SPORTİF FAALİYETLERDE ÇOK KATEGORİLİ ÇOKLU HAKEM DEĞERLENDİRMESİNDEKİ UYUMUN HESAPLANMASINDA BAYESCİ YAKLAŞIM

Authors : Mehmet İlker BEK, Ercan EFE
Pages : 127-136
Doi:10.17155/spd.41202
View : 37 | Download : 13
Publication Date : 2016-06-20
Article Type : Other Papers
Abstract :Çok kategorili değerlendirme sistemleri ile çok sayıda hakemin değerlendirme yaptığı faaliyetlerde hakemlerin değerlendirmelerinde değişkenlikler görülebilir. Bu değişkenliğin genelde iki sebebi vardır. İlki değerlendirilen kişi veya nesneye olan özel ilgi veya yakınlık, ikincisi ise değerlendirme sisteminin belirli bir standartla değerlendirilmemiş olmasıdır. Değerlendirme ölçeği kategorik yapıda ise uyum hesaplamalarında kullanılan farklı klasik yaklaşımlar da vardır. Hakemler arası uyumun değerlendirmesinde kullanılan farklı yöntemlerden birisi de Bayesci yaklaşımdır. Bayesci yaklaşım ile diğer konvensiyonel yaklaşımların farkı, Bayesci yaklaşımda önsel olasılıklar, deneysel veri ve sonsal olasılıklar dikkate alınarak sonuca erişilir. Ancak istatistik paketlerin çoğunda Bayesci çözümleri elde etmek mümkün olmamaktadır. Bunun için WinBUGS gibi özel paket programlar kullanılabilir. Bu çalışmanın amacı, 3 hakemin, 3 şıklı değerlendirme sistemi kullanarak yaptığı yetenek sıralamasındaki hakemler arası uyumu Bayesci yaklaşımla hesaplamak ve elde edilen katsayıların yorumlanmasını yaparak klasik yaklaşımlardan farklarını ortaya koymaktır. Bayesci yaklaşımda parametrelerin sonsal dağılışları doğrudan elde edilebilmekte ve ortalamalarına ait inanırlılık insert ignore into journalissuearticles values(Credibility); sınırları, klasik yaklaşımlardaki güven sınırlarından farklı olarak elde edilebilmektedir. Aynı zamanda uyum kadar önemli olan uyumsuzlukları da incelemek mümkün olabilmektedir. Bu nedenle Bayesci yaklaşım hakemler arası uyumu değerlendirmede iyi bir istatistik analiz tekniktir. Anahtar Kelimeler:, Bayesci uyum, Çoklu değerlendirici, Değerlendirici uyumu, Uyum
Keywords : Bayesci uyum, çoklu değerlendirici, değerlendirici uyumu, uyum

ORIGINAL ARTICLE URL