Bu araştırmanın amacı PIAAC 2015 uygulamasına katılan Türkiye’nin ve Singapur’un sayısal puanlarını yordayan değişkenleri belirlemektir. Uygulama, 16-65 yaş aralığındaki Türkiye'de 5199, Singapur’da 5394 yetişkin üzerinden gerçekleştirilmiştir. Yapılan çoklu doğrusal regresyon çözümlemesine göre cinsiyet, yaş, eğitim düzeyi, çalışma durumu ve son 12 ayda herhangi bir eğitim-öğretim faaliyetine katılma durumu değişkenleri Türkiye’deki ve Singapur’daki yetişkinlerin sayısal becerilerini manidar bir biçimde yordamaktadır. Bu değişkenler Türkiye PIAAC sayısal puanları varyansının yaklaşık %33’ünü, Singapur PIAAC sayısal puanları varyansının ise yaklaşık %55’ini açıklamaktadır. Her iki ülkede de yetişkinlerin sayısal sayısal puanlarını en fazla yordayan değişken, katılımcıların lisans mezunu olmasıdır. Eğitim düzeyinden sonra en fazla yordayıcı değişken yaş değişkenidir. Eğitim düzeyinin yüksek olması (lisans ve üzeri) ve yaş düzeyinin düşük olması (16-24 yaş arası) sayısal puanlarının güçlü birer yordayıcısıdır. Her iki ülkede de çalışma durumu sayısal puanlarını en az yordayan değişkendir.
This study aims to determine the variables predicting the numerical scores of Turkey and Singapore participating in the PIAAC 2015. The application was conducted on 5199 adults in Turkey and 5394 adults in Singapore between the ages of 16-65. According to the multiple linear regression analysis, gender, age, education level, employment status, and participation in any educational activity in the last 12 months significantly predict the numeracy skills of adults in Turkey and Singapore. These variables explain approximately 33% of the variance in Turkey's PIAAC numerical scores and 55% of the variance in Singapore's PIAAC numerical scores. In both countries, the variable that predicts the quantitative scores of adults the most is that the participants have a bachelor's degree. After education level, the next most predictive variable is age. A high level of education (bachelor's degree and above) and a low level of age (16-24 years old) are strong predictors of quantitative scores. Employment status is the least predictive variable of numerical scores in both countries.
