There is no empirical evidence in the literature regarding the problems encountered in the use of single-level analyzes on hierarchical data and the implementation of a single-multilevel structural equation model. In this study, the models were created by using Structural Equation Modeling and Multilevel Structural Equation Modeling for the effects of factors such as enjoyment in learning science, instrumental motivation, scientific self-efficacy, hinderances in education, and hinderance to learning which are claimed to predict Turkish students’ science performance who participated PISA 2015. The effects of the predictive variables were estimated with two different single-level models constructed by aggregating and disaggregating the data. Then, single-level models are compared with the two-level model in terms of model fit and standardized parameters. As a result, since it was observed that standard error in regression coefficients decreased for the model which disregarded group levels, and variance-within-groups was not included in the model which disregarded individual levels which caused a data loss, the results were biased, and the effectiveness of the statistical test was weakened. In light of the results of this study, some recommendations were suggested for future studies which may consider dealing with analyzing hierarchical data.
Scientific Literacy Single-level Analysis Hierarchical Data Multi-level Analysis
Hiyerarşik veriler üzerinde tek düzeyli analizlerin kullanımı ile tek ve çok düzeyli yapısal eşitlik modelinin uygulanmasında karşılaşılan sorunlara ilişkin literatürde ampirik bir kanıt bulunmamaktadır. Bu çalışmada, Türkiye’de PISA 2015 uygulamasına katılmış bireylerin fen başarısını yordadığı düşünülen fen öğrenmekten zevk alma, fen öğreniminde araçsal güdülenme, fen öz yeterliği, eğitim sürecindeki engeller, öğrenme engeli değişkenlerinin etkisi tek düzeyli ve çok düzeyli yapısal eşitlik ile modellenmiştir. Yordayıcı değişkenlerin etkileri, verilerin toplanması ve ayrıştırılması ile oluşturulan iki tek düzeyli model ile kestirilmiş ve model uyumu ile standartlaştırılmış parametreler açısından iki düzeyli model ile karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak grup düzeyi göz ardı edilen modelde regresyon katsayılarına ait standart hataların azalmasından, birey düzeyi göz ardı edilen modelde ise grup içi varyans analize dâhil edilmediğinden ve veri kaybı yaşanmasından dolayı yanlı sonuçlar elde edilmiş ve istatiksel testin gücünü azaltmıştır. Bu sonuçların, gelecekte hiyerarşik verilerde yapılacak çalışmalarda kullanılacak analizler için araştırmacılara fikir sunması beklenmektedir.
Fen Okuryazarlığı Tek Düzeyli Analizler Hiyerarşik Veri Çok Düzeyli Yapısal Eşitlik Modeli.
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Eğitim Üzerine Çalışmalar |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Ağustos 2022 |
Gönderilme Tarihi | 5 Mayıs 2021 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2022 Cilt: 51 Sayı: 2 |
Copyright © 2011
Cukurova University Faculty of Education
All rights reserved