Using multivariate methods to determine the most important affecting factors for students` admission and their interests in the specializations: A sample of Salahaddin University

Abstract

Bu tezin temel amacı, öğrenci kabulü için en önemli etkili faktörleri ve uzmanlaşma alanlarına ilgisini çok değişkenli yöntemler kullanarak belirlemektir. Bu nedenle, elde edilen bir dizi faktörü belirleyerek faktör analizi ve kümelerin sayısını beş kümede sınıflandırarak kümeleme analizine odaklanmıştır Ayrıca, faktör analizi ve kümeleme analizinin sonuçları birbiriyle karşılaştırılmıştır. Aynı zamanda, bu çalışma, 2018-2019 akademik yılı için Kuzey Irak'taki Salahaddin Üniversitesi'nin Fen ve Sosyal Bilimler kolejlerini içeren üç farklı kolejin ilk aşamasında öğrenciler üzerinde rastgele tabakalı örnekleme yöntemi ile dağıtılan 350 anket formunun analizine dayanmaktadır. Bu nedenle veri analizinde SPSS yazılım programı kullanılmıştır. Ayrıca sonuçların güvenirliği kabul edildiğini ve faktör analizinde toplam varyans yorumlama oranının% 62.157 olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Aynı zamanda, faktör analizi ile kümeleme analizi arasındaki en yaygın değişkenler, öğrenci kabulü ve uzmanlık alanı seçimindeki ilgi alanları için en önemli etkili değişkenler olarak düşünülebilir. Sonuç olarak, ilk faktörün ve ilk kümenin ortak beş etkili değişkeni vardır, bunlar V1, V2, V3, V4 ve V5'tir (sistem, kolejlerde öğrencinin istediği meslekleri almasına yardımcı olur). Böylece bu durum faktör analizi ile küme analizi arasında bir tür yaklaşım ve benzerlik olduğunu göstermiştir.

The main goal of this thesis is to determine the most important effective factors for student admission and his/her interests in the specialization by using multivariate methods. Therefore, it focused on using factor analysis by identifying a number of the obtained factors and cluster analysis by classifying the number of the clusters into five clusters. Furthermore, the results of the factor analysis and cluster analysis will be compared to each other. Moreover, this study depends on analysis of 350 questionnaire forms, which is distributed by random stratified sample method on students in the first stage of three different colleges include Scientific colleges and Humanity colleges of Salahaddin University in Northern Iraq for the academic year 2018-2019. Thus, the IBM SPSS Statistics V:25 software program has been used in data analysis. Additionally, the results have demonstrated that the reliability is accepted, and also in factor analysis the rate of the total variance interpretation is %62.157. Moreover, the most common variables between the factor analysis and cluster analysis can be considered the most important and influential variables for the student admission and their interests in choosing specialization. Consequently, the first factor and the first cluster have five influential variables in common, they are V1, V2, V3, V4 and V5 (the system is helpful for student admission in the colleges to get his/her desired professions). Ultimately, the conclusion has shown that there is a kind of approach and similarity between factor analysis and cluster analysis.