1 Giriş 1. 2 İstatistiksel Teknikler Rehberi: Kitabın Kullanımı 17 İÇİNDEKİLER. Ön Söz xxxi Çeviri Ön Sözü

Transkript

1 İÇİNDEKİLER Ön Söz xxxi Çeviri Ön Sözü xxxiii 1 Giriş Niçin Çok Değişkenli İstatistikler? Çok Değişkenli İstatistiklerin Alanı: Bağımlı ve Bağımsız Değişken Sayıları Deneysel ve Deneysel Olmayan Araştırmalar Bilgisayarlar ve Çok Değişkenli İstatistikler Çöp Girip, Gül Çıkar mı? Bazı Faydalı Tanımlar Sürekli, Kesintili ve İkili (Dikotomik) Veri Evrenler ve Örneklemler Betimsel ve Yordamsal İstatistikler Diklik: Standart ve Sıralı Analizler Değişkenlerin Doğrusal Kombinasyonları Alınması Gereken Değişkenlerin Sayısı ve Niteliği İstatistiksel Güç Çok Değişkenli İstatistikler için Uygun Veri Veri Matrisi Korelasyon Matrisi Varyans Kovaryans Matrisi Kareler Toplamı ve Çapraz-Çarpımlar Matrisi Artıklar Kitabın Düzeni 16 2 İstatistiksel Teknikler Rehberi: Kitabın Kullanımı Araştırma Soruları ve İlişkili Teknikler Değişkenler Arasındaki İlişkinin Derecesi İki Değişkenli r Çoklu R Sıralı R Kanonik R Çok Yönlü Frekans Analizi Çok Düzeyli Modelleme 19 ix

2 x İçİNDEKİLER Grup Farklılıklarının Manidarlığı Tek-Yönlü ANOVA ve t Testi Tek-Yönlü ANCOVA Faktöryel ANOVA Faktöryel ANCOVA Hotelling T Tek-Yönlü MANOVA Tek-Yönlü MANCOVA Faktöryel MANOVA Faktöryel MANCOVA Tekrarlı Ölçümlerin Profil Analizi Grup Üyeliğinin Tahmini Tek-Yönlü Ayrıştırma Analizi Sıralı Tek Yönlü Ayrıştırma Analizi Çok Yönlü Frekans Analizi (Logit) Lojistik Regresyon Sıralı Lojistik Regresyon Faktöryel Ayrıştırma Analizi Sıralı Faktöryel Ayrıştırma Analizi Yapı Temel Bileşenler Faktör Analizi Yapısal Eşitlik Modellemesi Olayların Zamanda Akışı Sağkalım/Başarısızlık Analizi Zaman-Serileri Analizi Bazı Ek Karşılaştırmalar Karar Ağacı Teknik Bölümler Verilerin Ön Kontrolü 32 3 Tek Değişkenli ve İki Değişkenli İstatistiklerin Gözden Geçirilmesi Hipotez Testi Model Olarak Tek Örneklem z Testi Güç Modelin Genişletilmesi Manidarlık Testi Etrafındaki Tartışmalar Varyans Analizi Tek-Yönlü Gruplararası ANOVA Faktöryel Gruplararası ANOVA Grup-içi ANOVA Karma Gruplararası-Grup-içi ANOVA 46

3 İÇİNDEKİLER xi Desen Karmaşıklığı Yuvalandırmak Latin Karesi Desenleri Eşit Olmayan n ve Dik olmama Fiks ve Yansız Etkiler Spesifik Karşılaştırmalar Katsayıların Karşılaştırmalar için Ağırlıklandırılması Ağırlık Katsayılarının Dikliği Karşılaştırmalar için Elde Edilen F Planlı Karşılaştırmalar için Kritik F Post Hoc Karşılaştırmaları için Kritik F Parametre Kestirimi Etki Büyüklüğü İki Değişkenli İstatistikler: Korelasyon ve Regresyon Korelasyon Regresyon Ki-kare Analizi 58 4 Temizlik: Analizden Önce Verilerin Taranması Veri Taramasında Dikkat Edilmesi Gereken Önemli Hususlar Veri Dosyasının Hatasız Olması Düzgün Korelasyonlar Şişirilmiş Korelasyon Söndürülmüş Korelasyon Kayıp Veri Vakaların veya Değişkenlerin Silinmesi Kayıp Veri Kestirimi Kayıp Veri Korelasyon Matrisi Kullanmak Kayıp Veriyi Veri Olarak Kullanmak Analizleri Kayıp Verili ve Kayıp Verisiz Tekrarlamak Kayıp Veri ile Başaçıkmak için Mevcut Yöntemler Arasından Birini Seçmek Sapkın Değerler Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Sapkın Değerleri Yakalamak Sapkın Değerlerin Betimlenmesi Sapkın Değerlerin Etkisinin Düşürülmesi Çözümdeki Sapkın Değerler Normallik, Doğrusallık ve Eşvayranslılık Normallik Doğrusallık Eşvayranslılık, Varyansın Homojenliği ve Varyans Kovaryans Matrislerinin Homojenliği 85

4 xii İçİNDEKİLER Yaygın Veri Transformasyon Yöntemleri Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekillik Kontrol Listesi ve Bazı Pratik Öneriler Bütünsel Veri Tarama Örnekleri Gruplandırılmamış Verilerin Taranması Girdinin Doğruluğu, Kayıp Veri, Dağılımlar ve Tek Değişkenli Sapkın Değerler Doğrusallık ve Eşvayranslılık Transformasyon Çok Değişkenli Sapkın Değerleri Yakalamak Sapkın Değer Oluşumuna Neden Olan Değişkenler Çoklu Birlikte Doğrusallık Gruplandırılmış Verilerin Taranması Girdinin Doğruluğu, Kayıp Veri, Dağılımlar, Varyansın Homojenliği ve Tek Değişkenli Sapkın Değerler Doğrusallık Çok Değişkenli Sapkın Değerler Sapkın Değerlerin Oluşumuna Neden Olan Değişkenler Çoklu Birlikte Doğrusallık Çoklu Regresyon Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri İlişkinin Derecesi Bağımsız Değişkenlerin Önemi Bağımsız Değişken Ekleme Bağımsız Değişkenleri Değiştirme Bağımsız Değişkenler Arasındaki Koşullar Bağımsız Değişken Setlerini Karşılaştırma Yeni Bir Örneklemin Üyeleri için Bağımlı Değişken Puanlarını Yordama Parametre Kestirimleri Regresyon Analizlerinin Sınırlılıkları Kuramsal Konular Pratik Konular Vakalar ile Bağımsız Değişkenler Arasındaki Oran Bağımlı ve Bağımsız Değişkenlerde Sapkın Değerlerin Bulunmaması Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekilliğin Bulunmaması Artıkların Normalliği, Doğrusallığı ve Eşvayranslılığı Hataların Bağımsızlığı Çözümde Sapkın Değerlerin Bulunmaması 128

5 İÇİNDEKİLER xiii 5.4 Çoklu Regresyon için Temel Denklemler Genel Doğrusal Denklemler Matris Denklemleri Küçük Örneklem Örneğinin Bilgisayar Analizleri Çoklu Regresyonun Başlıca Çeşitleri Standart Çoklu Regresyon Sıralı Çoklu Regresyon İstatistiksel (Adımlı) Regresyon Regresyon Stratejileri Arasında Seçim Yapmak Bazı Önemli Konular Bağımsız Değişkenlerin Önemi Standart Çoklu Regresyon Sıralı veya İstatistiksel Regresyon Ortak Varyans Analizi İstatistiksel Yordama Çoklu R Testi Regresyon Parçalarının Testi Eklenen Bağımsız Değişken Alt-setlerinin Testi B ve Çoklu R 2 Etrafındaki Güven Aralıkları İki Yordayıcı Setinin Karşılaştırılması R 2 nin Düzeltilmesi Baskılayıcı Değişkenler ANOVA ya Regresyon Yaklaşımı Bağımsız Değişkenlerin Etkileşimleri ve Kuvvetleri Kullanıldığında Merkezileştirme Nedensellikte Aracılık Bütünsel Regresyon Analizi Örnekleri Varsayımların Değerlendirilmesi Vakalar ile Bağımsız Değişkenler Arasındaki Oran Artıkların Bağımsızlığı, Normalliği, Doğrusallığı ve Eşvayranslılığı Sapkın Değerler Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekillik Standart Çoklu Regresyon Sıralı Regresyon Kayıp Değerleri Çoklu Tamamlanmış Veri ile Standart Çoklu Regresyon Örneği Programların Karşılaştırılması IBM SPSS Paketi SAS Sistemi SYSTAT Sistemi 196

6 xiv İçİNDEKİLER 6 Kovaryans Analizi Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri Bağımsız Değişkenlerin Ana Etkileri Bağımsız Değişkenler Arasındaki Etkileşimler Spesifik Karşılaştırmalar ve Trend Analizi Kovaryantların Etkileri Etki Büyüklüğü Parametre Kestirimleri Kovaryans Analizinin Sınırlılıkları Kuramsal Konular Pratik Konular Eşit Olmayan Örneklem Büyüklükleri, Kayıp Veri, ve Vakalar ile Bağımsız Değişkenler Arasındaki Oran Sapkın Değerlerin Bulunmaması Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekilliğin Bulunmaması Örnekleme Dağılımlarının Normalliği Varyansın Homojenliği Doğrusallık Regresyonun Homojenliği Kovaryantların Güvenirliği Kovaryans Analizi için Temel Denklemler Kareler-Toplamı ve Çapraz-Çarpımlar Manidarlık Testi ve Etki Büyüklüğü Küçük Örneklem Örneğinin Bilgisayar Analizleri Bazı Önemli Konular Kovaryantların Seçimi Kovaryantların Değerlendirilmesi Regresyonun Homojenliği Testi Desen Karmaşıklığı Grup-içi ve Karma Grup-içi-Gruplararası Desenleri Eşit Olmayan Örneklem Büyüklükleri Spesifik Karşılaştırmalar ve Trend Analizi Etki Büyüklüğü Kovaryans Analizinin Alternatifleri Bütünsel Bir Kovaryans Analizi Örneği Varsayımların Değerlendirilmesi Eşit Olmayan n ve Kayıp Veri Normallik Doğrusallık Sapkın Değerler Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekillik Varyansın Homojenliği 230

7 İÇİNDEKİLER xv Regresyonun Homojenliği Kovaryantların Güvenirliği Kovaryans Analizi Ana Analiz Kovaryantların Değerlendirilmesi Regresyonun Homojenliği Testi Programların Karşılaştırılması SPSS Paketi SAS Sistemi SYSTAT Sistemi Çok Değişkenli Varyans ve Kovaryans Analizi Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri Bağımsız Değişkenlerin Ana Etkileri Bağımsız Değişkenler Arasındaki Etkileşimler Bağımlı Değişkenlerin Önemi Parametre Kestirimleri Spesifik Karşılaştırmalar ve Trend Analizi Etki Büyüklüğü Kovaryantların Etkileri Tekrarlı Ölçümler Varyans Analizi Çok Değişkenli Varyans ve Kovaryans Analizinin Sınırlılıkları Kuramsal Konular Pratik Konular Eşit Olmayan Örneklem Büyüklükleri, Kayıp Veri ve Güç Çok Değişkenli Normallik Sapkın Değerlerin Bulunmaması Varyans Kovaryans Matrislerinin Homojenliği Doğrusallık Regresyonun Homojenliği Kovaryantların Güvenirliği Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekilliğin Bulunmaması Çok Değişkenli Varyans ve Kovaryans Analizi için Temel Denklemler Çok Değişkenli Varyans Analizi Küçük Örneklem Örneğinin Bilgisayar Analizleri Çok Değişkenli Kovaryans Analizi Bazı Önemli Konular MANOVA ya karşı ANOVA lar İstatistiksel Yordama için Kriter 270

8 xvi İçİNDEKİLER Bağımlı Değişkenleri Ölçümlemek Tek değişkenli F Roy Bargmann Aşağı Adımlama Analizi Ayrıştırma Analizinin Kullanımı Bağımlı Değişkenleri Ölçümlemek için Mevcut Yöntemler Arasından Birini Seçmek Spesifik Karşılaştırmalar ve Trend Analizi Desen Karmaşıklığı Grup-içi ve Gruplararası-içi Desenler Eşit Olmayan Örneklem Büyüklükleri Çok Değişkenli Varyans ve Kovaryans Analizinin Bütünsel Örnekleri Varsayımların Değerlendirilmesi Eşit Olmayan Örneklem Büyüklükleri ve Kayıp Veri Çok Değişkenli Normallik Doğrusallık Sapkın Değerler Varyans Kovaryans Matrislerinin Homojenliği Regresyonun Homojenliği Kovaryantların Güvenirliği Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekillik Çok Değişkenli Varyans Analizi Çok Değişkenli Kovaryans Analizi Kovaryantları Ölçümlemek Bağımlı Değişkenleri Ölçümlemek Programların Karşılaştırılması IBM SPSS Paketi SAS Sistemi SYSTAT Sistemi Profil Analizi: Tekrarlı Ölçümlere Çok Değişkenli Bir Yaklaşım Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri Profillerin Paralelliği Gruplar Arasındaki Genel Fark Profillerin Düzlüğü Profil Analizini İzleyen Karşılaştırmalar Parametre Kestirimleri Etki Büyüklüğü Profil Analizinin Sınırlılıkları Kuramsal Konular Pratik Konular Örneklem Büyüklüğü, Kayıp Veri ve Güç Çok Değişkenli Normallik 318

9 İÇİNDEKİLER xvii Sapkın Değerlerin Bulunmaması Varyans Kovaryans Matrislerinin Homojenliği Doğrusallık Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekilliğin Bulunmaması Profil Analizi için Temel Denklemler Düzeylerdeki Farklılıklar Paralellik Düzlük Küçük Örneklem Örneğinin Bilgisayar Analizleri Bazı Önemli Konular Tekrarlı Ölçümlere Tek Değişkenli ya da Çok Değişkenli Yaklaşım Profil Analizinde Karşılaştırmalar Paralellik ve Düzlük Manidar, Düzeyler Manidar Değil (Basit- Etkiler Analizi) Paralellik ve Düzeyler Manidar, Düzlük Manidar Değil (Basit- Etkiler Analizi) Paralellik, Düzeyler ve Düzlük Manidar (Etkileşim Karşılaştırmaları) Sadece Paralellik Manidar İki Misli Çok Değişkenli Desenler Profillerin Sınıflandırılması Kayıp Verilerin Tamamlanması Bütünsel Profil Analizi Örnekleri WISC in Alt Testlerinin Profil Analizi Varsayımların Değerlendirilmesi Profil Analizi Tepki Süresinin İki Misli Çok Değişkenli Analizi Varsayımların Değerlendirilmesi Eğim ve Kesişimin İki Misli Çok Değişkenli Analizi Programların Karşılaştırılması IBM SPSS Paketi SAS Sistemi SYSTAT Sistemi Ayrıştırma Analizi Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri Yordamanın Manidarlığı Manidar Ayrıştırma Fonksiyonlarının Sayısı Ayrıştırmanın Boyutları Sınıflandırma Fonksiyonları Sınıflandırmanın Uygunluğu Etki Büyüklüğü 381

10 xviii İçİNDEKİLER Yordayıcı Değişkenlerin Önemi Kovaryantlarla Yordamanın Manidarlığı Grup Ortalamalarının Kestirimi Ayrıştırma Analizinin Sınırlılıkları Kuramsal Konular Pratik Konular Eşit Olmayan Örneklem Büyüklükleri, Kayıp Veri ve Güç Çok Değişkenli Normallik Sapkın Değerlerin Bulunmaması Varyans Kovaryans Matrislerinin Homojenliği Doğrusallık Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekilliğin Bulunmaması Ayrıştırma Analizi için Temel Denklemler Ayrıştırma Fonksiyonlarının Türetilmesi ve Test Edilmesi Sınıflandırma Küçük Örneklem Örneğinin Bilgisayar Analizleri Ayrıştırma Analizi Çeşitleri Direkt Ayrıştırma Analizi Sıralı Ayrıştırma Analizi Adımlı (İstatistiksel) Ayrıştırma Analizi Bazı Önemli Konular İstatistiksel Yordama Genel İstatistiksel Manidarlık Kriteri Adımlama Yöntemleri Ayrıştırma Fonksiyonlarının Sayısı Ayrıştırma Fonksiyonlarını Yorumlama Ayrıştırma Fonksiyon Grafikleri Yüklerin Yapı Matrisi Yordayıcı Değişkenleri Değerlendirme Etki Büyüklüğü Desen Karmaşıklığı: Faktöryel Desenler Sınıflandırma Süreçlerinin Kullanımı Çapraz-Geçerlik ve Yeni Vakalar Jackknife Sınıflandırma Sınıflandırmada İyileşmeyi Değerlendirme Bütünsel Bir Ayrıştırma Analizi Örneği Varsayımların Değerlendirilmesi Eşit Olmayan Örneklem Büyüklükleri ve Kayıp Veri Çok Değişkenli Normallik Doğrusallık Sapkın Değerler Varyans Kovaryans Matrislerinin Homojenliği Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekillik Direkt Ayrıştırma Analizi 414

11 İÇİNDEKİLER xix 9.8 Programların Karşılaştırılması IBM SPSS Paketi SAS Sistemi SYSTAT Sistemi Lojistik Regresyon Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri Grup Üyeliğinin veya Çıktının Tahmini Yordayıcıların Önemi Yordayıcılar Arasındaki Etkileşimler Parametre Kestirimleri Vakaların Sınıflandırılması Kovaryantlarla Yordamanın Manidarlığı Etki Büyüklüğü Lojistik Regresyon Analizinin Sınırlılıkları Kuramsal Konular Pratik Konular Vakaların Değişkenlere Oranı Beklenen Frekansların Uygunluğu ve Güç Logitin Doğrusallığı Çoklu Birlikte Doğrusallığın Bulunmaması Çözümde Sapkın Değerlerin Bulunmaması Hataların Bağımsızlığı Lojistik Regresyon için Temel Denklemler Katsayıları Test Etme ve Yorumlama Uyumun İyiliği Modellerin Karşılaştırılması Artıkların Analizi ve Yorumlanması Küçük Örneklem Örneğinin Bilgisayar Analizleri Lojistik Regresyonun Çeşitleri Direkt Lojistik Regresyon Sıralı Lojistik Regresyon İstatistiksel (Adımlı) Lojistik Regresyon Probit ve Diğer Analizler Bazı Önemli Konular İstatistiksel Yordama Modellerin Uyum İyiliğini Ölçümleme Bireysel Değişkenlerin Test Edilmesi Modelin Etki Büyüklüğü Şansı Kullanarak Katsayıların Yorumlanması Çıktının Kodlanması ve Yordayıcı Kategoriler Çıktı Kategorilerinin Sayısı ve Çeşidi 466

12 xx İçİNDEKİLER Vakaların Sınıflandırılması Hiyerarşik ve Hiyerarşik Olmayan Analizler Yordayıcıların Önemi Eşleştirilmiş Gruplar için Lojistik Regresyon Lojistik Regresyonun Bütünsel Örnekleri Sınırlılıkların Değerlendirilmesi Vakaların Değişkenlere Oranı ve Kayıp Veri Çoklu Birlikte Doğrusallık Çözümdeki Sapkın Değerler İki Kategorili Çıktı ve Sürekli Yordayıcılar ile Direkt Lojistik Regresyon Sınırlılık: Logitteki Doğrusallık İki Kategorili Çıktı ile Direkt Lojistik Regresyon ve Sürekli Yordayıcılar Üç Kategorili Çıktı ile Sıralı Lojistik Regresyon Çoklu Nomial Lojistik Regresyonun Sınırlılıkları Sıralı Çoklu Nomial Lojistik Regresyon Programların Karşılaştırılması IBM SPSS Paketi SAS Sistemi SYSTAT Sistemi Sağkalım/Başarısızlık Analizi Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri Değişik Zamanlarda Sağkalanların Oranları Sağkalımda Grup Farklıltıkları Kovaryantlarla Sağkalım Süresi İşlem Etkisi Kovaryantların Önemi Parametre Kestirimleri Kovaryantlar Arasındaki Koşullar Etki Büyüklüğü ve Güç Sağkalım Analizinin Sınırlılıkları Kuramsal Konular Pratik Konular Örneklem Büyüklüğü ve Kayıp Veri Örnekleme Dağılımlarının Normalliği, Doğrusallık ve Eşvayranslılık Sapkın Değerlerin Bulunmaması Çekilen ve Kalan Vakalar Arasındaki Farklar Sağkalım Koşullarının Zaman İçinde Değişimi Tehlikelerin Orantılılığı Çoklu Birlikte Doğrusallığın Bulunmaması 515

13 İÇİNDEKİLER xxi 11.4 Sağkalım Analizi için Temel Denklemler Hayat Tabloları Yığılımlı Sağkalma Oranının Standart Hatası Tehlike ve Yoğunluk Fonksiyonları Hayat Tabloları Grafiği Grup Farklılıkları Testi Küçük Örneklem Örneğinin Bilgisayar Analizleri Sağkalım Analizi Çeşitleri Aktuaryal ve Limit-Çarpım Hayat Tabloları ve Sağkalan Fonksiyonları Kovaryantlardan Grup Sağkalım Süresinin Yordanması Direkt, Sıralı ve İstatistiksel Analiz Cox Orantısal Tehlike Modeli Hızlandırılmış Başarısızlık-Zaman Modelleri Bir Yöntem Seçimi Bazı Önemli Konular Tehlikelerin Orantısallığı Sansürlenmiş Veriler Sağa Sansürlü Veriler Sansürlemenin Diğer Formları Etki Büyüklüğü ve Güç İstatistiksel Kriterler Sağkalım Fonksiyonlarında Grup Farklılıklarının Test İstatistiği Kovaryantlardan Yordamanın Test İstatistiği Sağkalım Oranını Yordama Regresyon Katsayıları (Parametre Kestirimleri) Tehlike Oranları Beklenen Sağkalım Oranları Bütünsel Bir Sağkalım Analizi Örneği Varsayımların Değerlendirilmesi Girdinin Doğruluğu, Örneklem Büyüklüğünün Uygunluğu, Kayıp Veri ve Dağılımlar Sapkın Değerler Çekilen ve Kalan Vakalar Arasındaki Farklar Sağkalım Tecrübesinin Zaman İçinde Değişimi Tehlikelerin Orantısallığı Çoklu Birlikte Doğrusallık Cox Regresyonu Sağkalım Analizi İlaç Tedavisi Etkisi Diğer Kovaryantların Değerlendirilmesi Programların Karşılaştırılması SAS Sistemi IBM SPSS Paketi SYSTAT Sistemi 570

14 xxii İçİNDEKİLER 12 Kanonik Korelasyon Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri Kanonik Değişken Çifti Sayısı Kanonik Değişkenlerin Yorumlanması Kanonik Değişkenlerin Önemi Kanonik Değişken Puanları Sınırlılıklar Kuramsal Sınırlılıklar Pratik Konular Vakaların Bağımsız Değişkenlere Oranı Normallik, Doğrusallık ve Eşvayranslılık Kayıp Veri Sapkın Değerlerin Bulunmaması Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekilliğin Bulunmaması Kanonik Korelasyon için Temel Denklemler Özdeğerler ve Özvektörler Matris Denklemleri Çıkartılan Varyans Oranları Küçük Örneklem Örneğinin Bilgisayar Analizleri Bazı Önemli Konular Kanonik Değişkenlerin Önemi Kanonik Değişkenlerin Yorumlanması Bütünsel Bir Kanonik Korelasyon Örneği Varsayımların Değerlendirilmesi Kayıp Veri Normallik, Doğrusallık ve Eşvayranslılık Sapkın Değerler Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekillik Kanonik Korelasyon Programların Karşılaştırılması SAS Sistemi IBM SPSS Paketi SYSTAT Sistemi Temel Bileşenler ve Faktör Analizi Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri Faktörlerin Sayısı Faktörlerin Niteliği 616

15 İÇİNDEKİLER xxiii Çözümlerin ve Faktörlerin Önemi FA da Kuramı Test Etmek Faktörlerdeki Puanların Kestirimi Sınırlılıklar Kuramsal Konular Pratik Konular Örneklem Büyüklüğü ve Kayıp Veri Normallik Doğrusallık Vakalar Arasında Sapkın Değerlerin Bulunmaması Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekilliğin Bulunmaması R nin Faktörlenebilirliği Değişkenler Arasında Sapkın Değerlerin Bulunmaması Faktör Analizi için Temel Denklemler Faktör Çıkartma Dik Döndürme Ortak Varyans, Varyans ve Kovaryans Faktör Puanları Eğik Döndürme Küçük Örneklem Örneğinin Bilgisayar Analizleri Faktör Analizinin Başlıca Çeşitleri Faktör Çıkrama Teknikleri Temel Bileşenler Analizine Karşı FA Temel Bileşenler Temel Faktörler İmaj Faktör Çıkartması En Yüksek Olabilirlik Faktör Çıkarması Ağırlıklandırılmamış En Küçük Kareler Faktörlendirmesi Genelleştirilmiş (Ağırlıklandırılmış) En Küçük Kareler Faktörlendirmesi Alfa Faktörlendirmesi Döndürme Dik Döndürme Eğik Döndürme Geometrik Yorumlama Bazı Pratik Öneriler Bazı Önemli Konular Ortak Varyansların Kestirimi Faktör Çıkarımının Uygunluğu ve Faktörlerin Sayısı Döndürmenin Uygunluğu ve Basit Yapı Faktörlerin Önemi ve İç Tutarlılığı Faktörlerin Yorumlanması Faktör Puanları Çözümler ve Gruplar Arasındaki Karşılaştırmalar 656

16 xxiv İçİNDEKİLER 13.7 Bütünsel Bir Faktör Analizi Örneği Sınırlılıkların Değerlendirilmesi Örneklem Büyüklüğü ve Kayıp Veri Normallik Doğrusallık Sapkın Değerler Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekillik R nin Faktörlenebilirliği Değişkenler Arasındaki Sapkın Değerler Varimax Döndürme ile Temel Faktörlerin Çıkartımı Programların Karşılaştırılması IBM SPSS Paketi SAS Sistemi SYSTAT Sistemi Yapısal Eşitlik Modellemesi 681 Jodie B. Ullman 14.1 Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri Modelin Uygunluğu Kuramın Test Edilmesi Faktörlerle Açıklanan Değişkenlerdeki Varyans Miktarı Göstergelerin Güvenirliği Parametre Kestirimleri Aracı Değişkenler Grup Farklılıkları Boylamsal Farklılıklar Çok Düzeyli Modelleme Örtük Sınıf Analizi Yapısal Eşitlik Modellemesinin Sınırlılıkları Kuramsal Konular Pratik Konular Örneklem Büyüklüğü ve Kayıp Veri Çok Değişkenli Normallik ve Sapkın Değerler Doğrusallık Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekilliğin Bulunmaması Artıklar Yapısal Eşitlik Modellemesi için Temel Denklemler Kovaryans Cebiri Model Hipotezleri Model Tanımlama Model Kestirimi 695

17 İÇİNDEKİLER xxv Modelin Değerlendirilmesi Küçük Örneklem Örneğinin Bilgisayar Analizleri Bazı Önemli Konular Model Tanımlama Kestirim Teknikleri Kestirim Yöntemleri ve Örneklem Büyüklüğü Kestirim Yöntemleri ve Normal Dışılık Kestirim Yöntemleri ve Bağımlılık Kestirim Yöntemi Seçimine İlişkin Bazı Öneriler Modelin Uyumunu Ölçümlemek Karşılaştırmalı Uyum İndeksleri Mutlak Uyum İndeksi Açıklanan Varyans Oranı İndeksleri Basitlik Uyum İndekslerinin Düzeyi Artık-Temelli Uyum İndeksleri Uyum İndeksleri Arasından Seçim Yapmak Model Modifikasyonu Ki-kare Fark Testi Lagrange Çarpan (LM) Testi Wald Testi Model Modifikasyonuna İlişkin Bazı Uyarılar ve İpuçları Güvenirlik ve Varyans Oranı Kesintili ve Sıralı Veri Çoklu Grup Modelleri Ortalama ve Kovaryans Yapı Modelleri Bütünsel Yapısal Eşitlik Modellemesi Örnekleri WISC in Doğrulayıcı Faktör Analizi Doğrulayıcı Faktör Analizi için Model Tanımlama Doğrulayıcı Faktör Analizi Varsayımlarının Değerlendirilmesi Doğrulayıcı Faktör Analizi Model Kestirimi ve Ön Değerlendirme Model Modifikasyonu Sağlık Verisi için Yapısal Eşitlik Modellemesi Yapısal Eşitlik Modeli Tanımlama Yapısal Eşitlik Modeli Varsayımlarının Değerlendirilmesi Yapısal Eşitlik Modeli Kestirimi ve Ön Değerlendirme Model Modifikasyonu Programların Karşılaştırılması EQS LISREL AMOS SAS Sistemi 785

18 xxvi İçİNDEKİLER 15 Çok düzeyli Doğrusal Modelleme Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri Ortalamalardaki Grup Farklılıkları Eğimlerdeki Grup Farklılıkları Çapraz-Düzey Etkileşimleri Meta-Analiz Yordayıcıların Değişik Düzeylerdeki Görece Gücü Bireysel ve Grup Yapıları Etki Büyüklüğü Bireysel ve Grup Düzeylerinde Yol Analizi Boylamsal Verilerin Analizi Çok Düzeyli Lojistik Regresyon Çoklu Tepki Analizi Çok düzeyli Doğrusal Modellemenin Sınırlılıkları Kuramsal Konular Pratik Konular Örneklem Büyüklüğü, Eşit Olmayan-n ve Kayıp Veri Hataların Bağımsızlığı Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekilliğin Bulunmaması Çok Düzeyli Doğrusal Modelleme için Temel Denklemler Sadece-Kesişimler Modeli Sadece-Kesişimler Modeli: 1. Düzey Denklem Sadece-Kesişimler Modeli: 2. Düzey Denklem Sadece-Kesişimler Modelinin Bilgisayar Analizleri Birinci-Düzey Yordayıcılı Model Birinci-Düzey Yordayıcılı Model için 1. Düzey Denklem Birinci-Düzey Yordayıcılı Model için 2. Düzey Denklem Birinci-Düzey Yordayıcılı Modelin Bilgisayar Analizleri Birinci ve İkinci Düzey Yordayıcılı Model Her İki Düzeyden Yordayıcılı Model için 1. Düzey Denklem Her İki Düzeyden Yordayıcılı Model için 2. Düzey Denklem Her İki Düzeyden Yordayıcılı Model için Bilgisayar Analizleri Çok Düzeyli Modelleme Çeşitleri Tekrarlı Ölçümler Üst-Düzey Çok Düzeyli Modelleme Örtük Değişkenler 823

19 İÇİNDEKİLER xxvii Normal Olmayan Çıktı Değişkenleri Çoklu Tepki Modelleri Bazı Önemli Konular Sınıf-içi Korelasyon Yordayıcı ve Değişiklik Yorumlarını Merkezileştirmek Etkileşimler Yansız ve Fiks Kesişimler ve Eğimler İstatistiksel Yordama Modelleri Ölçümlemek Bireysel Etkilerin Test Edilmesi Etki Büyüklüğü Kestirim Teknikleri ve Yakınsama Problemleri Açımlayıcı Model İnşası Bütünsel Bir Çok Düzeyli Modelleme Örneği Varsayımların Değerlendirilmesi Örneklem Büyüklükleri, Kayıp Veri ve Dağılımlar Sapkın Değerler Çoklu Birlikte Doğrusallık ve Tekillik Hataların Bağımsızlığı: Sınıf-içi Korelasyonlar Çok Düzeyli Modelleme Programların Karşılaştırılması SAS Sistemi IBM SPSS Paketi HLM Programı MLwiN Programı SYSTAT Sistemi Çok Yönlü Frekans Analizi Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri Değişkenler Arasındaki Bağlar Bağımlı Değişken Üzerindeki Etki Parametre Kestirimleri Etkilerin Önemi Etki Büyüklüğü Spesifik Karşılaştırmalar ve Trend Analizi Çok Yönlü Frekans Analizinin Sınırlılıkları Kuramsal Konular Pratik Konular Bağımsızlık Vakaların Değişkenlere Oranı Beklenen Frekansların Uygunluğu Çözümde Sapkın Değerlerin Bulunmaması 867

20 xxviii İçİNDEKİLER 16.4 Çok Yönlü Frekans Analizi için Temel Denklemler Etkilerin Taranması Toplam Etki Birinci-Düzey Etkiler İkinci-Düzey Etkiler Üçüncü-Düzey Etkiler Modelleme Değerlendirilmesi ve Yorumlanması Artıklar Parametre Kestirimleri Küçük Örneklem Örneğinin Bilgisayar Analizleri Bazı Önemli Konular Hiyerarşik ve Hiyerarşik Olmayan Modeller İstatistiksel Kriterler Model Testleri Bireysel Etkilerin Test Edilmesi Model Seçim Stratejileri IBM SPSS HILOGDOĞRUSAL (Hiyerarşik) IBM SPSS GENLOG (Genel Log-Doğrusal) SAS CATMOD ve IBM SPSS LOGLINEAR (Genel Log- Doğrusal) Bütünsel Bir Çok Yönlü Frekans Analizi Örneği Varsayımların Değerlendirilmesi: Beklenen Frekansların Uygunluğu Hiyerarşik Log-Doğrusal Analiz Ön Model Taraması Adımlı Model Seçimi Uyumun Uygunluğu Seçilen Modelin Yorumlanması Programların Karşılaştırılması IBM SPSS Paketi SAS Sistemi SYSTAT Sistemi Genel Doğrusal Modele Kısa Bir Bakış Doğrusallık ve Genel Doğrusal Model İki Değişkenli-Çok Değişkenli İstatistikler ve Tekniklerin Özeti İki Değişkenli Form Basit Çok Değişkenli Form Dolu Çok Değişkenli Form Alternatif Araştırma Stratejileri 922

21 İÇİNDEKİLER xxix 18 Zaman-Serileri Analizi Genel Amaç ve Tanıtım Araştırma Soru Türleri Otokorelasyon Örüntüleri Mevsimsel Döngüler ve Trendler Öngörü Müdahalenin Etkisi Zaman Serilerinin Karşılaştırılması Kovaryanslarla Zaman Serileri Etki Büyüklüğü ve Güç Zaman-Serileri Analizinin Varsayımları Kuramsal Konular Pratik Konular Artık Dağılımlarının Normalliği Varyansın Homojenliği ve Artıkların Ortalamasının Sıfır Olması Artıklar Bağımsızlığı Sapkın Değerlerin Bulunmaması Zaman-Serileri ARIMA Modelleri için Temel Denklemler ARIMA (p, d, q) Modellerinin Tanımlanması Trend Bileşenleri, d: Süreci Durağanlaştırmak Otoregresif Bileşenler Hareketli Ortalama Bileşenleri Karma Modeller Otokorelasyon Fonksiyonları (ACF) ve Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonları (PACF) Model Parametrelerin Kestirimi Model Teşhisi Küçük Örneklem Zaman Serileri Örneğinin Bilgisayar Analizleri Zaman-Serileri Analizlerinin Çeşitleri Mevsimsel Bileşenli Modeller Müdahaleli Modeller Ani, Kalıcı Etkiler Ani, Geçici Etkiler Kademeli, Kalıcı Etkiler Çoklu Müdahale Modelleri Sürekli Değişkenler Ekleme Bazı Önemli Konular Otokorelasyon (ACF) ve Kısmi Otokorelasyon Fonksiyonlarının (PACF) Örüntüleri Etki Büyüklüğü Öngörü İki Modeli Karşılaştırmak için İstatistiksel Yöntemler 973

22 xxx İçİNDEKİLER 18.7 Bütünsel Bir Zaman-Serileri Analizi Örneği Varsayımların Değerlendirilmesi Örnekleme Dağılımlarının Normalliği Varyansın Homojenliği Sapkın Değerler Baz Modelin Tanımlanması ve Kestirimi Baz Modelin Teşhisi Müdahale Analizi Model Teşhisi Modelin Yorumlanması Programların Karşılaştırılması IBM SPSS Paketi SAS Sistemi SYSTAT Sistemi 991 Ek A Matrislere Kısa Bir Giriş A.1 Ek B Bütünsel Örneklerin Araştırma Desenleri A.11 Ek C İstatistiksel Tablolar A.18 Kaynaklar K.1 Dizin D.1