Ortaöğretim öğrencilerinin fiziksel uygunluk karnesi ölçümlerinin veri madenciliği ile sınıflandırılması
Classifying of high school students' physical appropriateness repport measurement with data mining
Yazar: HANDE BUŞRA EREN
Danışman: DOÇ. DR. GÖKHAN ÇALIŞKAN
Gazi Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Beden Eğitimi ve Spor Öğretmenliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Spor = Sports
Dizin: Fiziksel uygunluk = Physical fitness ; Lojistik regresyon analizi = Logistic regression analysis ; Ortaöğretim öğrencileri = Secondary education students ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu araştırmada, "fiziksel uygunluk karnesi" ölçümleri kullanılarak elde edilen bilgilerle
öğrencilerin, obezite kategorilerinin sınıflandırılmasında yapay sinir ağları ve lojistik
regresyon yöntemlerinin doğru sınıflandırma performanslarının karşılaştırması
amaçlanmıştır. İlişkisel tarama modelinde olan araştırmanın çalışma grubunu 2016-2017
eğitim öğretim yılında Konya ili Cihanbeyli ilçesinde öğrenim gören 1050 ortaöğretim
öğrencisi oluşturmaktadır. Fiziksel Uygunluk Karnesi sonuçlarında Beden Kitle İndeksi Z-
Skoru sonuçlarına göre referans aralıkları belirlenerek Sağlık Bakanlığı Beden Kitle İndeksi
sınıflandırması yapılmıştır. Çalışmada Sağlık Bakanlığı sınıflandırmasının yanı sıra Dünya
Sağlık Örgütü sınıflandırmasını da dahil ederek iki kuruluşun sınıflandırma performansları
karşılaştırılmıştır. Ayrıca fiziksel uygunluk karnesi ölçümlerinde alınan parametrelerin
önemlilik derecelerini belirlenerek, hangi parametrelerin sonuçlara ulaşmada daha etkili
olduğu saptanmıştır. Veriler SPSS 23 paket programı ile analiz edilmiştir. Araştırma
sonucunda lojistik regresyon analizi doğru sınıflandırma oranı yüzde 72,8, yapay sinir ağları
analizi doğru sınıflandırma oranı yüzde 90,6 olarak bulunmuştur. Buna göre fiziksel
uygunluk karnesi ölçümlerinin obezite sınıflandırmasında yapay sinir ağlarının lojistik
regresyon analizine göre daha başarılı sonuçlar verdiği görülmektedir. Ayrıca obezite
sınıflandırmasına etki eden bağımsız değişkenler ise kilo, boy, mekik ve şınav olarak
belirlenmiştir.

Abstract:
ln this research it is aimed comparing the data gained using "physical appropriateness report"
measurements and artificial neural networks and logistic regression analysis methods' right
classifying performance upon classifying of students' obesity categories. ln associational
scanning model 1050 high school students studying in Cihanbeyli, Konya in 2016-2017
academic year consist of the working group of the research. Ministry of Health body mass
index is classified determining the referance ranges according to the results of body mass
index z score in physical appropriateness report results. ln this research it is compared
classifying performances of Ministry of Health and World Health Organisation. Therefore it
is set which parameters are more important for getting results determining the importance
grades of parameters got through physical appropriateness report measurements. Data was
analysed with SPSS 23 packaged software. Following the research results the right
classifying rates were found as 72,8 percent for logistic regression analysis and as 90,6
percent for artificial neural networks. Accordingly it is seen that in physical appropriateness
report measurements' obesity classification artificial neural networks shows more succesful
results than logistic regression analysis. Moreover distinct variables affecting obesity
classification are determined as weight, height, sit-up and push-up.