İstatistikten Ekonometriye, Makine Öğrenmesinden Nitel Analize; Bibliyometri, Meta-Analiz ve Çok Kriterli Karar Verme araçları, araştırman için bir arada.
Dijital okuryazarlık, bilgiye erişme, onu değerlendirme ve üretme becerilerini kapsayan çok boyutlu bir yapı olarak tanımlanmaktadır (Kara ve Demir, 2024). Yükseköğretimde bu becerilerin akademik başarıyla birlikte ele alınması giderek yaygınlaşmaktadır.
@(Şahin ve Kurt, 2024).Kütüphanede araKara ve Demir, 2024Dijital okuryazarlık ölçeğinin geçerlik ve güvenirlik çalışmasıŞahin ve Kurt, 2024Uzaktan eğitimde akademik başarının yordayıcılarıArslan ve Koç, 2023Lisansüstü öğrencilerde yazma öz yeterliği
3. Yöntem
Araştırma, ilişkisel tarama modelinde desenlenmiştir. Örneklem, üç devlet üniversitesinden 412 lisans öğrencisinden oluşmaktadır. Veriler çevrim içi formla toplanmıştır.
Kaynakça
Arslan, E. ve Koç, H. (2023). Lisansüstü öğrencilerde yazma öz yeterliği. Yükseköğretim Çalışmaları, 5(1), 22–38.
Kara, S. ve Demir, A. (2024). Dijital okuryazarlık ölçeğinin geçerlik ve güvenirlik çalışması. Ölçme ve Veri Bilimi Dergisi, 12(3), 45–61.
Şahin, M. ve Kurt, B. (2024). Uzaktan eğitimde akademik başarının yordayıcıları. Açık Öğrenme Araştırmaları, 8(2), 112–130.
Raporlar
Bulgularınızı raporlara dönüştürün
Uygulamalarda hazırladığınız raporlar burada toplanır. Yorumlarınızı ekleyin ve ekip arkadaşlarınızla paylaşın.
Araştırma asistanına sorunDaha fazla bilgi
TümüRaporlarımBenimle paylaşılanlarTümüAra
AdUygulamaOluşturanErişimSon güncelleme
Yatırım araçları: karar analiziDecisionMindElif KayaEkipBugün
Raporlar/Yatırım araçları: karar analiziDüzenleDışa aktarDOCXWord (.docx)PDFPDFHTMLHTMLXLSXExcel – adım adım hesaplamaTEXLaTeX
Yatırım araçları: karar analizi
DilTürkçeSayı biçimiOtomatikÜretilen metin, düzenlenmemiş1065 sözcük · 7 bölüm
Karar analizi bulguları
Bulanık VIKOR yöntemiyle çok kriterli karar analizi
Oluşturuldu: 2026-10-12
Özet
Bu çalışmada, altı kriter açısından değerlendirilen beş alternatif, bulanık (TFN) biçimindeki veriler üzerinde Bulanık VIKOR yöntemiyle sıralanmıştır. Kriter ağırlıkları Bulanık CRITIC yöntemiyle veriden hesaplanmış; en yüksek ağırlık Volatility kriterine (%21,433) atanmıştır. Elde edilen sonuçlara göre Healthcare_Equity, en düşük puanla (0,032) ilk sırada yer almış ve Bond_Aggregate alternatifinin (0,070) önüne geçmiştir; bu yöntemde düşük puan daha iyi bir alternatife karşılık gelmektedir. İki alternatif arasındaki fark, puan aralığının %21,119 kadarına karşılık gelmekte ve belirgin bir üstünlüğe işaret etmektedir. Uzlaşı sıralamasında Healthcare_Equity önde yer almakla birlikte Healthcare_Equity, Bond_Aggregate birbirine yeterince yakın olduğundan tek bir seçenek tek başına önerilememektedir. Ağırlıkların birlikte ve rastgele değiştirildiği duyarlılık analizinde Healthcare_Equity, denemelerin %64,062 kadarında birinciliğini korumuştur. Bu bulgular, Healthcare_Equity alternatifinin birinciliğinin incelenen koşullara karşı kırılgan olduğunu göstermektedir.
Bulgular
Verin bulanık (TFN) türünde; her değer bir aralık (en düşük, en olası ve en yüksek değer). Yöntem her değeri sonuna kadar bütün olarak korur; yalnız alternatifleri sıralamak için en sonda tek skor alır.
Sıralama yönü: düşük değer daha iyidir
Tablo 1, skorları birleştirmek için kullanılan kriter ağırlıklarını göstermektedir.
Tablo 1.Kriterler
Kriter
Yön
Ağırlık
ROI
fayda (yüksek iyi)
0,138
Risk
fayda (yüksek iyi)
0,143
Liquidity
fayda (yüksek iyi)
0,155
Growth
fayda (yüksek iyi)
0,149
Volatility
maliyet (düşük iyi)
0,214
Diversification
fayda (yüksek iyi)
0,201
Kriter ağırlıkları Bulanık CRITIC yöntemiyle veriden hesaplanmıştır. Ağırlıklar, kriterlerin bu analizdeki göreli önemini ifade etmektedir. En büyük ağırlık Volatility kriterine aittir (0,214; toplamın %21,433 kadarı). Bir kriterin etkisi hem ağırlığına hem de alternatiflerin o kriterdeki değer farklarına bağlıdır.
Şekil 1, her kriterin göreli ağırlığını görselleştirmektedir.
Şekil 1. Kriter ağırlıkları çubuk grafiği
Volatility kriteri, en düşük ağırlıklı kriterin (ROI) 1,6 katı ağırlık taşımaktadır (0,214 ve 0,138); en ağır iki kriter toplam ağırlığın %41,49 kadarını oluşturmaktadır.
Tablo, yöntemin puanlarıyla bunlardan elde edilen tercih sırasını birlikte sunmaktadır. Healthcare_Equity, 0,032 puanla ilk sıradadır; Bond_Aggregate, 0,070 puanla onu izlemektedir. İki puan arasındaki mutlak fark 0,038 değerindedir.
Sağlamlık testleri
Bu bölümde, elde edilen sıralamanın girdilerdeki değişikliklere karşı ne ölçüde kararlı olduğu incelenmektedir. Bu amaçla iki tamamlayıcı test uygulanmıştır: kriterler analizden tek tek çıkarılmış ve sıra tersinmesini saptamak için alternatifler tek tek dışarıda bırakılmıştır. Kriterlerin tek tek analiz dışı bırakıldığı testte Healthcare_Equity, durumların %33,333 kadarında ilk sırada kalmıştır. Alternatiflerin tek tek çıkarıldığı testte kalan 30 alternatif çiftinden 2 tanesinin sırası değişmiş, Healthcare_Equity ise durumların %80 kadarında ilk sırada kalmıştır. Bu bulgular, Healthcare_Equity alternatifinin birinciliğinin incelenen koşullara karşı kırılgan olduğunu göstermektedir.
Tablo 6.Kriterlerin tek tek çıkarılması
Ölçüt
Değer
Kesin tersinme / değerlendirilen çift
11 / 60
Başlangıç sıralamasına benzerlik (1 = aynı)
0,633
Liderin ilk sırada kaldığı denemeler
33,333%
Kriterler tek tek çıkarıldığında birinci alternatif durumların %33,333 kadarında ilk sırada kalmış, incelenen 60 çiftin 11 tanesinde ise sıra değişmiştir. Birincilik belirli kriterlere bağlıdır: bu kriterlerden bazıları çıkarıldığında birinci alternatif değişmektedir.
Tablo 8.Alternatiflerin tek tek çıkarılması (sıra tersinmesi)
Ölçüt
Değer
Kesin tersinme / değerlendirilen çift
2 / 30
Başlangıç sıralamasına benzerlik (1 = aynı)
0,867
Liderin ilk sırada kaldığı denemeler
80%
Alternatifler tek tek çıkarıldığında birinci alternatif durumların %80 kadarında ilk sırada kalmış; kalan alternatiflerden oluşan 30 çiftin 2 tanesinde sıra tersinmesi gözlenmiştir.
Sonuç
Bu çalışmada beş alternatif, altı kriter açısından Bulanık VIKOR yöntemiyle değerlendirilmiş ve alternatifler arasında bir tercih sıralaması elde edilmiştir. Uzlaşı sıralamasında Healthcare_Equity önde yer almakla birlikte Healthcare_Equity, Bond_Aggregate birbirine yeterince yakın olduğundan tek bir seçenek tek başına önerilememektedir. Nihai bir karar verilmeden önce sıralamayı etkileyen ağırlık ve kriterlerin yeniden değerlendirilmesi ya da sonucun başka bir yöntemle sınanması önerilmektedir. Sıralamanın durulaştırılmış puanlara dayandığı göz önünde bulundurulduğunda, bulanık puanların yayılımından küçük farklar abartılmamalıdır.
Ekler
Adım adım akış
Bu bölüm, raporlanan sonuca nasıl ulaşıldığını gösterir.
Akış şeması, bu koşuda bulunan hesaplama aşamalarını girdiden çıktıya kadar izlemektedir. Oklar nedensel ilişki veya istatistiksel kanıt değil, işlem sırasıdır; her aşamanın veriyi nasıl dönüştürdüğü yöntem denklemlerinde açıklanmaktadır.
Hesaplama ayrıntıları
Yöntemin hesapladığı ara sonuçlar, adımlarının sırasıyla.
Kriter yönünü gözeterek TFN'nin bileşen bazında en iyi ve en kötü zarflarını belirle.
Tablo A1.Kriter başına en iyi değer f_j*Adım 1 çıktısı
Yanıtlar öncelikle kütüphanenin yöntem sayfalarına dayanır ve bunları kaynak gösterir. Sorunuzu kapsayan bir sayfa yoksa, yanıt bunu belirtir ve kütüphane dışı olarak işaretlenir.
Küçük örneklemli sıralı anket verilerini hangi yöntemler işler?PLS-SEM ile CB-SEM arasındaki farkı açıklaAHP ve TOPSIS arasında nasıl seçim yaparım?
AHP ve TOPSIS arasında nasıl seçim yaparım?
Kütüphane taranıyorAkıl yürütme
AHP, kriter ağırlıklarını ikili karşılaştırmalarla belirler ve yargıların tutarlılığını tutarlılık oranıyla sınar; oranın 0,10'un altında kalması beklenir.1
TOPSIS ise alternatifleri ideal ve negatif ideal çözüme olan uzaklıklarına göre sıralar; kriter ağırlıklarını dışarıdan alır.2
Bu yüzden ikisi çoğu zaman birlikte kullanılır: ağırlıklar AHP ile bulunur, sıralama TOPSIS ile yapılır. Yargılarınızda belirsizlik varsa AHP'nin bulanık uzantısı da bir seçenektir.3
Kütüphaneden · 3 yöntem sayfası
Herhangi bir yöntem, alan veya makale hakkında soru sorun
Kaynaklar3
Asistanın atıf yaptığı yöntemler burada toplanacak.
1Analitik Hiyerarşi Süreci1980Yöntemi açAnalytic Hierarchy ProcessSaaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process.Karar vermeÇKKVÖznel ağırlık
2İdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralaması Tekniği1981Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal SolutionHwang, C. L., Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making.Karar vermeÇKKVSıralama
3Fuzzy AHP1983Fuzzy extension of the Analytic Hierarchy ProcessVan Laarhoven, P. J. M., Pedrycz, W. (1983). A fuzzy extension of Saaty's priority theory.Karar vermeÇKKV
scimind.ai
Analiz ve araştırma araçları
Veri analizi
İstatistiksel analiz yapın
Clarus
Ölçek geliştirin ve sınayın
Scale
Ekonometrik modeller kurun
Econometry
Makine öğrenmesi modelleri kurun
MLStudio
Seçenekleri ölçütlere göre değerlendirin
DecisionMind
Nitel verileri ve metinleri çözümleyin
Verbatim
Literatür ve akademik çalışma
Yöntemleri öğrenin, araştırmanızı tasarlayın
ScholarGate
Bulgular ve Tartışma yazımı
Author
Bibliyometri ve meta-analiz yapın
Lacuna
Akademik hakemlik yürütün
Arbitra
Akademik metinleri çevirin
NativeMind
Akademik takviminizi planlayın
Schedule
İhtiyacınıza uygun aracı bulun.
Yapmak istediğiniz çalışmayı kendi cümlelerinizle anlatın. Araştırma asistanı ilgili uygulamayı ve çalışma alanını gösterir.
Örnek yönlendirme
İki grubun puanlarını karşılaştırmak için nereden başlayabilirim?
Grupları karşılaştırmaya yönelik analizler, Clarus’un Hipotez testleri alanında yer alır.
Grupların karşılaştırılması
Clarus · Hipotez testleri
Örnek yönlendirme
Ölçeğimin iç tutarlılığını ve maddelerin performansını nasıl inceleyebilirim?
İç tutarlılık ve madde analizi araçları, Scale’in Ölçek geliştirme alanında yer alır.
İç tutarlılık ve madde analizi
Scale · Ölçek geliştirme
Örnek yönlendirme
Alanımdaki yayınlar arasındaki atıf ilişkilerini nasıl inceleyebilirim?
Atıf ağlarını ve yayınlar arasındaki ilişkileri incelemek için Lacuna’nın Bibliyometrik analiz alanına ulaşabilirsiniz.
