Yurtdışında çalışıp Türkiye'ye dönen akademisyenlerin eğitim durumları, gidiş ve dönüş sebepleri arasındaki ilişki yapısının loglineer modeller ile incelenmesi - Altaş, Dilek; Sağırlı, Muhittin; Giray, Selay (İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 2006)
Kategorik değişkenler arasındaki bağımlılık yapısının incelenmesi amacıyla en sık kullanılan istatistiksel tekniklerden biri Ki-Kare Analizi'dir. Ki-Kare analizi ile, çapraz tabloda sınıflandırılmış olan verilerin bağımlılık yapılarını ortaya çıkarmak mümkün olmaktadır. Ancak incelenmek istenen değişken sayısı ikiden fazla olduğunda, Ki-Kare analizi kullanılamamaktadır. Böyle durumlarda “Loglineer Analiz” ile değişkenler arasındaki bağımlılık yapısı incelenmektedir. Genel loglineer model, çapraz tablo içindeki her bir hücre frekansının logaritmasını; tabloda mevcut olan değişkenler arasındaki mümkün her etkileşimin bir doğrusal kombinasyonu olarak ifade eder. Loglineer model, keşifsel bir modelden ziyade keşifsel bir veri analizi tekniğidir. Kategorik veri sistemlerinin yapısının araştırılmasında ve bir değişkenin ya da değişkenlerin kombinasyonunun etkilerini göstermek için, veri yapılarının bileşen parçalara ayrıştırılmasında yararlıdır. Ayrıca Loglineer analizi, istatistiksel olarak sağlam parametre tahminlerinin elde edilmesini sağlamanın yanı sıra araştırıcıya karmaşık bir çoklu çapraz tablonun içerdiği bilgiyi kısaltma olanağı da verir. Yani verinin daha sade bir formla temsil edilip edilemeyeceğini gösterir.Bu çalışmada yurtdışında çalışıp Türkiye'ye dönen akademisyenler üzerinde akademisyenlerin eğitim-öğretim durumları ve çalışma hayatları ile yurt dışına gidiş dönüş sebeplerine ilişkin olarak yapılan alan araştırmasından elde edilen verilerden yararlanılmıştır. Akademisyenlerin çeşitli özelliklerine ilişkin faktörler arasındaki ilişkiler Loglineer Analiz ile incelenecektir. Analiz kapsamında akademisyenlerin eğitim durumları, yabancı dil bilgisi, eğitim gördükleri ülke ve yurt dışına gidiş-dönüş sebepleri faktörleri arasındaki ilişki yapıları incelenerek değerlendirilecektir.