For data collection, Turkish versio

For data collection, Turkish version of ROSE (The Relevance of Science Education) survey developed initially by Schreiner and Sjøberg (2004) and adapted into Turkish by Korkmaz (2005) was used. In order to answer the research question, second part of ROSE which measured students’ career choices and preferences was considered. A new data set merely including 26 items under the part of “How important are the following issues for your potential future occupation or job?” was established. Explanatory Factor Analysis (EFA) using Maximum Likelihood method was performed in order to explore the factor structures behind the selected part of ROSE with the data including 1344 cases. EFA derived 8 factors with eigenvalue grater than 1.0. Scree plot showed that six factors were in sharp descent and then started to be level off. Upon this evidence, a rotation for six factors was needed. Furthermore, initial factor analysis revealed that six of the 26 items either had low level factor loading score (lower than .30;

Kết quả (Việt) 1:

Đối với khảo sát thu thập dữ liệu, Thổ Nhĩ Kỳ Phiên bản của Hoa hồng (The mức độ liên quan của giáo dục khoa học) ban đầu được phát triển bởi Schreiner và Sjøberg (2004) và chuyển thể thành bồn bằng Korkmaz (2005) đã được sử dụng. Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, phần thứ hai của Hoa hồng mà đo học sinh lựa chọn nghề nghiệp và sở thích được coi là. Một tập hợp dữ liệu mới chỉ đơn thuần là bao gồm cả các khoản mục 26 dưới một phần của "làm thế nào quan trọng là các vấn đề sau đây cho tiềm năng trong tương lai nghề nghiệp hoặc công việc của bạn?" được thành lập. Giải thích yếu tố phân tích (EFA) sử dụng tối đa khả năng phương pháp đã được thực hiện để khám phá các yếu tố cấu trúc phía sau phần lựa chọn của ROSE với các dữ liệu bao gồm cả trường hợp 1344. EFA xuất phát 8 yếu tố với eigenvalue vắt hơn 1.0. Scree cốt truyện cho thấy sáu yếu tố trong sắc nét gốc và sau đó bắt đầu là mức giảm giá. Theo chứng cứ này, vòng xoay cho sáu yếu tố cần thiết. Hơn nữa, phân tích các yếu tố đầu tiên tiết lộ rằng sáu trong số các mục 26 hoặc là có điểm thấp mức factor loading (thấp hơn. 30;

Kết quả (Việt) 2:

Với bộ sưu tập dữ liệu, phiên bản Thổ Nhĩ Kỳ của ROSE (Mối liên quan Khoa học Giáo dục) khảo sát phát triển ban đầu bởi Schreiner và Sjoberg (2004) và chuyển thể sang Thổ Nhĩ Kỳ bởi Korkmaz (2005) đã được sử dụng. Để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, phần thứ hai của ROSE mà đo lựa chọn nghề nghiệp và sở thích của học sinh đã được xem xét. thiết lập một dữ liệu mới chỉ bao gồm 26 hạng mục trong phần "Làm thế nào quan trọng là những vấn đề sau đây cho nghề nghiệp tương lai tiềm năng của bạn hay công việc?" đã được thành lập. Giải Yếu tố phân tích (EFA) sử dụng phương pháp Maximum Likelihood được thực hiện để tìm hiểu các cấu trúc nhân tố đằng sau các phần được chọn của ROSE với các dữ liệu trong đó có 1.344 trường hợp. EFA có nguồn gốc 8 yếu tố có vắt eigenvalue hơn 1.0. Scree cốt truyện cho thấy sáu yếu tố là con cháu sắc nét và sau đó bắt đầu để được cấp ra. Khi bằng chứng này, một vòng quay trong sáu yếu tố là cần thiết. Hơn nữa, phân tích nhân tố ban đầu tiết lộ rằng sáu trong số 26 mặt hàng hoặc có mức độ thấp số yếu tố tải (thấp hơn 0,30;