FAKTÖR ANALİZİ VAHİDE NİLAY KIRTAK
|
|
- Aysu Özmen
- 8 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 FAKTÖR ANALİZİ VAHİDE NİLAY KIRTAK
2 Çok Değişkenli İstatistikler Faktör Analizi
3 Faktör Analizinin Amacı: Birbirleriyle ilişkili p tane değişkeni bir araya getirerek az sayıda ilişkisiz ve kavramsal olarak anlamlı yeni değişkenler (faktörler, boyutlar) bulmayı, keşfetmeyi amaçlayan çok değişkenli bir istatistiktir.
4 Faktör analizi, gözlemlenen çok sayıdaki değişken içerisinden gruplandırılmış temel değişkenler yada faktörler tanımlayarak değişken sayısını azaltmak için yapılır. Tanımlanan her faktör, değişkenler arasındaki ilişkinin ölçülmesi sonucu aynı özelliği ölçen birbiri ile ilişkili değişken setinden oluşur.
5 Bir konunun farklı boyutlardan oluştuğu varsayılırsa, faktör analizi yapılarak elde edilen her bir temel değişken(faktör), konuya ilişkin farklı boyutları temsil eder. Diğer bir anlatım ile bir faktörü oluşturan değişken seti, belirli bir konunun aynı boyutunu ölçer.
6 Örneğin, 2 boyuttan(a,b) oluşan bir konuyu ölçmek üzere hazırlanmış olan bir ankette deneklere yöneltilen 30 soru bulunsun. Yapılacak faktör analizi ile deneklerin verdikleri cevaplara göre, konunun kaç boyuttan oluştuğu ve hangi soruların A ve hangi soruların B boyutunu oluşturduğu incelenebilir. Diğer taraftan, ölçekten çıkarılması gereken sorularda analiz sonucuna göre tespit edilebilir. Ayrıca, yapılan analize göre, tanımlanan faktörlerin ayrı ayrı ve bütün olarak toplam varyansın yüzde kaçını açıkladığı belirlenir.
7 Faktör Analizi: Faktör analizinde değişkenler niceldir. Değişkenlerin ölçüm aralığı aralık ya da oran ölçeğidir. Değişkenin ölçüm düzeyi sınıflama ya da sıralama ölçeğinde olan kategorik veriler için faktör analizi uygun değildir. Değişkenlere ilişkin veriler normal dağılım göstermeli ve gözlemler birbirinden bağımsız olmalıdır. Bir konuyu ölçmek amacı ile hazırlanan ölçeğin yapı geçerliliği hakkında bilgi verir.
8 Faktör Analizi Yaklaşımları Açımlayıcı(keşfedici, exploratory) Doğrulayıcı (confirmatory)
9 Açımlayıcı Faktör Analizi Değişkenler arası ilişkiden hareketle faktör bulmaya yönelik bir işlemdir.
10 Doğrulayıcı Faktör Analizi Değişkenler arasındaki ilişkiye dair önce saptanan bir hipotezin ya da kuramın test edilmesi söz konusudur. Sosyal bilimlerde bir veri toplama aracı olarak ölçeğin yapı geçerliliğini incelemede sıklıkla kullanılan açımlayıcı faktör analizi yaklaşımı kullanılır
11 İyi bir faktörleştirmede ya da faktör dönüştürmede ; Değişken azaltma olmalı Üretilen yeni değişken ya da faktörler arasında ilişkisizlik sağlanmalı Ulaşılan sonuçlar, yani elde edilen faktörler anlamlı olmalıdır.
12 Faktör analizinde, faktörlerin her bir değişken üzerinde yol açtıkları ortak varyansın ya da ortak faktör varyansının en çoklaştırılması amaçlanır. Bu değer, maddelerin her bir faktördeki yük değerlerine bağlıdır ve bir maddenin önemli yük değerlerinin karelerinin toplamına eşittir. Faktör yük değeri, maddelerin faktörlerle olan ilişkisini açıklayan bir katsayıdır.
13 Faktör analizinde aynı yapıyı ölçmeyen maddelerin ayıklanmasında şu üç ölçüt dikkate alınır: Maddelerin yer aldıkları faktördeki yük değerlerinin yüksek olması. Bir faktörde yüksek düzeyde ilişki veren maddelerin birlikte bir kavramı- yapıyıfaktörü ölçtüğü anlamına gelir. Faktör yük değerlerinin, 0,45 ya da daha yüksek olması seçim için iyi bir ölçüdür. Ancak uygulamada az sayıda madde için bu sınır değer 0,30 a kadar inebilir.
14 Maddelerin tek bir faktörde yüksek yük değerine, diğer faktörlerde ise düşük yük değerlerine sahip olması. Yüksek iki yük değeri arasındaki farkın en az.10 olması önerilir. Çok faktörlü bir yapıda, birden çok faktörde yüksek yük değeri veren madde, binişik bir madde olarak tanımlanır ve ölçekten çıkarılması düşünülebilir.
15 Önemli faktörlerin, herhangi bir maddede birlikte açıkladıkları ortak faktör varyansının yüksek olması. Maddelerin ortak faktör varyansının 1,00 a yakın ya da 0,66 nın üzerinde olması iyi bir çözümdür ancak uygulamada bunu karşılamak genellikle zordur. Ortak faktör varyansının yüksek olmasının, modele ilişkin açıklanan toplam varyansın artıracağı dikkate alınmalıdır.
16 Faktör analizinde önemli bir başka sorun da, mevcut değişkenlerin(ölçek, test ya da anket maddelerinin) kaç tane önemli faktörü ya da yapıyı ölçtüğüne karar vermektir. Bu sorun, faktörleştirmenin sağlıklı olması ile ilgilidir. Önemli faktör sayısına karar vermede şu ölçütlerin dikkate alınması önerilebilir:, Özdeğer (eigen value) Açıklanan varyans oranı Çizgi grafiği
17 Öz değer Öz değer, hem faktörlerce açıklanan varyansı hesaplamada, hem de önemli faktör sayısına karar vermede dikkate alınan bir katsayıdır. Faktör analizinde, başlangıçta, genel olarak öz değeri 1 ya da 1 den daha büyük olan faktörler önemli faktörler olarak alınırlar. Ancak araştırmacı, analiz sonuçlarına göre bu eşik değeri arttırabilir.
18 Açıklanan varyans oranı Analize dahil değişkenlerle ilgili toplam varyansın 2/3 ü kadar miktarının ilk olarak kapsandığı faktör sayısı önemli faktör sayısı olarak değerlendirilir. Uygulamada özellikle davranış bilimlerinde ölçek geliştirmede sözü edilen miktara ulaşmak güçtür. Çok faktörlü ölçeklerde faktör sayısının yüksek tutulması, açıklanan varyansı arttırır, ancak bu seferde faktörleri isimlendirmede, onları anlamlı kılmada zorluk yaşanması muhtemeldir. Tek faktörlü ölçeklerde açıklanan varyansın %30 ve daha fazlası yeterli görülebilir.çok faktörlü ölçeklerde ise açıklanan varyansın daha fazla olması beklenir. Açıklanan varyansın yüksek olması, ilgili kavram ya da yapının o denli iyi ölçüldüğünün bir göstergesi olarak yorumlanır.
19 Çizgi grafiği Faktörlerin öz değerlerine dayalı olarak çizilen çizgi grafiğinin (scree graph/plot) incelenmesi. Grafikte dikey eksen öz değer miktarlarını, yatay eksen ise faktörleri gösterir.grafik, faktörlerin öz değerleriyle eşleştirilmesi ile elde edilir. Grafikte yüksek ivmeli, hızlı düşüşün yaşandığı faktör, önemli faktör sayısını verir.
20 Scree Plot 5 4 e3 lu a v n e ig E Component Number
21 Araştırmacı, bir faktör analizi tekniğini uygulayarak elde ettiği m kadar önemli faktörü, bağımsızlık, yorumlamada açıklık ve anlamlılık sağlamak için bir eksen döndürmesine (rotation) tabi tutar. Eksenlerin döndürülmesi sonucunda maddelerin bir faktördeki yükü artarken, diğer faktörlerdeki yükleri azalır. Böylece faktörler, kendileriyle yüksek ilişki veren maddeleri bulurlar ve faktörler daha kolay yorumlanabilir.
22 Döndürme Teknikleri Dik döndürme; Faktörler eksenlerin konumu değiştirilmeksizin döndürülür. Eğik döndürme; Faktörlerin birbirleriyle ilişkili olduğu düşüncesi üzerine kurulur. Döndürme farklı açılarla yapılır. Döndürme sonunda değişkenlerle ilgili açıklanan toplam varyans değişmezken, faktörlerin açıkladıkları varyanslar değişir.
23 Sosyal bilimlerde genellikle dik döndürme tercih edilir. Dik döndürme tekniklerinden en sık kullanılan varimax ve quartimax dır. İki teknik de maddelerin yük değerlerini bir faktörde 1,0 a ve diğerlerinde ise 0,0 a yaklaştırmayı amaçlar.
24 Faktör analizi, tüm veri yapıları için uygun olmayabilir. Verilerin, faktör analizi için uygunluğu Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) katsayısı ve Barlett Sphericity testi ile incelenebilir. KMO nun,60 dan yüksek, Barlett testinin anlamlı çıkması verilerin faktör analizi için uygun olduğunu gösterir.
25 Özetle faktör analizi, bir konuda deneklerin verdiği cevaplara göre değişkenler arasındaki korelasyonu hesaplanarak, birbiri ile ilişkili olan ve aynı boyutu ölçen değişkenlerin gruplandırılması sonucu faktör elde etme işlemidir.
26 Örnek: Üniversite öğrencilerinin araştırma yöntemleri konusundaki yeterliliklerini ölçmek amacıyla oluşturulan Yöntemsel Yeterlikler Ölçeğin (YYÖ) deneme formundan elde edilen veriler yöntemsel yeterlikler dosyasında yer almaktadır. Elde edilen veriler üzerinden ölçeğin yapı geçerliliğini inceleyelim.
27
28
29
30
31
32
33
34
35 KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.,896 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square df Sig. 1489,003 45,000 Communalities Initial Extraction yontem1 1,000,614 yontem2 1,000,655 yontem3 1,000,623 yontem4 1,000,602 yontem5 1,000,541 yontem6 1,000,561 yontem7 1,000,643 yontem8 1,000,520 yontem9 1,000,659 yontem10 1,000,660 Extraction Method: Principal Component Analysis.
36 Compone Initial Eigenvalues Total Variance Explained Total% of VariancCumulative % Total% of VariancCumulative % Total% of VariancCumulative % 4,980 49,802 49,802 4,980 49,802 49,802 3,577 35,771 35,771 1,096 10,956 60,757 1,096 10,956 60,757 2,499 24,986 60,757,735 7,354 68,111,626 6,258 74,370,575 5,746 80,116,502 5,022 85,138,477 4,773 89,911,375 3,750 93,661,333 3,333 96,994,301 3, ,000 Extraction Method: Principal Component Analysis. raction Sums of Squared Loadintation Sums of Squared Loadin
37 Scree Plot 5 4 e lu a v n e ig E Component Number
38 yontem7 yontem4 yontem3 yontem6 yontem5 yontem2 yontem1 yontem8 yontem10 yontem9 Component Matrix a Component 1 2,797,088,759 -,161,749 -,249,743 -,089,736,016,717 -,374,670 -,406,668,272,629,514,557,590 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 2 components extracted. Rotated Component Matrix a yontem2 yontem1 yontem3 yontem4 yontem6 yontem7 yontem5 yontem9 yontem10 yontem8 Component 1 2,798,132,779,078,748,251,703,327,648,375,584,549,578,455,091,807,194,789,370,619 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 3 iterations. Component Transformation Matrix Component ,799,601 -,601,799 Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
39 Faktörlerin Yorumlanması ve İsimlendirilmesi 1. Faktörlere yükleme yapan değişkenler incelenerek, değişkenler arasındaki ortak noktanın belirlenerek faktörler isimlendirilir. 2. İsimlendirme hangi faktöre çok yükleme yapan değişkene bakılarak yapılabilir. 3. Faktöre yükleme yapan değişkenlerin vurgulamak istedikleri anlamı en iyi ifade eden isim verilebilir.
40
41
T.C. İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ, İŞLETME ANABİLİM DALI İŞLETME DOKTORA PROGRAMI FAKTÖR ANALİZİ. Ayhan Çakır 1250D91213
T.C. İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ İŞLETME ANABİLİM DALI İŞLETME DOKTORA PROGRAMI FAKTÖR ANALİZİ Ayhan Çakır 0D9 Danışman: Prof. Dr. Hüner Şencan İstanbul Aralık 04 İÇİNDEKİLER
DetaylıTHY İŞLETMESİNİN HİZMET KALİTESİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ ÜZERİNE BİR PİLOT ARAŞTIRMA
THY İŞLETMESİNİN HİZMET KALİTESİ AÇISINDAN DEĞERLENDİRİLMESİ ÜZERİNE BİR PİLOT ARAŞTIRMA Bu çalışmanın amacı, tüketicilerin Türk Hava Yollarından bekledikleri hizmet kalitesi arasında fark olup olmadığını
DetaylıTEKSTİL SEKTÖRÜNDE ÖRGÜT KÜLTÜRÜNÜN ÖĞRENEN ÖRGÜTE OLAN ETKİSİ
T.C. İSTANBUL TİCARET ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ, İŞLETME ANABİLİM DALI İŞLETME DOKTORA PROGRAMI TEKSTİL SEKTÖRÜNDE ÖRGÜT KÜLTÜRÜNÜN ÖĞRENEN ÖRGÜTE OLAN ETKİSİ Doktora Tezi Araştırma Önerisi
DetaylıTekrarlı Ölçümler ANOVA
Tekrarlı Ölçümler ANOVA Repeated Measures ANOVA Aynı veya ilişkili örneklemlerin tekrarlı ölçümlerinin ortalamalarının aynı olup olmadığını test eder. Farklı zamanlardaki ölçümlerde aynı (ilişkili) kişiler
Detaylı1.1.1. Açıklayıcı faktör analizi (EFA, Exploratory Factor Analysis)
1. FAKTÖR ANALİZİ Faktör analizi (Factor Analysis) başta sosyal bilimler olmak üzere pek çok alanda sıkça kullanılan çok değişkenli analiz tekniklerinden biridir. Faktör analizi p değişkenli bir olayda
Detaylı2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması
2001 ve 2008 Yılında Oluşan Krizlerin Faktör Analizi ile Açıklanması Mahmut YARDIMCIOĞLU Özet Genel anlamda krizler ekonominin olağan bir parçası haline gelmiştir. Sıklıkla görülen bu krizlerin istatistiksel
DetaylıBÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ
BÖLÜM 4 FREKANS DAĞILIMLARININ GRAFİKLE GÖSTERİLMESİ Frekans dağılımlarının betimlenmesinde frekans tablolarının kullanılmasının yanı sıra grafik gösterimleri de sıklıkla kullanılmaktadır. Grafikler, görselliği
DetaylıFaktör Analizi. Yaşar Tonta H.Ü. BBY yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/fall2007/sb5002/ SLIDE 1
Faktör Analizi Yaşar Tonta H.Ü. BBY tonta@hacettepe.edu.tr yunus.hacettepe.edu.tr/~tonta/courses/fall2007/sb5002/ SLIDE 1 Not: Sunuş slaytları Andy Field ın Discovering Statistics Using SPSS (Sage, 2005)
DetaylıÇocuklara Yabancı Dil Öğretiminin Duyuşsal Hedefleri Ölçeği
Çocuklara Yabancı Dil Öğretiminin Duyuşsal Hedefleri Ölçeği Şad, S. N., & Gürbüztürk, O. (2015). The affective objectives in early foreign language teaching: A scale development study. International Journal
DetaylıVERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME
BETİMLEYİCİ İSTATİSTİK VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME Bir amaç için derlenen verilerin tamamının olduğu, veri kümesindeki birimlerin sayısal değerlerinden faydalanarak açık ve net bir şekilde ilgilenilen özellik
DetaylıOKUL ÖNCESİ ÖĞRETMEN ADAYLARINA YÖNELİK MÜZİKSEL ÖZ-YETERLİK İNANÇ ÖLÇEĞİ GELİŞTİRME ÇALIŞMASI
The Journal of Academic Social Science Studies International Journal of Social Science Doi number: http: //dx.doi.org/10.9761/jasss7313 Number: 61, p. 47-59, Autumn III 2017 Yayın Süreci / Publication
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
DetaylıÝletiþim Becerileri Deðerlendirme Ölçeðinin Faktör Analizi Metodu Ýle Geliþtirilmesi
Ýletiþim Becerileri Deðerlendirme Ölçeðinin Faktör Analizi Metodu Ýle Geliþtirilmesi * Yalçýn KARAGÖZ Ýlker KÖSTERELÝOÐLU Özet: Bu çalýþmada; öðrenme süreci içinde öðrencilerin kendileri için anlam taþýyan
DetaylıİLERİ ARAŞTIRMA SORU HAVUZU
1 ) Bir ölçümde bağımlı değişkenlerdeki farklılıkların bağımsız değişkenlerdeki farklılıkları nasıl etkilediğini aşağıdakilerden hangisi ölçer? A) Bağımlı Değişken B) Bağımsız Değişken C) Boş Değişken
DetaylıTANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin
DetaylıKitle: Belirli bir özelliğe sahip bireylerin veya birimlerin tümünün oluşturduğu topluluğa kitle denir.
BÖLÜM 1: FREKANS DAĞILIMLARI 1.1. Giriş İstatistik, rasgelelik içeren olaylar, süreçler, sistemler hakkında modeller kurmada, gözlemlere dayanarak bu modellerin geçerliliğini sınamada ve bu modellerden
DetaylıİLLERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜZEYLERİNE GÖRE GRUPLANDIRILMASINDA FARKLI YAKLAŞIMLAR
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Cilt: 6 Sayı: Haziran 005 İLLERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜZEYLERİNE GÖRE GRUPLANDIRILMASINDA FARKLI YAKLAŞIMLAR Zeynep FİLİZ Eskişehir Osmangazi
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıPSK 510 Research Methods and Advanced Statistics
PSK 510 Research Methods and Advanced Statistics Lecture 09: PCA and FA Doğan Kökdemir, PhD http://www.kokdemir.info dogan@kokdemir.info 1 İstatistik Las Meninas - Picasso 2 Gerçek Las Meninas - Diego
DetaylıİŞBİRLİKLİ KARAR ALMA SÜRECİNE KATILIM İSTEKLİLİĞİ ÖLÇEĞİNİN TÜRKÇEYE UYARLAMA ÇALIŞMASI ADAPTATION OF DECISION MAKING COLLABORATION SCALE TO TURKISH
İŞBİRLİKLİ KARAR ALMA SÜRECİNE KATILIM İSTEKLİLİĞİ ÖLÇEĞİNİN TÜRKÇEYE UYARLAMA ÇALIŞMASI Derya Kıcı Boğaziçi Üniversitesi derya.kici@boun.edu.tr Özet Bireyler karar verme sürecinde başkaları ile işbirliği
DetaylıGİRİŞ. Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir.
VERİ ANALİZİ GİRİŞ Bilimsel Araştırma: Bilimsel bilgi elde etme süreci olarak tanımlanabilir. Bilimsel Bilgi: Kaynağı ve elde edilme süreçleri belli olan bilgidir. Sosyal İlişkiler Görgül Bulgular İşlevsel
DetaylıSINIF ÖĞRETMENLİĞİ ALAN SINAVI ÖLÇEĞİNİN GELİŞTİRİLMESİ : GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI
SINIF ÖĞRETMENLİĞİ ALAN SINAVI ÖLÇEĞİNİN GELİŞTİRİLMESİ : GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI Çavuş ŞAHİN Serdar ARCAGÖK Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Eğitim Fakültesi ÖZET Bu çalışmanın amacı sınıf
DetaylıTRB2 BÖLGESİ'NDE BULUNAN İLÇELERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK SIRALAMASI
2013 TRB2 BÖLGESİ'NDE BULUNAN İLÇELERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK SIRALAMASI TEMEL BİLEŞENLER ANALİZİ Doğu Anadolu Kalkınma Ajansı 31.10.2013 Bu çalışmada TRB2 Bölgesi'nde bulunan 29 ilçe arasındaki ekonomik
DetaylıÖrneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.
ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri
DetaylıBİREYSEL ÇALGI DERSİNE İLİŞKİN TUTUM ÖLÇEĞİNİN GELİŞTİRİLMESİ
Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Mustafa Kemal University Journal of Social Sciences Institute Yıl/Year: 2013 Cilt/Volume: 10 Sayı/Issue: 21, s. 29-36 BİREYSEL ÇALGI DERSİNE
DetaylıHİZMET İŞLETMELERİNDE İÇSEL PAZARLAMA ÖLÇEĞİNİN TÜRKÇEYE UYARLANMASI: GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI
MANAS Sosyal Araştırmalar Dergisi 2018 Cilt: 7 Sayı: 4 MANAS Journal of Social Studies 2018 Vol.: 7 No: 4 HİZMET İŞLETMELERİNDE İÇSEL PAZARLAMA ÖLÇEĞİNİN TÜRKÇEYE UYARLANMASI: GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI
DetaylıAVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE ÜLKELER İLE TÜRKİYE NİN KARŞILAŞTIRILMASI
AVRUPA BİRLİĞİNE ÜYE ÜLKELER İLE TÜRKİYE NİN KARŞILAŞTIRILMASI Yrd.Doç. Dr. Zeynep Filiz 1 zfiliz@ogu.edu.tr Öğr. Gör. Fatih Çemrek 1 fcemrek@ogu.edu.tr ÖZET Bu çalışmada Avrupa Birliği ne (AB) üye olan
DetaylıFaktör analizinde yer alan döndürme metotlarının karşılaştırmalı incelenmesi üzerine bir uygulama
ORİJİNAL MAKALE / ORIGINAL ARTICLE Düzce Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü Dergisi 2011;1(3): 22-26 ISSN: 2146-443X Düzce Üniversitesi sbedergi@duzce.edu.tr Faktör analizinde yer alan döndürme metotlarının
DetaylıKorelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon
Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.
DetaylıTEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ
TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin
DetaylıHazırlayan. Kübra ÇÜMEN. Faktör Analizi
Hazırlayan Kübra ÇÜMEN Faktör Analizi FAKTÖR ANALİZİ NEDİR? Ayni yapıyı ölçen çok sayıda değişkenden, az sayıda ve tanımlanabilir nitelikte anlamlı değişkenler elde etmeye yönelik çok değişkenli bir istatistiktir.
DetaylıAraştırma Yöntemleri. Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi
Araştırma Yöntemleri Araştırma Tasarımı ve İstatistik Test Seçimi Araştırma Süreci İLGİ? Y Y? FİKİR?? X Y, A B KURAM A B E F C D X Y KAVRAMSALLAŞTIRMA Kavramların ve araştırılacak değişkenlerin anlamlarını
DetaylıTÜRKİYE DE MÜKELLEF HAKLARININ GELİŞTİRİLMESİ TÜBİTAK 112K505 NOLU PROJE
TÜRKİYE DE MÜKELLEF HAKLARININ GELİŞTİRİLMESİ TÜBİTAK 112K505 NOLU PROJE Prof. Dr. Adnan GERÇEK Uludağ Üniversitesi İ.İ.B.F. Maliye Bölümü 1 PROJENİN AMAÇLARI 1. Türkiye genelinde ilk defa mükellef hakları
Detaylı01.02.2013. Statistical Package for the Social Sciences
Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Her istatistik teknik her tür analize elverişli değildir. Modele veya hipoteze uygun test istatistiği
DetaylıRegresyon. Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir
Regresyon Regresyona Giriş Regresyon korelasyon ile yakından ilişkilidir Regresyon bir bağımlı değişken ile (DV) bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi inceler. DV için başka
DetaylıULUSLARARASI SAĞLIK YÖNETİMİ VE STRATEJİLERİ ARAŞTIRMA DERGİSİ (KÖRDEVE,M,K/UZUN,B/ÜNAL,E) 52
MERKEZİ HASTANE RANDEVU SİSTEMİNİN İŞLEYİŞİ ÜZERİNE BİR ALAN ARAŞTIRMASI Özet Dr. Mustafa Kemal KÖRDEVE kemal.kordeve@gedik.edu.tr Belma Uzun belma.uzun@gedik.edu.tr Yrd. Doç. Dr. Erdinç Ünal erdinc.unal@okan.edu.tr
DetaylıOLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine
Detaylıİstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme
İstatistik ve Olasılığa Giriş Robert J. Beaver Barbara M. Beaver William Mendenhall Presentation designed and written by: Barbara M. Beaver İstatistik ve Olasılığa Giriş Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle
DetaylıTek Denekli Araştırmalar. 2014-Kdz.Ereğli
Tek Denekli Araştırmalar 2014-Kdz.Ereğli Tek Denekli Araştırma Nedir? Nerelrde Kullanılır? Sadece bir deneğe ilişkin bulguların yorumlandığı araştırmalardır. Yarı-deneysel bir araştırma türüdür. Değişimlerin
DetaylıHipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat...
Hipotezlerin test edilip onaylanması için çeşitli istatistiksel testler kullanılmaktadır. Fakat... Her istatistik teknik her tür analize elverişli değildir. Modele veya hipoteze uygun test istatistiği
DetaylıBÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma
DetaylıMEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU
MEÜ. SAĞLIK BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ DERS TANIMI FORMU Dersin Adı-Kodu: BİS 601 Örnek Genişliği ve Güç Programın Adı: Biyoistatistik Dersin düzeyi Doktora Ders saatleri ve Teori Uyg. Lab. Proje/Alan Çalışması
DetaylıİZMİR DEKİ ÖZEL VE DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDEKİ ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI ÖZET
Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (İLKE) Bahar 2007 Sayı 18 İZMİR DEKİ ÖZEL VE DEVLET ÜNİVERSİTELERİNDEKİ ÖĞRENCİLERİN BAŞARILARINI ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ VE KARŞILAŞTIRILMASI
DetaylıÖğretmenlerin Yenilik Yönetimine İlişkin Yeterlikleri Teachers' competences in Innovation Management. Dr. Mehmet BİREKUL
Uluslararası Akademik Yönetim Bilimleri Dergisi (www.yonbildergi.com) 2016, Cilt 2, Sayı 3 Öğretmenlerin Yenilik ne İlişkin Yeterlikleri Teachers' competences in Innovation Management Dr. Mehmet BİREKUL
DetaylıMarka Beğenilirlik Ölçeğinin Türkçeye Uyarlanması: Güvenilirlik ve Geçerlilik Çalışması
Marka Beğenilirlik Ölçeğinin Türkçeye Uyarlanması: Güvenilirlik ve Geçerlilik Çalışması The Turkish Adaptation of the Brand Likeability Scale: A Validity and Reliability Study Zeki YÜKSEKBİLGİLİ, Nişantaşı
DetaylıCopyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1
Slide 1 Bölüm 2 Verileri Betimleme, Keşfetme, ve Karşılaştırma 2-1 Genel Bakış 2-2 Sıklık Dağılımları 2-3 Verilerin Görselleştirilmesi 2-4 Merkezi Eğilim Ölçüleri 2-5 Değişimin Ölçülmesi 2-6 Nispi Sabitlerin
Detaylı2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12
1. GİRİŞ 1 1.1 Regresyon ve Model Kurma / 1 1.2 Veri Toplama / 5 1.3 Regresyonun Kullanım Alanları / 9 1.4 Bilgisayarın Rolü / 10 2. BASİT DOĞRUSAL REGRESYON 12 2.1 Basit Doğrusal Regresyon Modeli / 12
DetaylıÇoklu Regresyon Korelasyon Analizinde Varsayımdan Sapmalar ve Çimento Sektörü Üzerine Uygulama *
Çoklu Regresyon Korelasyon Analizinde Varsayımdan Sapmalar ve Çimento Sektörü Üzerine Uygulama * Erkan SEVİNÇ ** Giriş Bu çalışmada İMKB de taş ve toprağa dayalı sanayi altında işlem gören şirketlerin
DetaylıBÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel
DetaylıÜniversite Öğrencilerinin Mobil Öğrenmenin Üniversite Eğitimindeki. Etkisi Konusundaki Beklentileri Üzerine Bir Araştırma
Özet 565 Üniversite Öğrencilerinin Mobil Öğrenmenin Üniversite Eğitimindeki Etkisi Konusundaki Beklentileri Üzerine Bir Araştırma Derya Kıcı, Boğaziçi Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, derya.kici@boun.edu.tr
DetaylıKARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005
KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:
Detaylı(AYIRIM) DENLİ. Emre KUZUGÜDENL. Doç.Dr.Serdar CARUS
DİSKRİMİNANT ANALİZİ (AYIRIM) Emre KUZUGÜDENL DENLİ Doç.Dr.Serdar CARUS Bu analiz ile; Bir bireyin hangi gruptan geldiği (p değişkeni kullanarak, bireyi uygun bir gruba atar ) Her bir değişkenin atama
DetaylıTek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler
Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Umut Al umutal@hacettepe.edu.tr BBY 375, 16 Ekim 2015-1 Plan İlgili kavramlar Tablo ne zaman kullanılır? Grafik nasıl üretilir? Örnekler Dikkat edilmesi
DetaylıYrd. Doç. Dr. Neşet Demirci, Balıkesir Üniversitesi NEF Fizik Eğitimi. Parametrik Olmayan Testler. Ki-kare (Chi-Square) Testi
Parametrik Olmayan Testler Ki-kare (Chi-Square) Testi Ki-kare (Chi-Square) Testi En iyi Uygunluk (Goodness of Fit) Ki-kare Dağılımı Bir çok önemli istatistik testi ki kare diye bilinen ihtimal dağılımı
DetaylıBÖLÜM 1: AMAÇ VE KAPSAM 1.1. GİRİŞ
1 BÖLÜM 1: AMAÇ VE KAPSAM 1.1. GİRİŞ Küçük ve Orta Ölçekli İşletmelerin (SMEs) ve girişimciliğin varlığı ve gelişmesi teknolojik gelişme, yenilik ve ekonomik kalkınmanın temel kaynağını ve itici gücünü
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık Ders 10: Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Varyans analizi niçin yapılır? İkiden fazla veri grubunun ortalamalarının karşılaştırılması t veya Z testi ile yapılabilir. Ancak karşılaştırılacak
DetaylıGirişimcilik Destek Programlarının Aktif İstihdam Politikası Üzerindeki Etkinliği: KOSGEB Yeni Girişimcilik Programı Örneği ve TR21 Analizi 1
Girişimcilik Destek Programlarının Aktif İstihdam Politikası Üzerindeki Etkinliği: KOSGEB Yeni Girişimcilik Programı Örneği ve TR21 Analizi 1 Hasan Tarık ALTUNTAŞ KOSGEB Özet: Araştırma kapsamında Tekirdağ,
DetaylıSiirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi. Halil Coşkun ÇELİK
Siirt Üniversitesi Eğitim Fakültesi Halil Coşkun ÇELİK 15 Mayıs 2008 Hemen hemen her bilim alanındaki gelişmeler, yapılmış sistematik araştırmaların katkılarına bağlıdır. Bu yüzden genel olarak araştırma,
DetaylıYrd.Doç.Dr. Ali SICAK BEÜ. EREĞLİ EĞİTİM FAKÜLTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ BÖLÜMÜ
Yrd.Doç.Dr. Ali SICAK BEÜ. EREĞLİ EĞİTİM FAKÜLTESİ EĞİTİM BİLİMLERİ BÖLÜMÜ YARARLANILACAK ANA KAYNAK: SOSYAL BİLİMLER İÇİN İSTATİSTİK/ ŞENER BÜYÜKÖZTÜRK, ÖMAY ÇOKLUK, NİLGÜN KÖKLÜ/PEGEM YAY. YARDIMCI KAYNAKLAR:
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel
DetaylıTek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler
Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Umut Al umutal@hacettepe.edu.tr BBY 375, 4 Kasım 2016-1 Plan İlgili kavramlar Tablo ne zaman kullanılır? Grafik nasıl üretilir? Örnekler Dikkat edilmesi
DetaylıGeroBarometre OCAK- ŞUBAT 2017
GeroBarometre OCAK- ŞUBAT 2017 Prof. Dr. İsmail Tufan İTGE Vakıf İçindekiler Tablosu İçindekiler Amaç 1 Anket 2 Yaşlılık kaç yaşında başlar? 2 Örneklem 2 3 Cinsiyete Göre Cevap Dağılımı 4 Sonuç 5 Sf.01
DetaylıDENEYSEL DESENLER GERÇEK DENEYSEL DESENLER YARI DENEYSEL DESENLER FAKTÖRYEL DESENLER ZAYIF DENEYSEL DESENLER
DENEYSEL DESENLER ZAYIF DENEYSEL DESENLER GERÇEK DENEYSEL DESENLER YARI DENEYSEL DESENLER FAKTÖRYEL DESENLER YARI DENEYSEL DESENLER Hazır gruplar üzerinde ancak grup eşleştirmenin olduğu seçkisiz atamanın
DetaylıBİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK Korelasyon Analizi Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr 1 Bir değişkenin değerinin,
DetaylıSosyal Medya Pazarlama Aktiviteleri Ölçeğinin Türkçeye Uyarlanması: Güvenilirlik ve Geçerlilik Çalışması
Cilt 21 Sayı 2 Kasım 2018 SS. 149-157 / Araştırma Makalesi SELÇUK ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER MESLEK YÜKSEKOKULU DERGİSİ (e-issn: 2564-7458) Sosyal Medya Pazarlama Aktiviteleri Ölçeğinin Türkçeye Uyarlanması:
DetaylıGRAFİK YORUMLAMA. 1 ) Sütun Grafiği : Belirli bir zaman aralığında bazı veri grup-
GRAFİK YORUMLAMA Verilerin veya karşılaştırılması yapılacak değişkenlerin çizgi, tablo, nokta veya şekillerle ifade edilmesine grafik adı verilir. Grafik türleri olarak; sütun, çizgi, daire, histogram,
DetaylıTÜRKİYE DEKİ İLLERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜZEYLERİNİN BELİRLENMESİ
SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi 155 TÜRKİYE DEKİ LERİN SOSYO-EKONOMİK GELİŞMİŞLİK DÜZEYLERİNİN BELİRLENMESİ Hülya ŞEN * Fatih ÇEMREK ** Özer ÖZAYDIN *** Özet Bu çalışmada Türkiye deki 81
DetaylıİNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ ÇERÇEVESİNDE, OKUL YÖNETİCİLERİNİN KARAR VERME SÜRECİNDEKİ ETKİLİKLERİNE İLİŞKİN ÖLÇEK GELİŞTİRİLMESİ
Fırat Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi Fırat University Journal of Social Science Cilt: 15, Sayı: 2, Sayfa: 179-198, ELAZIĞ-2005 İNSAN KAYNAKLARI YÖNETİMİ ÇERÇEVESİNDE, OKUL YÖNETİCİLERİNİN KARAR VERME
DetaylıKuramsal Eğitimbilim, 3 (2), 69-82, 2010
İlköğretim 4. Ve 5. Sınıf Öğrencilerinin Matematik Etkinliklerine Yönelik Tutum Ölçeği Geliştirme Gürbüz Ocak AKÜ Eğitim Fak. Eğitim Bilimleri Bölümü gocak@aku.edu.tr Sümbül Dönmez AKÜ Sosyal Bil. Ens.
DetaylıMühendislikte İstatistiksel Yöntemler
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler BÖLÜM 9 VARYANS ANALİZİ Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU 1 Varyans analizi niçin yapılır? İkiden fazla veri grubunun ortalamalarının karşılaştırılması t veya Z testi
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,
DetaylıBÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3
KİTABIN İÇİNDEKİLER BÖLÜM-1.BİLİM NEDİR? Tanımı...1 Bilimselliğin Ölçütleri...2 Bilimin İşlevleri...3 BÖLÜM-2.BİLİMSEL ARAŞTIRMA Belgesel Araştırmalar...7 Görgül Araştırmalar Tarama Tipi Araştırma...8
DetaylıRASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi
DetaylıOluşturulan evren listesinden örnekleme birimlerinin seçkisiz olarak çekilmesidir
Bilimsel Araştırma Yöntemleri Prof. Dr. Şener Büyüköztürk Doç. Dr. Ebru Kılıç Çakmak Yrd. Doç. Dr. Özcan Erkan Akgün Doç. Dr. Şirin Karadeniz Dr. Funda Demirel Örnekleme Yöntemleri Evren Evren, araştırma
Detaylıİstatistik 1 BÖLÜM 2
İstatistik 1 BÖLÜM 2 VERİ SETLERİNİN ÖZETLENMESİNDE KULLANILAN SIKLIK DAĞILIM TABLOLARI VE GRAFİKSEL YÖNTEMLER 1 İşlenecek Konular VERİ TÜRLERİ VE SAYISAL OLMAYAN İSTATİSTİKSEL ÖZETLEME YÖNTEMLERİ Temel
DetaylıBağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA
Bağımsız Örneklemler İçin Tek Faktörlü ANOVA ANOVA (Varyans Analizi) birden çok t-testinin uygulanması gerektiği durumlarda hata varyansını azaltmak amacıyla öncelikle bir F istatistiği hesaplanır bu F
DetaylıSık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama. Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi
Sık kullanılan istatistiksel yöntemler ve yorumlama Doç. Dr. Seval KUL Gaziantep Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik AD Bşk. 1 Hakkımda 2 Hedef: Katılımcılar modülün sonunda temel istatistiksel yöntemler
DetaylıDers 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi
Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler Bir kitlenin tamamını, ya da kitleden alınan bir örneklemi özetlemekle (betimlemekle)
DetaylıPSİKOLOJİDE ÖLÇEK KAVRAMI VE ÖLÇEK TÜRLERİ /11 Bogardus Tutum Ölçeği /12 Thurston Ölçeği /13 Likert Tipi Ölçekler /13 Guttmann Tutum Ölçeği /15
İÇİNDEKİLER BİRİNCİ BÖLÜM PSİKOLOJİK TESTLER /1 PSİKOLOJİK TESTLERİN SINIFLANDIRILMASI /3 Ölçülen Nitelik ve Amacına göre Testler /5 Maksimum Performans ve Davranış Testleri /5 Bireysel ve Grup Testleri
DetaylıKorelasyon ve Regresyon
Korelasyon ve Regresyon Korelasyon- (lineer korelasyon) Açıklayıcı (Bağımsız) Değişken x çalışma zamanı ayakkabı numarası İki değişken arasındaki ilişkidir. Günlük sigara sayısı SAT puanı boy Yanıt (Bağımlı)
DetaylıBÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ
BÖLÜM 3 KURAMSAL ÇATI VE HİPOTEZ GELİŞ İŞTİRME Araştırma rma SüreciS 1.Gözlem Genel araştırma alanı 3.Sorunun Belirlenmesi Sorun taslağının hazırlanması 4.Kuramsal Çatı Değişkenlerin açıkça saptanması
DetaylıİSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ
İSTATİSTİKSEL VERİ ANALİZİ Prof. Dr. Gül ERGÜN Hacettepe Üniversitesi Kasım 2013 İstatistik Nedir? İSTATİSTİK Belirli bir konuda toplanan sayısal değerlerdir. Buna göre, 2012 yılında Türkiye de kayıtlı
Detaylıχ 2 Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi
χ Testi Mühendislikte İstatistik Yöntemler χ Testi Bağımsızlık Testi Homojenlik Testi Uygunluk Testi χ Testi Sayısal olmayan değişkenler arasındaki ilişkinin testi (Bağımsızlık) Farklı örnek kütlelerin
DetaylıTek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler
Tek Değişkenli ve Çok Değişkenli Tablolar ve Grafikler Umut Al umutal@hacettepe.edu.tr - 1 Plan İlgili kavramlar Tablo ne zaman kullanılır? Grafik nasıl üretilir? Örnekler Dikkat edilmesi gerekenler -
DetaylıVATANDAŞLIK ALGISI ÖLÇEĞİ NİN FAKTÖR YAPISININ İNCELENMESİ *
The Journal of Academic Social Science Studies International Journal of Social Science Doi number:http://dx.doi.org/10.9761/jasss7173 Number: 62, p. 65-83, Winter I 2017 Yayın Süreci / Publication Process
DetaylıNicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014
Nicel / Nitel Verilerde Konum ve Değişim Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri 2013-2014 Bahar Dönemi 13 Mart 2014 1 Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl?
DetaylıFAKTÖR ANALizi: TEMEL KAVRAMLAR VE ÖLÇEK GELisTiRMEDE KULLANIMI
KURAM VE UYGULAMADA EGiTiM YÖNETiMi güz 2002 sayi: 32 ss.470-48: FAKTÖR : TEMEL KAVRAMLAR VE ÖLÇEK GELisTiRMEDE KULLANIMI Yrd. Doç.Dr. Sener BÜYÜKÖZTÜRK AnKara Üniversitesi, Egitim bilimleri Fakültesi,
DetaylıBölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU
Bölüm 2 VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU 1 Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır
DetaylıREGRESYON ANALİZİ VE UYGULAMA. Yrd. Doç. Dr. Hidayet Takcı
REGRESYON ANALİZİ VE UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. Hidayet Takcı htakci@cumhuriyet.edu.tr Sunum içeriği Bu sunumda; Lojistik regresyon konu anlatımı Basit doğrusal regresyon problem çözümleme Excel yardımıyla
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık -II Prof. Dr. İrfan KAYMAZ İki Ortalama Farkının Güven Aralığı Anakütle Varyansı Biliniyorsa İki ortalama arasındaki farkın dağılımına ilişkin Z değişkeni: Güven aralığı ifadesinde
DetaylıBüyük boyutun laneti (Curse of Dimensionality)
Büyük boyutun laneti (Curse of Dimensionality) p Veri boyutu arttıkça örnekler (noktalar) uzay içinde çok fazla dağınık hale gelir. p Noktaların yoğunluğu ya da aralarındaki uzaklık bir çok problem için
DetaylıGenel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans
DetaylıVelilerin Lise Din Kültürü ve Ahlak Bilgisi Dersi Programına Yönelik Tutum Ölçeği
Iğdır Üniversitesi / Iğdır University İlahiyat / Journal of Divinity Faculty Sayı / No: 2, Ekim / October 2013: 71-97 Velilerin Lise Din Kültürü ve Ahlak Bilgisi Dersi Programına Yönelik Tutum Ölçeği FATİH
DetaylıTÜRKÇE I YAZILI ANLATIM DERSİNE YÖNELİK TUTUM ÖLÇEĞİNİN (TÜYATÖ) GELİŞTİRİLMESİ. Hüseyin Hüsnü BAHAR Erdoğan ULUDAĞ Oğuzhan YILMAZ
TÜRKÇE I YAZILI ANLATIM DERSİNE YÖNELİK TUTUM ÖLÇEĞİNİN (TÜYATÖ) GELİŞTİRİLMESİ Hüseyin Hüsnü BAHAR Erdoğan ULUDAĞ Oğuzhan YILMAZ Özet Bu araştırmada, Eğitim Fakültesi Öğretmen Yetiştirme Programlarında
Detaylı3 KESİKLİ RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI
ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER III Bölüm 1 İSTATİSTİK ve SAYISAL BİLGİ 11 1.1 İstatistik ve Önemi 12 1.2 İstatistikte Temel Kavramlar 14 1.3 İstatistiğin Amacı 15 1.4 Veri Türleri 15 1.5 Veri Ölçüm Düzeyleri 16 1.6
DetaylıBölüm 2. Frekans Dağılışları VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU. Frekans Tanımı. Verilerin Derlenmesi ve Sunulması
Verilerin Derlenmesi ve Sunulması Bölüm VERİLERİN DERLENMESİ VE SUNUMU Anakütleden alınan örnek yardımıyla elde edilen veriler derlendikten sonra çizelgeler ve grafikler halinde bir diğer analize hazır
DetaylıYABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI. Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY 2
Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi Cilt 5, Sayı:2, 2003 YABANCI DİL EĞİTİMİ VEREN ÖZEL BİR EĞİTİM KURUMUNDAKİ ÖĞRENCİLERİN BEKLENTİLERİNİN ARAŞTIRILMASI Sibel SELİM 1 Efe SARIBAY
DetaylıPEYZAJ MİMARLIĞI BÖLÜMÜ 3. VE 4. SINIF ÖĞRENCİLERİNİN TASARIM EĞİTİMİNE İLİŞKİN GÖRÜŞ VE BEKLENTİLERİ
PEYZAJ MİMARLIĞI BÖLÜMÜ 3. VE 4. SINIF ÖĞRENCİLERİNİN TASARIM EĞİTİMİNE İLİŞKİN GÖRÜŞ VE BEKLENTİLERİ Bülent YILMAZ İnönü Üniversitesi Güzel Sanatlar ve Tasarım Fakültesi Peyzaj Mimarlığı Bölümü Peyzaj
Detaylı