Eğitim verileri üzerinde temel bileşenler analizi ve regresyon analizinin R programı üzerinde uygulanması ve yorumlanması

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