Determination of Factors Affecting the Financial Literacy of University Students in Eastern Anatolia using Ordered Regression Models
Notice bibliographique
Résumé
Financial literacy is a factor that has a significant effect on financial development, stabilization and the economy. This study determined the factors affecting the financial literacy levels of formal and secondary education undergraduate students at Atatürk University. The study population was formal and secondary education undergraduate students at Atatürk University. A questionnaire was sent to 1,008 students who agreed to participate in the survey in the last quarter of 2018. In the study, factors affecting the financial literacy levels of undergraduate students were determined by ordered logistic regression and ordered probit regression analysis. The ordered logistic regression model was the best according to model comparison criteria. According to the results of this model, age, class, basic science field, gender, marital status, monthly personal income, watching eco-finance news status, and economic knowledge variables were found to be factors that affected financial literacy levels. In the study, it was determined that the financial literacy levels of women, those under 25 years old, university students in science, in the fourth year and above, having a monthly personal income of ₺1251 and below, single, not watching economic and financial news and with lower economic literacy were low. This study emphasizes the need to target these groups. These groups’ financial literacy levels need to be improved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».