GenelleĢtirilmiĢ Sıralı Logit ve Probit Modeller ile Analizler

Tablo 11. GenelleĢtirilmiĢ Sıralı Modeller için Katsayı Tahminleri

Bağımlı DeğiĢken

ĠletiĢim Becerisi; KonuĢurken açık, sade ve düzgün cümleler kurabilmek 1. Hiçbir Zaman 2. Nadiren 3. Bazen 4. Genellikle 5. Her Zaman Gologit Goprobit Log-Olabilirlik Değeri (Log Likelihood) -256.519 -268.140 Model chi2 (40) 182.15 176.91 Prob>chi2 0.00000 0.00000 Pseudo R^2 0.2554 Gözlem Sayısı (n) 360 360

GenelleĢtirilmiĢ Sıralı Logit Model GenelleĢtirilmiĢ Sıralı Probit Model

(Gologit) (Goprobit)

Her Zaman Genellikle Bazen Nadiren Bağımsız β β β β

DeğiĢkenler (St. Hata) (St.Hata) (St. Hata) (St. Hata)

Her Zaman Genellikle Bazen Nadiren

β β β β

(St. Hata) (St. Hata) (St.Hata) (St. Hata)

Cinsiyet -0.2708 -0.3397 6.3707* -17.2628 -0.1662 -0.1850 2.7344** -7.0457 (0.2946) (0.4276) (3.3730) (12621.3) (0.1732) (0.2162) (1.1643) (1303.2) YaĢ 0.0642 -0.1137 -2.7717 14.4807 0.04389 -0.0634 -1.4488** 1.0965 (0.1188) (0.1662) (1.9663) (23137.8) (0.0686) (0.0665) (0.6567) (1018.8) Doğum 0.0612 -0.0871 2.2901* -1.0172 0.0316 -0.0334 1.0894** 0.0534 Bölgesi (0.0706 (0.0969) (1.2313) (8670.9) 0.0422 (0.0503) (0.4630) (162.28) Bölüm 0.0081 -0.0005 1.0405 3.9246 0.0030 0.0019 0.5444* 0.1375 (0.0667) (0.1062) (0.8447) (15592.3) (0.0391) (0.0523) (0.2802) (480.16) Genel Not 0.3651** 0.4748* -1.1548 -2.4202 0.2210** 0.2524* -0.3943 -0.2455 Ortalaması (0.1743) (0.2632) (1.3329) (30969.4) (0.1010) (0.1294) (0.5248) (1497.9) Sınıf -0.1615 -0.1869 5.9482* -3.8129 -0.1051 -0.0970 2.7340** -0.2458 (0.2025) (0.3088) (3.5872) (30451.7) (0.1172) (0.1509) (1.2252) (1497.9) Kalınan Yer -0.1254 -0.3530** 0.3730 2.7802 -0.0771 -0.1674** 0.2659 0.4403 (0.1019) (0.1562) (0.9215) (12578.3) (0.0603) (0.0755) (0.3312) (893.53) Aile Ekonomik 0.5339 0.2317 4.9685** 1.0729 0.3547 0.1756 2.3407** 5.9693 Düzeyi (0.3761) (0.4939) (2.4070) (26584.5) (0.2179) (0.2556) (0.9292) (1056.1) Anne Eğitim 0.2007*** -0.0337 -0.3081 -2.9829 0.1140*** -0.0163 -0.1521 -0.2701 Düzeyi (0.0432) (0.0621) (0.2574) (3983.9) (0.0251) (0.0301) (0.9913) (246.47) Baba Eğitim 0.1271*** 0.1011 1.5479*** -1.8754 0.0698** 0.0463 0.6566*** -0.5783 Düzeyi (0.0458) (0.0623) (0.5753) (3049.4) (0.0271) (0.0305) (0.1946) (79.164)

Notlar: (i) ***, ** ve * sırasıyla %1, %5, %10 anlamlılık seviyelerini göstermektedir. (ii) Parantez içindeki değerler standart hatalardır.

Stata programı kullanılarak genelleĢtirilmiĢ sıralı logit ve probit modellerinin

katsayı tahminleri ve modellerin uygunluk değerleri Tablo 11‟de gösterilmiĢtir. Sıralı yapıda ve 5 farklı kategoriye sahip olan bağımlı değiĢken için katsayı tahminleri ve iĢaretleri, bu tahminlerin standart hataları tabloda verilmiĢtir.

GenelleĢtirilmiĢ sıralı modellerde bağımlı değiĢkenin daha ayrıntılı ele alındığı

görülmektedir. Tabloda %1, %5 ve %10 olarak anlamlılık seviyeleri iĢaretlenmiĢtir. Bunlara baktığımızda iletiĢim becerisi üzerinde “her zaman” etkisi olan bağımsız değiĢkenler, %5 anlamlılık seviyesinde her iki model içinde okul baĢarısının pozitif yönde etkisi olduğunu görmekteyiz. %1 anlamlılık düzeyinde ise her iki model sonucunda da anne eğitim düzeyinin pozitif yönde etkisi olmaktadır. Baba eğitim düzeyinin ise genelleĢtirilmiĢ sıralı logit modele baktığımızda %1 anlamlılık seviyesinde etkili iken genelleĢtirilmiĢ sıralı probit model de %5 anlamlılık seviyesinde pozitif bir etkisi olmaktadır. Ancak tablodaki katsayıların yorumlanabilmesi için fark oranlarının (odds ratio) hesaplanması gerekmektedir. Bu nedenle anlamlı çıkan katsayıların yorumlanması Tablo 12 üzerinden yapılacaktır.

Tablo 12. GenelleĢtirilmiĢ Sıralı Modeller için Fark Oranları

Bağımlı DeğiĢken

ĠletiĢim Becerisi; KonuĢurken açık, sade ve düzgün cümleler kurabilmek 1. Hiçbir Zaman 2. Nadiren 3. Bazen 4. Genellikle 5. Her Zaman Gologit Goprobit Log-Olabilirlik Değeri (Log Likelihood) -256.519 -268.140 Model chi2 (40) 182.15 176.91 Prob>chi2 0.00000 0.00000 Pseudo R^2 0.2554 Gözlem Sayısı (n) 360 360

GenelleĢtirilmiĢ Sıralı Logit Model GenelleĢtirilmiĢ Sıralı Probit Model

(Gologit) (Goprobit)

Her Zaman Genellikle Bazen Nadiren

Bağımsız Fark Oranı Fark Oranı Fark Oranı Fark Oranı

DeğiĢkenler (Odds Ratio) (Odds Ratio) (Odds Ratio) (Odds Ratio)

Her Zaman Genellikle Bazen Nadiren

e

β

e

β

e

β

e

β

Cinsiyet 0.7628 0.7120 584.47* 3.18e-1 0.8469 0.8311 15.4001** 0.0009 YaĢ 1.0663 0.8926 0.0626 194478 1.0449 0.9385 0.2349** 2.9938 Doğum 1.0663 0.9166 9.8756* 0.36161 1.0321 0.9671 2.9758** 1.0548 Bölgesi Bölüm 1.0081 0.9995 2.8306 50.631 1.0030 1.0019 1.7236* 1.1474 Genel Not 1.4406** 1.6077* 0.3151 0.0889 1.2473** 1.2871* 0.6742 0.7823 Ortalaması Sınıf 0.8509 0.8295 383.05* 0.0221 0.9002 0.9075 15.3938** 0.7821 Kalınan Yer 0.8821 0.7026** 1.4521 16.122 0.9258 0.8459** 1.3046 1.5532 Aile Ekonomik 1.7056 1.2607 143.82** 2.9237 1.4258 1.1919 10.3889** 391.21 Düzeyi Anne Eğitim 1.2222*** 0.9668 0.7348 0.0506 1.1207*** 0.9839 0.85888 0.7633 Düzeyi Baba Eğitim 1.1355*** 1.1066 4.7015 *** 0.1533 1.0722** 1.0474 1.9283*** 0.5608 Düzeyi

Notlar: (i) ***, ** ve * sırasıyla %1, %5, %10 anlamlılık seviyelerini göstermektedir.

Sıralı modellerde katsayı yorumlamalarında standartlaĢtırılmıĢ katsayılar veya esnekliklerine ek olarak, faktör değiĢimleri ya da baĢka bir deyiĢle fark oranları (ODDS Ratio) olarak nitelendirilen değerler de kullanılmaktadır. Modelleri incelediğimizde birbirlerine benzer ve yakın sonuçlar vermektedirler.

GenelleĢtirilmiĢ sıralı logit modelde bağımlı değiĢkenin daha ayrıntılı ele alındığı görülmektedir. Tabloda %1, %5 ve %10 olarak anlamlılık seviyeleri iĢaretlenmiĢtir. Bunlara baktığımızda %5 anlamlılık düzeyinde okul baĢarısının etkili olduğu yani öğrencilerin genel not ortalamasındaki 1 birimlik artiĢın öğrencilerin “Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını “Her Zaman 1.44 kat” artırdığını, %10 anlamlılık düzeyinde ise “Genellikle 1.60 kat” artırdığını göstermektedir. %5 anlamlılık düzeyinde ise aile ekonomik düzeyinin “Bazen” etkili olduğu ve öğrencilerin aile ekonomik düzeyinde ki bir birimlik artıĢın öğrencilerin “Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını 143.8 kat artırdığını göstermektedir. %10 anlamlılık düzeyinde cinsiyet, doğum bölgesi ve sınıf değiĢkenlerinininde “Bazen” etkili olduğu ve öğrencilerin “Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını pozitif yönde artırdığını söyleyebiliriz. %1 anlamlılık düzeyinde ise anne ve baba eğitim düzeylerinin etkili olduğu görülmektedir. Öğrencilerin anne eğitim düzeyindeki bir birimlik artıĢın öğrencilerin “Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını “Her Zaman 1.22 kat” artırdığını göstermektedir. Öğrencilerin baba eğitim düzeyindeki bir birimlik artıĢın öğrencilerin “Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını “Her Zaman 1.13 kat” artırdığı, “Bazen seçeneği için ise 4.70 kat”artırdığı görülmektedir.

GenelleĢtirilmiĢ sıralı probit modele ait tabloyu incelediğimizde ise %5 anlamlılık

düzeyinde okul baĢarısının etkili olduğu yani genel not ortalamasındaki 1 birimlik artıĢın öğrencilerin “Her Zaman Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını “1.24 kat” artırdığını, %10 anlamlılık düzeyinde ise “Genellikle” seçeneği için “1.28 kat” artırdığını göstermektedir. %10 anlamlılık düzeyinde öğrencilerin anne eğitim düzeyindeki bir birimlik artıĢın öğrencilerin “Her

Zaman Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını 1.12 kat artırdığını göstermektedir. Öğrencilerin baba eğitim düzeyindeki bir birimlik artıĢın ise öğrencilerin “Her Zaman Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını “1.07 kat” artırdığı, “Bazen” seçeneği için 1.92 kat”artırdığı görülmektedir. Ayrıca öğrencilerin “Bazen Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığında cinsiyet, doğum bölgesi, bölüm, sınıf, aile ekonomik düzey değiĢkenlerinin de pozitif yönde anlamlı bir etkisi olduğu yaĢ değiĢkeninde ise negatif yönde etkili olduğu görülmektedir.

Anket sonuçlarına göre Ġktisadi ve Ġdari Bilimler Fakültesi öğrencilerinin iletiĢim becerisinde ailenin önemli bir etkisi olduğu, ailenin eğitim düzeyi ve ekonomik düzeyinin öğrencinin geliĢiminde ve iletiĢiminde önemli faktör olduğunu ayrıca öğrencinin okuldaki baĢarı düzeyide iletiĢim becerisini etkilediğini tabloda net bir Ģekilde görmekteyiz. Sonuç olarak iletiĢim becerisi güçlü bir birey yetiĢmesi için hem ailelerin ekonomik yeterliliklerinin yanında bilinçli ve eğitimli olması ve okulların eğitim düzeylerinin ilerletilmesi öğrencileri olumlu etkileyecek iletiĢim becerisinin geliĢmesini sağlayacaktır.

Katsayı yorumları için ayrıca marjinal etkilerde hesaplanabilmektedir. GenelleĢtirilmiĢ sıralı probit model için Stata programında “Öğrencilerin Her Zaman Açık Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığı için bağımsız değiĢkenlerin marjinal etkileri ise Tablo 13‟te gösterilmiĢtir.

Tablo 13. GenelleĢtirilmiĢ Sıralı Probit Model için Marjinal Etkiler

Bağımlı DeğiĢken [Pr(S14==5)]

ĠletiĢim Becerisi; KonuĢurken her zaman açık, sade ve düzgün cümleler kurarım

Bağımsız Marjinal Etki Standart z P>|z| X DeğiĢkenler (dy/dx) Hata

Cinsiyet -0.05132 0.05343 -0.96 0.337 1.40278 YaĢ 0.01355 0.02115 0.64 0.522 20.8139 Doğduğu Coğrafi 0.00975 0.01304 0.75 0.455 1.94444 Bölge Bölüm 0.00092 0.01206 0.08 0.939 4.21389 Gano 0.06823 0.03106 2.20 0.028 2.06898 Sınıf - 0.03246 0.03618 -0.90 0.370 0.81667 Edirne‟de Kaldığı -0.02382 0.01858 -1.28 0.200 2.70556 Yer Aile Ekonomik 0.10954 0.06666 1.64 0.100 1.99722 Düzey Anne Eğitim 0.03519 0.00772 4.56 0.000 7.21389 Düzeyi Baba Eğitim 0.02154 0.00828 2.60 0.009 8.37778 Düzeyi

Hesaplanan değerler incelendiğinde öğrencilerin okuldaki genel not ortalaması yükseldikçe iletiĢim becerisi “konuĢurken her zaman açık sade ve düzgün cümleler kurabilme” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığı %7 artar. Anne eğitim seviyesi 1 yıl arttığında, öğrencinin iletiĢim becerisi “konuĢurken her zaman açık sade ve düzgün cümleler kurabilme” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığı %4 artar. Baba eğitim seviyesi 1 yıl arttığında, öğrencinin iletiĢim becerisi “konuĢurken her zaman açık sade ve düzgün cümleler kurabilme” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığı %2 artmaktadır.

SONUÇ

“Üniversite Öğrencilerinin ĠletiĢim Becerilerini Etkileyen Faktörlerin Sıralı Logit

ve Probit Modelleriyle Analizi” baĢlığını taĢıyan bu tez çalıĢmasında Trakya Üniversitesi Ġktisadi ve Ġdari Bilimler Fakültesi öğrencilerinin iletiĢim becerilerine yönelik bir çalıĢmadır. AraĢtırmada “ĠletiĢim Becerileri Envanteri (ĠBE)” kullanılmıĢtır. Evren (N), fakülte 5700 öğrenciden oluĢmaktadır. %95 güven düzeyinde örneklem (n) 360 kiĢi olarak belirlenmiĢtir. Rastgele 360 öğrenci seçilerek anket sorularına vermiĢ oldukları cevaplar anketlere karĢılık gelen yerlere kodlanmıĢtır. Analizler için EViews, Spss, Stata paket programları kullanılarak sonuçlara ulaĢılmıĢtır.

Öncelikle “iletiĢim” ve “iletiĢim becerileri” ile ilgili kavramsal çerçeve oluĢturulmuĢtur. Ardından bireylerle ilgili bilgileri içeren; cinsiyet, yaĢ, doğduğu coğrafi bölge, okuduğu bölüm, genel not ortalaması, kaçıncı sınıfta okuduğu, kaldığı yer, aile sosyo-ekonomik düzeyi, anne eğitim düzeyi ve baba eğitim düzeyi gibi bireylerin “iletiĢim” algıları üzerinde etkili olabilecek demografik faktörler ortaya konulmuĢtur. Daha sonra çalıĢmada kullanılacak olan istatistiksel modeller ile ilgili teorik bilgiler verilerek özellikle “Logit Modeller ve Probit Modeller” üzerinde durulmuĢtur. Neticesinde literatür taramaları yapılarak elimizde olan veriye yönelik olarak en uygun metodun sıralı logit ve probit modeller olduğuna karar verilmiĢ ve paralel regresyon varsayımını sağlamadığı tespit edildikten sonra genelleĢtirilmiĢ sıralı logit ve probit modeller ile çalıĢma sürdürülmüĢtür.

ĠletiĢim, insanlık tarihinin baĢlangıcından bugüne kadar, bugünden de sonsuza kadar insanları birbirine bağlayan ve onların sosyal bir grup halinde denge ve uyum içinde anlaĢmalarını sağlayan bir etkileĢimler bütünüdür ( Mısırlı, 2003: 1). Bireyler ilk aileleri sonra okul hayatı, arkadaĢ çevresi, iĢ hayatı içerisinde sürekli iletiĢim halindedir bu nedenle bireyin yaĢamının her alanını kuĢatan bir olgudur.

ĠletiĢim, teknolojik araçlar sayesinde hızlı ve anında haberleĢme kavramıyla özdeĢleĢerek araç merkezli yapısıyla insan merkezli yüz yüze etkileĢimi ikincil konuma indirgeyen bir anlayıĢ biçimi haline gelmiĢtir. 21.yüzyıl çağı bilgi çağı olarak kabul edilmekle birlikte teknolojik araçların bu kadar yoğun kullanımı iletiĢimsizliği de beraberinde getirmektedir. Bu durum diğer yaĢ gruplarına göre daha çok bu teknolojileri kullanan gençlerin iletiĢim alıĢkanlıklarına da etki etmektedir. 2018 yılı TÜĠK verilerine baktığımızda son üç ay içinde bireylerin yaĢ grubuna göre bilgisayar ve internet kullanım oranlarında, bilgisayar kullanım oranı %68.2 ve internet kullanım oranı %90.7 olarak 16-24 yaĢ grubunda en yüksek kullanıma sahip olduğunu görmekteyiz. Bireylerin eğitim durumuna göre baktığımızda ise en yüksek bilgisayar ve internet kullanım oranının üniversite öğrencilerine ait olduğunu görmekteyiz. Bu oran 2018 yılı bilgisayar kullanımında %89.1 ve internet kullanımında ise %97.7 olarak çok yüksek bir orana sahiptir. 2018 yılı son üç ay içerisinde internet kullanan bireylerin interneti kiĢisel kullanma amaçlarına baktığımızda ise %84.1 en yüksek oran ile “Sosyal medya üzerinde profil oluşturma,

mesaj gönderme veya içerik paylaşma” olarak belirlenmiĢtir. Yine %69.5 ile yüksek

bir orana sahip olan kullanım amacı ise “İnternet üzerinden telefonla görüşme” olarak belirlenmiĢtir. Bu oranlarda göz önünde bulundurularak bu çalıĢmada „üniversite öğrencilerinin‟ iletiĢim becerilerini etkileyen faktörler ele alınmıĢtır.

AraĢtırmada da yapılan anketler üzerinden elde edilen sonuçların frekans değerlerine baktığımızda öğrencilerin %55‟nin günümüzdeki teknolojik aletlerin (cep telefonu, bilgisayar vb.) yüz yüze iletiĢimlerini “her zaman” olumsuz etkilerken %18‟ini ise “genellikle” olumsuz etkilediğini görmekteyiz. Bu sonuçlara baktığımızda iletiĢim, teknolojik donanımı ve araçlarıyla bireyi, iletiĢim sürecinin pasif izleyicisi durumundan çıkararak aktif katılımcı olmaya zorlayan yeni bir toplumsal yaĢam dinamiği haline geldiğini yani araç merkezli yapısıyla insansal iletiĢimi mekanikleĢtiren, insanı insandan uzaklaĢtıran ve eğlenceli gözükse de tek düze bir yaĢam biçimi haline getirdiğini görmekteyiz.

AraĢtırmada tanımlanan bağımlı ve bağımsız değiĢkenler için kurulan

Y=𝛽0+𝛽1𝑋1+𝛽2𝑋2+𝛽3𝑋3+𝛽4𝑋4+𝛽5𝑋5+𝛽6𝑋6+𝛽7𝑋7+𝛽8𝑋8+𝛽9𝑋9+𝛽10𝑋10 + u

bu modelde bağımlı değiĢken soru 14 öğrencilerin iletiĢim becerileri, “KonuĢurken açık, sade ve düzgün cümleler kurarım” olarak belirlenmiĢtir. Bağımsız değiĢkenler ise öğrencilere ait demografik sorulardır: cinsiyet, yaĢ, doğduğu coğrafi bölge, bölüm, genel not ortalaması, kaçıncı sınıfta okuduğu, kaldığı yer, aile sosyo- ekonomik düzeyi, anne eğitim düzeyi, baba eğitim düzeyinden oluĢmaktadır. Bunların ayrıntılı tanımlamaları Tablo 2‟de belirtilmiĢtir. AraĢtırma kapsamında kullanılacak olan modellerin geçerliliğinin test edilmesi maksadıyla EViews ve Spss programları kullanılarak modellerin uygunluğu ve uyum iyiliği için Tablo 7 ve 8‟de yer alan sonuçlar elde edilmiĢtir.

Bu sonuçlara baktığımızda Log-Olabilirlik Değeri oldukça yüksek negatif değer almaktadır. Logit ve probit modellerde de bu değerin negatif yönde yüksek olması beklenmektedir. Bir baĢka uygunluk kriteri olarak ise “Likelihood Ratio (LR chi2), Benzerlik Oranı” Ki-kare test istatistiği kullanılmaktadır. Benzerlik oranı test istatistik değeri sıralı logit model için “80.35465” olarak, sıralı probit model için ise “80.58638” olarak elde edilmiĢtir. Bu değerlerin, 10 serbestlik derecesi ile %5 anlamlılık düzeyi için ki-kare tablo değeri olan “18.307” değerinden büyük olmasından dolayı kurulan modelde kısıtlamaların geçerli olmadığı, en az bir eğim parametresinin sıfırdan farklı olduğu söylenebilir. Dolayısıyla modelde yer alan açıklayıcı yani bağımsız değiĢkenlerin bağımlı değiĢken için önemli olduğu bir baĢka deyiĢle modellerin uygun olduğunu göstermektedir.

Ayrıca Tablo 6‟da görüleceği üzere Akaike Bilgi Kriteri (AIC) “1.835” Ģeklinde düĢük değerde olması yine kurulan modellerin uygun olduğunun bir baĢka ifadesi olarak değerlendirilebilir.

Kurulan modellerin uyum iyiliği açısından ise Tablo 8‟de görüleceği üzere

McFadden‟ın Pseudo-𝑅2

Bağımlı değiĢkendeki toplam değiĢimin %11.3‟ünün modelde yer alan bağımsız değiĢkenler tarafından açıklanabildiğini göstermektedir. Burada 𝑅2

değerinin nispeten düĢük olmasında, bağımlı değiĢkene verilen cevaplardaki dağılımın simetriden oldukça uzak olması sebep olabilmektedir. Logit ve probit modellerde bir baĢka uyum iyiliği ölçüsü olarak Pearson X2 _{test istatistiği kullanılmaktadır. Tablo} 8‟de gösterilmiĢ olan Pearson X2 test istatistiğine ait olasılıklar 0.05 ten büyük olduğundan dolayı H0 hipotezi reddedilemez. Dolayısıyla kurulan modellerin verilerle uyum içerisinde olduğu ve modellerin uyum iyiliğinin sağlandığı söylenebilir.

Sıralı modellerin analiz sonuçlarını incelediğimizde ise yer alan bağımsız değiĢkenler içerisinde Genel Not Ortalaması, Aile Sosyo-Ekonomik Düzeyi, Anne Eğitim Düzeyi ve Baba Eğitim Düzeyi değiĢkenleri %5 istatistiksel önem seviyesinde anlamlı olduğu bağımlı değiĢken üzerinde etkili olduğu görülmektedir. Sıralı logit ve probit modellerde yöntem olarak her ikisi de Maksimum En Çok Benzerlik fonksiyonlarını kullanır. Sıralı probit model normal olasılık dağılımına dayanır iken, sıralı logit model standardize edilmiĢ logistik olasılık dağılımından türetilir (McKelvey ve Zavoina, 1975:103-120; Akın, Üçdoğruk ve Deveci, 2000). Sıralı logit modelini sıralı probit modelinden ayıran özellik, hataların logistik olarak dağılmasıdır (Akın, 1996:61). Bu nedenle birbirlerine benzer sonuçlar elde edilmektedir.

Sıralı modellerde katsayı kestiriminin doğru bir Ģekilde yapılabilmesi adına öncelikle paralel regresyon varsayımının sağlanması gerekmektedir. Tüm model için paralel regresyon varsayımının sağlanıp sağlanmadığını test etmek için Spss programı kullanılmıĢtır(Test of Parallel Test). Test istatistiği 30 serbestlik derecesiyle sıralı logit model için 62.888 olarak elde edilmiĢtir. Bu değeri %5 anlamlılık düzeyinde ki-kare tablo değeri olan 43.773 sayısı ile karĢılaĢtırdığımızda “43.773 < 62.888” olduğu görülmektedir. Dolayısı ile “𝐻0” reddedildiği ve paralel

regresyon varsayımı yani regresyon katsayılarının eĢit olduğu hipotezinin ihlal edildiği görülmektedir. Sıralı probit model için ise test istatistiği 30 serbestlik

derecesiyle “64.836” olarak elde edilmiĢtir. Bu değeri %5 anlamlılık düzeyinde ki- kare tablo değeri olan “43.773” sayısı ile karĢılaĢtırdığımızda “43.773<64.836” olduğu görülmektedir. Dolayısı ile “𝐻0” reddedildiği ve paralel regresyon varsayımı

yani regresyon katsayılarının eĢit olduğu hipotezinin ihlal edildiği görülmektedir. Dolayısıyla sıralı modellerin tahmin sonuçlarının güvenilir olmadığına karar verilerek Stata programı ile daha güvenilir sonuçlar için genelleĢtirilmiĢ sıralı logit ve probit modeller ile sonuçlar elde edilmiĢtir.

GenelleĢtirilmiĢ sıralı modeller için katsayı tahminleri Tablo 11‟de gösterilmiĢtir.

Bu modellerde katsayı yorumlamalarında standartlaĢtırılmıĢ katsayılar veya esnekliklerine ek olarak, faktör değiĢimleri ya da baĢka bir deyiĢle fark oranları (ODDS Ratio) olarak nitelendirilen değerler kullanılmaktadır. Bu nedenle ayrıca fark oranları hesaplanarak Tablo 12‟de gösterilmiĢtir. GenelleĢtirilmiĢ sıralı logit modelde bağımlı değiĢkenin daha ayrıntılı ele alındığı görülmektedir. Tabloda %1, %5 ve %10 olarak anlamlılık seviyeleri iĢaretlenmiĢtir. Bunlara baktığımızda öncelikle genelleĢtirilmiĢ sıralı logit model için yorumlayacak olursak, %5 anlamlılık düzeyinde okul baĢarısının etkili olduğu yani öğrencilerin genel not ortalamasındaki 1 birimlik artiĢın öğrencilerin “Her Zaman Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını “1.44 kat” artırdığını, %10 anlamlılık düzeyinde ise “Genellikle Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını “1.60 kat” artırdığını göstermektedir. %5 anlamlılık düzeyinde ise aile ekonomik düzeyinin “Bazen” etkili olduğu ve öğrencilerin aile ekonomik düzeyinde ki bir birimlik artıĢın öğrencilerin “Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını 143.8 kat artırdığını göstermektedir. %10 anlamlılık düzeyinde cinsiyet, doğum bölgesi ve sınıf değiĢkenlerinininde “Bazen” etkili olduğu ve öğrencilerin “Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını pozitif yönde artırdığını söyleyebiliriz. %1 anlamlılık düzeyinde ise anne ve baba eğitim düzeylerinin etkili olduğu görülmektedir. Öğrencilerin anne eğitim düzeyindeki bir birimlik artıĢın öğrencilerin “Her Zaman Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını “1.22 kat” artırdığını göstermektedir. Öğrencilerin baba eğitim düzeyindeki bir birimlik artıĢın öğrencilerin “Her Zaman

Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını “1.13 kat” artırdığı, “Bazen” seçeneği için ise “4.70 kat”artırdığı görülmektedir.

GenelleĢtirilmiĢ sıralı probit modele ait değerleri incelediğimizde ise, %5

anlamlılık düzeyinde okul baĢarısının etkili olduğu yani genel not ortalamasındaki 1 birimlik artıĢın öğrencilerin “Her Zaman Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını “1.24 kat” artırdığını, %10 anlamlılık düzeyinde ise “Genellikle” seçeneği için “1.28 kat” arttırdığını göstermektedir. %10 anlamlılık düzeyinde öğrencilerin anne eğitim düzeyindeki bir birimlik artıĢın öğrencilerin “Her Zaman Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını 1.12 kat artırdığını göstermektedir. Öğrencilerin baba eğitim düzeyindeki bir birimlik artıĢın ise öğrencilerin “Her Zaman Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığını “1.07 kat” artırdığı, “Bazen” seçeneği için “1.92 kat”artırdığı görülmektedir. Ayrıca öğrencilerin “Bazen Açık, Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığında cinsiyet, doğum bölgesi, bölüm, sınıf, aile ekonomik düzey değiĢkenlerinin de pozitif yönde anlamlı bir etkisi olduğu yaĢ değiĢkeninin ise negatif yönde etkisi olduğu görülmektedir.

GenelleĢtirilmiĢ Sıralı Probit Model için katsayı yorumları için ayrıca marjinal etkilerde hesaplanabilmektedir. Stata programında “Öğrencilerin Her Zaman Açık Sade ve Düzgün Cümleler Kurabilen” iletiĢim becerisine sahip olma olasılığı için bağımsız değiĢkenlerin marjinal etkileri Tablo 13‟te ayrıca belirtilmiĢtir. Hesaplanan değerler incelendiğinde öğrencilerin okuldaki genel not ortalaması yükseldikçe iletiĢim becerisi “konuĢurken her zaman açık sade ve düzgün cümleler kurabilme” olasılığı %7 artar. Anne eğitim seviyesi 1 yıl arttığında, öğrencinin iletiĢim becerisi “konuĢurken her zaman açık sade ve düzgün cümleler kurabilme” olasılığı %4 artar. Baba eğitim seviyesi 1 yıl arttığında, öğrencinin iletiĢim becerisi “konuĢurken her zaman açık sade ve düzgün cümleler kurabilme” olasılığı %2 artmaktadır.

Anket sonuçlarına göre Ġktisadi ve Ġdari Bilimler Fakültesi öğrencilerinin iletiĢim becerisinde ailenin ekonomik yeterliliğinin yanında eğitim düzeyinin öğrencinin geliĢiminde ve iletiĢiminde önemli faktör olduğunu ayrıca öğrencinin okuldaki baĢarı düzeyininde iletiĢim becerisini etkilediğini görmekteyiz. Çekirdek ailenin sağlıksız altyapısı yetkin bir iletiĢim ortamı kurmayı güçleĢtirmektedir. Aile içi iletiĢim kopukluklarını önlemek için; dayanıĢmacı, yapıcı, bilinçli ve eğitimli bir aile olgusunun olması gerekmektedir. Ġlköğretimden baĢlayıp üniversite öğretimiyle sonuçlanan okul yaĢamı boyunca öğrenciler arasında iletiĢim, bireyin geliĢim evrelerine farklı özellikler gösterir. Üniversite ortamı öğrencinin kiĢilik geliĢimini tamamlamasında çok önemli bir yer tutar. Eğitimsel ve toplumsal yaĢamında baĢarı düzeyine sahip bir üniversite öğrencisi karar verebilen, seçim yapabilen bir birey olarak anlamlı ve kalıcı bir iletiĢim kurabilecek beceriye sahip olması önemli bir faktördür. Özellikle ĠĠBF öğrencilerinin mezun olduktan sonra eğitim sektörü, devlet

Belgede Üniversite öğrencilerinin iletişim becerilerin etkileyen faktörlerin sıralı logit ve probit modelleriyle analizi (sayfa 95-120)