Türkiye Uluslararası Eğitim Verisi (tuev) geniş kapsamlı uluslararası başarı değerlendirme programlarından PISA ve TIMSS Türkiye verilerini depolayan bir R kütüphanesidir. Bu sayfada da PISA 2018 (OECD, 2019) ve TIMSS 2019 (Mullis, Martin, Foy, Kelly, & Fishbein; 2020) verisinden seçilen ölçek ve değişkenler kullanılarak grafikler oluşturulmuştur. Grafikler plotly (Sievert, 2020) kütüphanesi kullanılarak oluşturularak kullanıcı ile etkileşim oluşturmak amaçlanmıştır.

library(plotly)
devtools::install_github("tuevpaket/tuev")
library("tuev")

PISA 2018

## Veri Hazirlama

# gorsellestirme icin degisken secimi
dat <- PISA_OGR_2018 %>%
select(CINSIYET, SINIF,KITAPSAYISI, SES, Anne_Egitim, Baba_Egitim,Okuloncesi_yil,OKUL_TUR,OKUMA_ZEVK,
       OK_YETERLIK,ODOKUMA1) 

# kategorik degişkenlerin faktor olarak kaydı
dat <- dat %>% mutate_if(is.labelled, sjlabelled::as_factor)
# Faktor degiskenlere duzey atama amacıyla yazılan fonksiyon
levelsnames <- function(x){
  levels(x) <- names(attr(x,"labels"))
  x
}
# # Yazılan fonkisyonun faktor degiskenlere uygulanması
dat <-mutate_if(dat,is.factor, levelsnames)
head(dat)
## # A tibble: 6 x 11
##   CINSIYET SINIF    KITAPSAYISI      SES Anne_Egitim Baba_Egitim Okuloncesi_yil
##   <fct>    <fct>    <fct>          <dbl> <fct>       <fct>       <fct>         
## 1 Erkek    SINIF 10 11-25 kitap  -2.45   Ortaokul    Ortaokul    2 yildan az   
## 2 Erkek    SINIF 10 26-100 kitap -2.10   Ortaokul    Ortaokul    2 yildan az   
## 3 Kiz      SINIF 10 0-10 kitap   -2.27   Ilkokul     Ortaokul    2 yildan az   
## 4 Erkek    SINIF 9  0-10 kitap    0.0324 Lisans ustu Lisans ustu 2 yildan az   
## 5 Erkek    SINIF 9  11-25 kitap  -0.0674 Onlisans    Onlisans    <NA>          
## 6 Erkek    SINIF 10 11-25 kitap   0.398  Onlisans    Lisans ustu <NA>          
## # ... with 4 more variables: OKUL_TUR <fct>, OKUMA_ZEVK <dbl>,
## #   OK_YETERLIK <dbl>, ODOKUMA1 <dbl>

Aşağıdaki görsellerde okuma başarısını etkileyebilecek değişkenlere göre okuma başarısının dağılımı betimlenmiştir. Okuma puanı için 2018 yılında uygulanan PISA sınavı okuma başarısı için hesaplanan 10 olası puan değerinden (plausible value) ilki kullanılmıştır. Bu görsellerin hazırlanma amacı veriyi tanıtmak amaçlı olup istatiksel analizlerde olası değerlerin hepsi kullanılmalıdır.

Öğrenci Okuma Puanları Dağılımı

Sosyoekonomik Düzey

Anne Eğitimi

datt <- dat %>% group_split(Anne_Egitim)
#datt[1][[1]]
OD_1 <- density(datt[1][[1]]$ODOKUMA1, na.rm = TRUE)
OD_2 <- density(datt[2][[1]]$ODOKUMA1, na.rm = TRUE)
OD_3 <- density(datt[3][[1]]$ODOKUMA1, na.rm = TRUE)
OD_4 <- density(datt[4][[1]]$ODOKUMA1, na.rm = TRUE)
OD_5 <- density(datt[5][[1]]$ODOKUMA1, na.rm = TRUE)
OD_6 <- density(datt[6][[1]]$ODOKUMA1, na.rm = TRUE)
OD_7 <- density(datt[7][[1]]$ODOKUMA1, na.rm = TRUE)

plot_ly() %>%
  add_lines(x = ~OD_1$x, y = ~OD_1$y, name = "Okul_oncesi", fill = 'tozeroy') %>%
  add_lines(x = ~OD_2$x, y = ~OD_2$y, name = "Ilkokul", fill = 'tozeroy') %>%
  add_lines(x = ~OD_3$x, y = ~OD_3$y, name = "Ortaokul", fill = 'tozeroy') %>%
  add_lines(x = ~OD_4$x, y = ~OD_4$y, name = "Lise", fill = 'tozeroy') %>%
  add_lines(x = ~OD_5$x, y = ~OD_5$y, name = "Önlisans", fill = 'tozeroy') %>%
  add_lines(x = ~OD_6$x, y = ~OD_6$y, name = "Lisans", fill = 'tozeroy') %>%
  add_lines(x = ~OD_7$x, y = ~OD_7$y, name = "Lisansustu", fill = 'tozeroy') %>%
  layout(xaxis = list(title = 'Okuma Başarı Puanı (OD1)'),
         yaxis = list(title = 'Yoğunluk'))

Sosyoekonomik Düzey ve Anne Eğitimi

dat %>%
  plot_ly(x = ~ODOKUMA1, y = ~SES, color = ~factor(Anne_Egitim))  %>%
  add_markers() %>%
    layout(boxmode = "group")%>%
    layout(legend=list(title=list(text='<b> Anne Eğitimi </b>')))%>%
  layout(
    xaxis = list(title = "Okuma Basari Puanı (OD1)" ,range = c(180,810)),
     yaxis = list(title = "Sosyoekonomik Duzey",range = c(-5,4))
  )

Sosyoekonomik Düzey ve Baba Eğitimi

dat %>%
  plot_ly(x = ~ODOKUMA1, y = ~SES, color = ~Baba_Egitim)  %>%
  add_markers() %>%
    layout(boxmode = "group")%>%
    layout(legend=list(title=list(text='<b> Baba Eğitimi </b>')))%>%
  layout(
    xaxis = list(title = "Okuma Basari Puanı (OD1)",range = c(180,810)),
     yaxis = list(title = "Sosyoekonomik Duzey",range = c(-5,4))
  )

Okul Öncesi Eğitim Süresi ve Anne Eğitimi

dat %>%
  filter(!is.na(Okuloncesi_yil)) %>%
  plot_ly(x = ~Okuloncesi_yil, y = ~ODOKUMA1, color = ~(Anne_Egitim)) %>%
  add_boxplot()  %>% 
    layout(boxmode = "group")%>%
    layout(legend=list(title=list(text='<b> Anne_Egitim </b>')))%>%
    layout(
        xaxis = list(title = "Okul Öncesi Eğitimi Süresi"),
        #title = "Matematik Puanı Dağılımı",
         yaxis = list(title = "Okuma Basari Puanı (OD1)",range = c(180,800)))

Evdeki Kitap Sayısı

dat %>%
  #filter(!is.na(Okuloncesi_yil)) %>%
  plot_ly(x = ~KITAPSAYISI, y = ~ODOKUMA1) %>%
  add_boxplot()  %>% 
    layout(
        xaxis = list(title = "Evdeki Kitap Sayısı"),
        #title = "Matematik Puanı Dağılımı",
         yaxis = list(title = "Okuma Basari Puanı (OD1)"))

Evdeki Kitap Sayısı ve Baba Eğitimi

dat %>%
  count(Baba_Egitim,KITAPSAYISI) %>%
  plot_ly(x = ~ KITAPSAYISI, y = ~n, hoverinfo = "y",color=~factor(Baba_Egitim)) %>%
  add_bars()%>%
  #layout(barmode = "stack") %>%
      layout(legend=list(title=list(text='<b> Baba Egitimi </b>')))%>%
     layout(
        xaxis = list(title = "Evdeki Kitap Sayısı"),
         yaxis = list(title = "Frekans",range = c(0,600)))

Evdeki Kitap Sayısı ve Anne Eğitimi

dat %>%
  count(Anne_Egitim,KITAPSAYISI) %>%
  plot_ly(x = ~ KITAPSAYISI, y = ~n, hoverinfo = "y",color=~factor(Anne_Egitim)) %>%
  add_bars()%>%
  #layout(barmode = "stack") %>%
      layout(legend=list(title=list(text='<b> Anne Egitimi </b>')))%>%
     layout(
        xaxis = list(title = "Evdeki Kitap Sayısı"),
         yaxis = list(title = "Frekans",range = c(0,610)))

Yüksek SES ve Okul Türü

SES puanı en yüksek 100 kişinin devam ettiği okul türü gösterilmiştir.

dat %>%
  top_n(100, wt = SES) %>%
  plot_ly(x = ~ODOKUMA1, y = ~fct_reorder(OKUL_TUR, ODOKUMA1)) %>%
  add_markers() %>%
  layout(xaxis = list(title = "Okuma Basari Puanı (OD1)"),
         yaxis = list(title = ".", type = "category"))

Düşük SES ve Okul Türü

SES puanı en düşük 100 kişinin devam ettiği okul türü gösterilmiştir.

dat %>%
  top_n(-100, wt = SES) %>%
  plot_ly(x = ~ODOKUMA1, y = ~fct_reorder(OKUL_TUR, ODOKUMA1)) %>%
  add_markers() %>%
  layout(xaxis = list(title = "Okuma Basari Puanı (OD1)"),
         yaxis = list(title = ".", type = "category"))

TIMSS 2019

Aşağıdaki görsellerde matematik başarısını etkileyebilecek değişkenlere göre matematik başarısının dağılımı betimlenmiştir. Bu görseller 2019 yılında dördüncü sınıflara uygulanan TIMSS sınavı genel matematik başarısı için hesaplanan beş olası puan değerinden (plausible value) ilki kullanılarak hazırlanmıştır. Görsellerin hazırlanma amacı veriyi tanıtmak amaçlı olup istatiksel analizlerde olası değerlerin hepsi kullanılmalıdır (Martin, von Davier, & Mullis; 2020).

Okul Öncesi Eğitimi ve Cinsiyet

dat %>%
    filter(!is.na(ASDHAPS)) %>%
  plot_ly(x = ~ITSEX, y = ~ASMMAT01, color = ~factor(ASDHAPS)) %>%
  add_boxplot()  %>% 
    layout(boxmode = "group")%>%
    layout(legend=list(title=list(text='<b> Okul Öncesi Eğitimi </b>')))%>%
    layout(
        xaxis = list(title = "Öğrencinin Cinsiyeti"),
        #title = "Matematik Puanı Dağılımı",
         yaxis = list(title = "Matematik için Olası Değer 1 Puanı"))

Anne-baba Eğitimi ve Okul Öncesi Eğitimi

dat %>%
    filter(!is.na(ASDHEDUP)) %>%
  plot_ly(x = ~ASDHAPS, y = ~ASMMAT01, color = ~factor(ASDHEDUP)) %>%
  add_boxplot()  %>% 
    layout(boxmode = "group")%>%
    layout(legend=list(title=list(text='<b> Anne-Baba Eğitimi </b>')))%>%
    layout(
        xaxis = list(title = "Okul Öncesi Eğitimi"),
        #title = "Matematik Puanı Dağılımı",
         yaxis = list(title = "Matematik için Olası Değer 1 Puanı"))

Okul Sosyoekonomik Düzeyi ve Okul Öncesi Eğitimi

dat %>%
    filter(!is.na(ACDGSBC)) %>%
  plot_ly(x = ~ACDGSBC, y = ~ASMMAT01, color = ~factor(ASDHAPS)) %>%
  add_boxplot()  %>% 
    layout(boxmode = "group")%>%
    layout(legend=list(title=list(text='<b> Okul Öncesi Eğitimi </b>')))%>%
    layout(
        xaxis = list(title = "Sosyoekonomik Düzey"),
        #title = "Matematik Puanı Dağılımı",
         yaxis = list(title = "Matematik için Olası Değer 1 Puanı"))

Okul Sosyoekonomik Düzeyi ve Anne-baba Eğitimi

dat %>%
    filter(!is.na(ASDHEDUP)) %>%
  plot_ly(x = ~ACDGSBC, y = ~ASMMAT01, color = ~factor(ASDHEDUP)) %>%
  add_boxplot()  %>% 
    layout(boxmode = "group")%>%
    layout(legend=list(title=list(text='<b> Anne-Baba Eğitimi </b>')))%>%
    layout(
        xaxis = list(title = "Sosyoekonomik Düzey"),
        #title = "Matematik Puanı Dağılımı",
         yaxis = list(title = "Matematik için Olası Değer 1 Puanı"))

Evdeki Kaynaklar ve Anne-baba Eğitimi

Bu ölçek evdeki kitap sayısı, eve internet bağlantısının varlığı, öğrencinin kişisel odasının varlığı ve anne-babanın eğitim seviyesi kullanılarak oluşturulmuştur.

dat %>%
    filter(!is.na(ASDGHRL)) %>%
  plot_ly(x = ~ASDGHRL, y = ~ASMMAT01, color = ~factor(ASDHEDUP)) %>% 
  add_boxplot()  %>% 
    layout(boxmode = "group")%>%
    layout(legend=list(title=list(text='<b> Anne-Baba Eğitimi </b>')))%>%
    layout(
        xaxis = list(title = "Evdeki Kaynaklar"),
        #title = "Matematik Puanı Dağılımı",
         yaxis = list(title = "Matematik için Olası Değer 1 Puanı"))

Okuma-yazma ve Matematiksel Etkinlikler ve Okul Öncesi Eğitimi

dat %>%
    filter(!is.na(ASDHELN)) %>%
  plot_ly(x = ~ASDHELN, y = ~ASMMAT01, color = ~factor(ASDHAPS)) %>%
  add_boxplot()  %>% 
    layout(boxmode = "group")%>%
    layout(legend=list(title=list(text='<b> Okul Öncesi Eğitimi </b>')))%>%
    layout(
        xaxis = list(title = "Okuma-yazma ve Matematiksel Etkinlikler"),
        #title = "Matematik Puanı Dağılımı",
         yaxis = list(title = "Matematik için Olası Değer 1 Puanı"))

Okuma-yazma ve Matematiksel Etkinlikler ve Anne-baba Eğitimi

dat %>%
    filter(!is.na(ASDHEDUP)) %>%
  plot_ly(x = ~ASDHELN, y = ~ASMMAT01, color = ~factor(ASDHEDUP)) %>%
  add_boxplot()  %>% 
    layout(boxmode = "group")%>%
    layout(legend=list(title=list(text='<b> Anne-Baba Eğitimi </b>')))%>%
    layout(
        xaxis = list(title = "Okuma-yazma ve Matematiksel Etkinlikler"),
         yaxis = list(title = "Matematik için Olası Değer 1 Puanı"))

Kaynakça

Martin, M. O., von Davier, M., & Mullis, I. V. S. (Eds.). (2020). Methods and Procedures: TIMSS 2019 Technical Report. Boston College, TIMSS & PIRLS International Study Center website: https://timssandpirls.bc.edu/timss2019/methods adresinden erişildi.

Mullis, I. V. S., Martin, M. O., Foy, P., Kelly, D. L., & Fishbein, B. (2020). TIMSS 2019 International Results in Mathematics and Science. Boston College, TIMSS & PIRLS International Study Center website: https://timssandpirls.bc.edu/timss2019/international-results/ adresinden erişildi.

OECD (2019). PISA 2018 Assessment and Analytical Framework. PISA, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/b25efab8-en adresinden erişildi.

Sievert, C. (2020). Interactive Web-Based Data Visualization with R, plotly, and shiny. Florida: Chapman and Hall/CRC.