Eğitim verileri üzerinde temel bileşenler analizi ve regresyon analizinin R programı üzerinde uygulanması ve yorumlanması
Application and interpretation of basic component analysis and regression analysis on educational data on the R program
Yazar: NEFİN YAŞAR
Danışman: DOÇ. DR. ALPER SİNAN
Akdeniz Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı / Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Eğitim = Education ; R programı = R program ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Temel bileşenler analizi = Principal components analysis ; Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı = Programme for International Student Assesment ; Veriler = Data ; Ölçme-değerlendirme = Measurement and evaluation

Özet:
İnsan hayatının her anında bir karar verme süreci içerisindedir. Aldığımız kararların, seçtiğimiz yolların birçok sebebi vardır. Ama hepimiz biliriz ki onlarca sebep arasından bazıları diğerlerine göre daha önemlidir ve düşüncelerimizi en çok onlar şekillendirir. Bunu bilerek insan beyni bilgiyi de aynı mantıkla işleme ihtiyacı duymaktadır.
Bilgi yığılmalı bir şekilde birikmeye devam etmekte ve gün geçtikçe daha kaotik bir hal almaktadır. Teknolojinin de gelişmesiyle artık hayatımızda çok boyutlu verilerin varlığı yadsınamaz bir gerçektir. Bu büyük verilere ulaşmak günümüzde oldukça kolaylaşmış olsada, ulaştığımız bu veriyi işlemek çok daha karmaşık bir süreç haline gelmiştir. Özellikle son dönemlerde tüm dünyada eğitim yöntemlerine ve eğitim başarısının sebeplerini araştırmaya yönelik artan ilgi aynı oranda elde edilen bilginin de artmasına sebep olmuştur. 
Bilimsel araştırmaların odak noktalarından biri veri ve bu verilerin doğru bir şekilde işlenerek ve analiz edilmesidir. Veri analizi işlemleri özellikle çok boyutlu verilerde birtakım zorlukları da beraberinde getirir. Verinin boyutu, depolama zorlukları, betimsel istatistiksel, regresyon, korelasyon ve benzeri yapılması istenen tüm işlemler veri analiz sürecinin içerisindedir.
Eğitim yöntemlerini ve başarılarını uluslararası boyutta karşılaştırmak için, Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü (OECD) tarafından ilk olarak 1997 yılında uygulanan Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı (PISA), üç yılda bir on beş yaşındaki öğrencilerin başarısını test etmektedir. Bu karşılaştırma ise eğitim başarısında, hangi faktörlerin daha etkili olduğu sorusunu akla getirmektedir.
PISA (Programme for International Student Assessment-Uluslararası Öğrenci Değerlendirme Programı), çok sayıda değişkene ilişkin veri toplayan geniş ölçekli bir sınavdır. Uluslararası düzeyde uygulanan bu sınav sayesinde sadece sınav puanına değil aynı zamanda sınav puanını etkileyebilecek faktörlere ilişkin verilere de ulaşmak mümkündür.
Gerçekleştirilen bu tez çalışmasında ise büyük verilerle çalışırken en çok kullanılan boyut indirgeme ve anlamlandırma yöntemi olan Temel bileşenler analizi ve regresyon analizi yöntemi ile R programı üzerinde PISA 2018  sınav puanları ve o döneme ait farklı değişkenlere ait veriler işlenerek alınan puanlar üzerindeki en etkili değişkeni belirlemek ve aralarındaki ilişkiyi gözlemlemek amaçlanmıştır.

Anahtar Sözcükler: Temel Bileşenler Analizi, Regresyon Analizi, R Programı, PİSA 2018

Abstract:
A person is in a decision-making process at every moment of his life. There are many reasons for the decisions we make, the paths we choose. But we all know that among dozens of reasons, some are more important than others and they shape our thoughts the most. By knowing this, the human brain needs to process information with the same logic. 
Information continues to accumulate in a cumulative manner and is becoming more chaotic day by day. With the development of technology, the existence of multidimensional data in our lives is an incontrovertible fact. Although it has become quite easy to reach this big data today, processing this data we have reached has become a much more complex process. Especially in recent years, the increasing interest in education methods and researching the reasons for educational success all over the world has caused an increase in the knowledge obtained at the same rate. 
One of the focal points of scientific research is data and the correct processing and analysis of this data. Data analysis processes bring some difficulties, especially in multidimensional data. One of the focal points of scientific research is data and the correct processing and analysis of this data. Data analysis processes bring some difficulties, especially in multidimensional data. The size of the data, storage difficulties, descriptive statistics, regression, correlation and all similar operations are included in the data analysis process. The Program for International Student Assessment (PISA), which was first implemented by the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) in 1997, in order to compare educational methods and achievements internationally, tests the success of fifteen-year-old students every three years. This comparison brings to mind the question of which factors are more effective in educational success. 
PISA (Programme for International Student Assessment) is a large-scale exam that collects data on many variables. Thanks to this exam, applied at an international level, it is possible to access not only the exam score, but also data on the factors that may affect the exam score. 
In this thesis study, it was aimed to determine the most effective variable on the scores obtained by processing the PISA 2018 exam scores and the data of different variables of that period on the R program with the Principal Components analysis and regression analysis method, which are the most used dimension reduction and interpretation methods when working with big data.

Keywords: PISA 2018, R Program, Principal Component Analysis, Regression Analysis