimating Equations to Analyze Longitudinal Data in Nursing Research”, Western Journal of Nursing Research, 31(7), 2009, s.948-964.
19. PAN, W., Akaike’s Information “Criterion in Generalized Estimating Equations”, Biometrics, 57(1), 2001, s.120-125.
20. PRENTICE, R. L., “Correlated Binary Regression With Covariates Specific to Each Binary Observation”, Biometrics, 44, 1988, s.1033-1048. WU, L., Mixed Effects Models for Complex Data, New York: Chapman & Hall/ CRC Press, 2010, s.333.
21. ZIEGLER, A., Generalized Estimating Equations, New York: Springer, 2011, s.93.