2 Önyüz

Bu kitabın yazarları olarak elimizde olan notları bir araya getirmek istedik. Akademik özenle oluşturduğumuz bu içerik her zaman açık kaynak olarak kalacaktır. Katkılarınız, istekleriniz dikkate alınacak ve içeriğe dahil edilecektir. Bu içeriğin hangi motivasyonlarla hazırlandığını merak eden okuyucular kitabın sonuna eklediğimiz1 proje önerisini okuyabilirler.

2.1 Yazarlar

Akademik çalışmalarımız araştırma tasarıları (research design) ve nicel veri analizine yoğunlaşmıştır. Monte Carlo simulasyonları mutlaka çalışma takvimimizde yer alır. Diğer bir ortak noktamız çok düzeyli modeller üzerine yaptığımız çalışmalardır.

2.1.1 Burak Aydın, Ph.D.

Eğitimde araştırma ve değerlendirme metotları doktora ve istatistik doktora yandal derecesi mevcuttur. 2010 yılından bu yana R kullanıcısıdır. Yapısal eşitlik modelleri, çok düzeyli modeller ve eğilim puanları üzerine akademik çalışmaları vardır. Detaylı bilgi için Kişisel or Kurumsal

2.1.2 James Algina, Ph.D.

Klasik ve Modern Test Teorisi kitabının yazarıdır. Amerikan Eğitim Araştırmaları Birliği ve Amerikan Psikoloji Birliği (APA) üyesidir. 100’den fazla saygın akademik çalışması mevcuttur.Detaylı bilgi için UF Anita Zucker Center

2.1.3 Walter L. Leite, Ph.D.

Florida Üniversitesi Eğitim Fakültesinde Doçenttir. Gerçek deneysel ve yarı deneysel çalışmalardan edinilen verilerin analizinde saygın çalışmaları mevcuttur. Detaylı bilgi için UF College of Education

2.1.4 Hakan Atılgan, Ph.D.

Ege Üniversitesi Eğitim Fakültesinde Ölçme ve Değerlendirme doçentidir. Yapısal eşitlik modelleri, varyans analizine dayalı güvenirlik belirleme yöntemleri ve psikometri üzerine çalışmaktadır. Yaklaşık 15 yıldır lisansüstü düzeyde istatistik dersleri vermektedir.Detaylı bilgi için Ege Üniversitesi

2.2 Teşekkür

Burada katkı sağlayanların isimlerine yer verilecektir.

2.3 Data

Veri kullanıma açıktır, Dünya Bankası ve İŞKUR tarafından toplanmıştır. Türkiye’de yaşayan, İŞKUR’dan mesleki eğitim talebinde bulunmuş bireyleri temsil eder. 5902 kişi içerir. Materyal içerisinde kullanılan veriye dataWBT (data WorldBank Türkiye) ismi verilmiştir ulaşmak için Bölüm 6.1.4 içerisinde yer alan basamaklar takip edilebilir.

dataWBT içerisinde yer alan değişkenler;

  1. Id: katılımcı kimliği
  2. Program: Mesleki eğitim aldı mı? 1=evet, 2=Hayır
  3. Cinsiyet: Erkek, Kadın
  4. Kurs: 51 farklı kurs, muhasebeden garsonluğa.
  5. Şehir: Katılımcıların yaşadığı şehir
  6. Eğitim: en yüksek diploma
  7. Babanın eğitim durumu
  8. Annenin eğitim durumu
  9. Soru 1-6: Toplumsal cinsiyet algısı (4lü likert). Yüksek puan cinsiyet ayrımına işaret eder.
  10. Yüksek öğretim durumu: 0=Lise veya altı diplomalı , 1= Yüksek öğretim diplomalı 11: Yaş : 2010 yılında katılımcı yaşları 12: Hane geliri: TL olarak hane geliri 13: Hanede yaşayan kişi sayısı 14: Kişi başı yıllık gelir (hane geliri/hanede yaşayan kişi sayısı) 15: Toplumsal cinsiyet algısı genel puanı: 2,3,4,5 ve 6. soruların ortalaması. 16: Gelir kaynakları (12 farklı kaynak)

Toplumsal cinsiyet algısı puanları ve kullanılışı hakkında detaylı bilgi için Gök ve Aydın (basımda) incelenebilir.

Dünya Bankası Tarafından Katılımcılara Sorulan Sorular

  1. Evlendikten sonra hem kadın hem erkek hane gelirine katkıda bulunmalıdır (çift-gelirlilik).
  2. Üniversite eğitimi kızlardan ziyade erkekler için önemlidir.
  3. Maddi durum zorlamadığı sürece evlı bir kadın evinin dışında çalışmamalıdır.
  4. Eşinin çalışması bir erkek için onur kırıcıdır.
  5. Bir kadın düşüncelerini evde söyleyebilir fakat dışarda asla
  6. Bir kadın eşinin sözünden çıkmamalıdır.

2.4 Finansal Destek

Bu materyalin hazırlanması Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi BAP birimi tarafından desteklenmiştir. BAP-53005-601

Öncesinde, bu proje TUBİTAK tarafından Şubat 2016 tarihinde ret edilmiştir.ID 1059B191501734.

  1. sadece Türkçe versiyonunda yer alır↩