Yardımcı Doçent Doktor Mustafa Kemal Üniversitesi Ziraat Fakültesi Zootekni Bölümü Antakya/ Hatay 3
|
|
- Ufuk Kıvanç
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 1 TEKRAR EDEN ÖLÇÜMLÜ DENEME DESENLERİNİN SPSS 9.05 PAKET PROGRAMI İLE ANALİZ EDİLMESİ Özkan GÖRGÜLÜ 1 Suat ŞAHİNLER 1 Derviş TOPUZ 2 ÖZET Farklı periyot veya farklı muameleler altında, aynı deneme ünitesinden alınan ölçümlere tekrar eden ölçüm denir. Bir hayvanın laktasyonun değişik dönemlerindeki süt verimleri, aynı hayvanın farklı laktasyonlardaki süt verimi, bir hayvana ait karkasın farklı bölgelerindeki yağ miktarı, kanatlı hayvanların değişik dönemlerdeki, yumurta verimleri ve canlılara ait büyüme eğrileri, tekrar eden ölçümlere örnek olarak verilebilir. Tekrar eden ölçümlü deneme desenleri, tıp, ziraat, psikoloji, eğitim ve biyoloji gibi canlıların davranışları ile ilgilenen bilim dallarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu nedenle bu çalışmada, tıp, ziraat, psikoloji, eğitim ve biyoloji gibi toplumsal davranışları inceleyen bilim dallarında yaygın olarak kullanılan, halen tüm dünyada kabul gören az sayıdaki istatistik yazılımlarından biri olan SPSS 9.05 (Statistical Package for Social Sciences) paket programı ile tekrar eden ölçümlü deneme desenlerinin analiz edilişleri detaylı bir şekilde açıklanmıştır. Anahtar Kelimeler: Tekrar Eden Ölçümler, Deneme Desenleri, SPSS. ABSTRACT THE ANALYSIS OF REPEATED MEASURE DESIGN WITH SPSS 9.05 PACKAGE PROGRAM The repeated measures may be defined as measurement from different period of the same experimental unit or from different treatments. The following characteristics can be analyzed by repeated measure: milk production of an animal in different period of lactation, milk production of the same animal in different lactations, fat content of different part of carcasses in an animal, eggs production of poultry in different periods, and growth curve of the living organisms. This design is frequently used in science such as medical science, agriculture, psychology, education, and biological science. Thus, the aim of this study was to demonstrate the analyzing technique of repeated measure design with SPSS 9.05 (Statistical Package for Social Sciences), which is widely used in behavioral and social science. Key Words:Repeated measures, Experimental Design, SPSS. 1 Araştırma Görevlisi 2 Yardımcı Doçent Doktor Mustafa Kemal Üniversitesi Ziraat Fakültesi Zootekni Bölümü Antakya/ Hatay 3 Öğretim Görevlisi Niğde Üniversitesi Ulukışla Meslek Yüksek Okulu
2 2 GİRİŞ Aynı deneme ünitesinden farklı zamanlarda veya farklı uygulamalar altında elde edilen ölçümlere tekrar eden ölçüm (T.Ö) denir(finney, 1990). Tekrar eden ölçümler ilk olarak, varyans analiz tekniği (ANOVA) geliştirilmeden önceki dönemlerde Robinson ve Bills tarafından 1926 yılında kullanılmıştır(lovie, 1981) yılından günümüze kadar geçen süre içerisinde, tekrar eden ölçümlü deneme desenleri üzerine bir çok araştırma yapılmış ve bu deneme desenleri oldukça yaygın bir kullanım alanı bulmuştur. En çok kullanıldığı alanlar, Ziraat, Tıp, Psikoloji, Eczacılık, Sosyoloji, Kriminoloji, Eğitim ve Ekonomidir (SCHAALJE ve ark.,1991; LINDSEY, 1994). Tekrar eden ölçümlü deneme desenlerinde genel varyasyon, denekler arası faktörler ile denekler içi faktörler ve bu faktörlerin birlikte yapmış oldukları etkilerden oluşmaktadır. Denekler arası faktör; seviyelerinde farklı deneme ünitelerine ait ölçüm içeren faktörlerdir. Denekler içi faktörler ise; bunun tam tersine seviyelerinde aynı deneme ünitelerine ait ölçümler içeren faktörlerdir(minke, 1997). Denekler arası ve denekler içi faktör sayılarına göre tekrar eden ölçümlü deneme desenleri 3 e ayrılır. Bunlar; 1.Tek faktörlü tekrar eden ölçümlü deneme desenleri 2.İki faktörlü tekrar eden ölçümlü deneme desenleri 3.Üç faktörlü tekrar eden ölçümlü deneme desenleri şeklindedir. Üç faktörlü Tekrar eden ölçümlü deneme desenleri de kendi içinde, a) Tek faktör üzerinde tekrar eden ölçümlere sahip, üç faktörlü tekrar eden ölçümlü deneme desenleri b) İki faktör üzerinde tekrar eden ölçümlere sahip, üç faktörlü tekrar eden ölçümlü deneme desenleri şeklinde ikiye ayrılır. Bu çalışmada bu deneme desenlerinin SPSS paket programında analiz edilişleri ayrı ayrı ele alınmıştır. MATERYAL ve METOT MATERYAL METOT Çalışmada materyal olarak SPSS 9.05 paket programı kullanılmıştır. Verilerin SPSS Paket Programına Girilişi Tekrar eden ölçümlü deneme desenlerine ait verilerin veri penceresine girilişi diğer deneme desenlerine göre daha kolaydır. Denekler arası faktörlerin seviyeleri klasik deneme desenlerinde olduğu gibi ağacın dalları şeklinde girilir. Denekler içi faktörün seviyeleri ise veri penceresinde yan yana girilir. Aşağıda tekrar eden ölçümlü deneme desenlerine ait verilerin SPSS paket programında veri penceresine girilişi ayrı ayrı ele alınmıştır.
3 3 Tek Faktörlü Tekrar Eden Ölçümlü Deneme Desenlerinde Verilerin Girilişi Bu deneme desenlerinde bir denekler içi faktör vardır ve bu faktörün tüm seviyelerinde aynı deneme üniteleri denemeye alınır. Denekler içi faktörün 3 seviyesi olduğu ve her bir seviyesinin 5 farklı deneme ünitesi üzerinde denemeye alındığı varsayılırsa veriler SPSS paket programına Şekil 1. deki gibi girilir(foster, 1999). Şekil 1. Tek faktörlü tekrar eden ölçümlü deneme desenlerine ait verilerin SPSS paket programına girilişi İki Faktörlü Tekrar Eden Ölçümlü Deneme Desenleri Bu deneme desenlerinde bir denekler arası (A) bir de denekler içi (B) olmak üzere iki faktör vardır. Denekler arası faktörün seviyeleri veri penceresinde tek sütunda kategorik olarak girilirken, denekler içi faktörün seviyeleri ise veri penceresinde yan yana girilir(şekil 2.) (KINNEAR ve GRAY, 1995). Şekil 2. İki faktörlü tekrar eden ölçümlü deneme desenlerine ait verilerin SPSS paket programına girilişi
4 4 Tek Faktör Üzerinde Tekrar Eden Ölçümlere Sahip Üç Faktörlü Tekrar Eden Ölçümlü Deneme Desenleri Bu deneme desenlerinde bir denekler içi, ikide denekler arası faktör olmak üzere üç faktör mevcuttur. Verilerin SPSS paket programına girilişi; bir önceki bölümde iki faktörlü tekrar eden ölçümlü deneme desenlerinde olduğu gibi denekler arası faktörlerin (A, B) seviyeleri kategorik olarak alt alta, denekler içi faktörün (C)seviyeleri ise her biri farklı bir faktörmüş gibi yan yana girilir (Şekil 3.) (KINNEAR ve GRAY, 1995). Şekil 3. Tek faktör üzerinde tekrar eden ölçümlere sahip üç faktörlü tekrar eden ölçümlü deneme desenlerine ait verilerin SPSS paket programına girilişi İki Faktör Üzerinde Tekrar Eden Ölçümlere Sahip Üç Faktörlü Tekrar Eden Ölçümlü Deneme Desenleri Bu deneme desenlerinde bir denekler arası (A), iki denekler içi (B, C) olmak üzere üç faktör vardır. denekler arası faktörün seviyeleri aynı sütun içerisinde kategorik olarak girilir. Denekler içi faktör olan B ve C faktörlerinin seviyelerinden oluşan kombinasyonların her biri ise farklı bir değişkenmiş gibi yan yana girilir (Şekil 4.) (KINNEAR ve GRAY, 1995; FOSTER, 1999). Şekil 4. İki faktör üzerinde tekrar eden ölçümlere sahip üç faktörlü tekrar eden ölçümlü Deneme desenlerine ait verilerin girilişi
5 5 Verilerin SPSS de Analiz Edilmesi Yukarıda anlatıldığı şekilde veriler veri penceresine girildikten sonra sırasıyla; SPSS paket programında, Analyze > General Linear Model >Repeated Measures... menüleri seçilir (Şekil 5.)(ANONYMOUS, 1993; BÜYÜKÖZTÜRK,2001) Şekil 5. Varyans analiz modelleri menüsü Bir üst adımda anlatılan işlemler yapıldıktan sonra Repeated Measures Define Factor (s) diyalog kutusu açılır (Şekil 6.). Açılan pencerede Within-Subject Factor Name kutucuğunda bulunan faktor1 yazısı silinir ve buraya denemede yer alan denekler içi faktörün genel bir adı verilir. Bu ad veri penceresinde değişkenler için kullanılan isimlerle aynı olamaz ve en fazla sekiz karakterli olabilir. Verilen isim, araştırıcıya genel olarak kullandığı denekler içi faktörü hatırlatır. Number of Levels kutucuğuna da bu faktöre ait seviye sayısı yazılır. Bu işlemler bittikten sonra Add butonuna basılır ve altta yer alan boş kutuya muameleler için verilen genel isim ile seviyeleri eklenir. Bu diyalog kutusunda yer alan Measure >> seçeneği, denemede elde edilen tüm gözlemlere tek bir isim verilmesini sağlar (ANONYMOUS, 1993; KINNEAR ve GRAY, 1995; FOSTER, 1999). Şekil.6.Repeated measures define factor(s) diyalog kutusu Denekler içi faktör ve seviyeleri Şekil 6. da olduğu gibi eklendikten sonra Define butonuna basılır ve Repeated Measures diyalog kutusu açılır (Şekil 7.). denemede ikinci bir denekler içi faktör var ise Define butonuna basılmadan önce bu faktörde aynı şekilde tanımlanmalıdır. Açılan pencerede denekler içi faktörler Within-
6 6 Subject Variables kutucuğuna aktarılır. Bu kutucuğun üzerinde denemedeki tekrar eden ölçüm içeren faktörün adı yazılıdır. Bu özellik birden çok faktör olduğunda araştırıcılara kolaylık sağlar. Denekler arası faktörler ise Between-Subject Factor(s) kutucuğuna aktarılır. Denemede kovaryet varsa bu faktörde Covariates kutucuğuna aktarılır (ANONYMOUS, 1993;FOSTER,1999). Şekil 7. Repeated measures diyalog kutusu Şekil 3.7. de yer alan Model seçeneği kullanılarak, programda bulunan mevcut modeller yetersiz kaldığında araştırıcı kurmuş olduğu denemeye hizmet edecek modeli kendisi oluşturabilir. Contrast seçeneğine tıklandığında Repeated Measures: Contrast Diyalog Kutusu. (Şekil 3.8.) elde edilir. Bu seçenek vasıtasıyla tekrarlanan ölçüm içeren faktöre uygulanabilecek transformasyon tipleri bulunmaktadır. Bu transformasyonlar bağımlı gözlemlerin çeşitli şekillerde bağımsız fark değerlerine dönüştürülmesinde kullanılır. Şekil 3.8. Repeated measures: contrast diyalog kutusu
7 7 Şekil 3.7 de yer alan Plots seçeneği tıklandığında Repeated Measures:Profile Plots diyalog kutusu açılır(şekil 3.9.). Bu seçenek kullanılarak faktörlerin tek tek veya interaksiyon grafikleri çizilebilir. Şekil 3.9. Repeated Measures:Profile Plots Diyalog Kutusu Şekil 3.7 de Post Hoc seçeneği tıklandığında GLM:Repeated Measures: Post Hoc Multiple Comparisons for Observed Means diyalog kutusu (Şekil 3.10.) açılır. Bu seçenekle denekler arası faktörün (tekrar eden ölçüm içermeyen faktör) seviyelerinin ortalamalarının karşılaştırmada kullanabilecek çoklu karşılaştırma metotları yer almaktadır. Şekil GLM:Repeated Measures : post Hoc Multiple Comparisons for Observed Means diyalog kutusu Repeated Measures Anova Diyalog Kutusunda (Şekil 3.7.) Save butonuna basıldığında, verilere ait tahmin değerleri (Predicted value), Artıklar (Residuals) ve hakkında bilgiler elde edilebilir. Araştırıcılar Şekil 3.11 de kendi verileri ile ilgili öğrenmek istediği bilgilerin yanında bulunan küçük kutucukları işaretleyerek analiz sonucunda istedikleri bilgiye ulaşabilirler.
8 8 Şekil Repeated measures: save diyalog kutusu Şekil 3.7 de Options butonuna tıklandığında Repeated Measures:Options diyalog kutusu açılır. Bu seçenek vasıtasıyla araştırıcılar verileri ile ilgili bir çok detaylı bilgiye ulaşabildikleri gibi denekler içi faktörün seviye ortalamalarını karşılaştırma imkanı da bulurlar. Şekil Repeated measures:options diyalog kutusu Araştırıcılar modele ait syntax ı görmek isterlerse, buraya kadar anlatılan işlemler yapıldıktan sonra repeated measures anova diyalog kutusunda (Şekil 3.7.) Paste butonuna basarak öğrenebilirler (FOSTER, 1999). Tüm bu işlemler, araştırıcıların amaçları doğrultusunda yapıldıktan sonra tekrar repeated measures anova diyalog kutusuna (Şekil 3.7.) dönülür ve OK butonuna basılır. Bu işlem sonucunda program denekler arası ve denekler içi faktörlerin her birisi için ayrı bir varyans analiz tablosu verir. Elde edilen bu sonuçlar araştırıcılar tarafından yorumlanır.
9 9 SONUÇ Sonuç olarak günümüzde yaygın olarak kullanılan tekrar eden ölçümlerin SPSS de veri penceresine girilişi diğer deneme desenlerine göre daha kolaydır. Programda General Linear Model altında ayrı bir alt menü bulunması verilerin analiz edilmesi aşamasında araştırıcıların işini kolaylaştırmaktadır. Programın denekler arası ve denekler içi faktörlerin her birisi için ayrı varyans analiz tablosu vermesi sonuçların yorumlanması aşamasında araştırıcılara büyük kolaylık sağlamaktadır. Ayrıca program gerek denekler arası ve gerekse denekler içi faktörün seviyelerine ait ortalamaların karşılaştırılmasına da izin vermektedir. KAYNAKLAR ANONYMOUS, spss FOR Windows Advenced Statistics Release 6.0.SPSS Inc. United States of America BÜYÜKÖZTÜRK, Ş., Deneysel Desenler. Pegem Yayıncılık., 81 s., Ankara. FINNEY, J. D., Repeated Measurements: What is Measured and What Repeats. Statistics in Medicine, 9: FOSTER, J. J., Data Analysis Using SPSS for Windows. Sage Publications, 224 p., Great Britian. KINNEAR, P. R. ve GRAY, C. D., SPSS for Windows. Lawrence Erlbaum Associates, Publishers,275 s., Ukrayna. LINDSEY, L. K., Models for Repeated Measurements. Calerondon Press, 413 p., Great Britain. LOVIE, A. D., On The Early History of ANOVA in The Analysis of Repeated Measure Designs in Psychology. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 34:1-15. MINKE, A., Conducting Repeated Measures Analysis: Experimental Design Considerations. The Annual Meeting of the Southwest Educational Research Association ( Austin. SCHAALJE, B., ZHANG, J., PANTULA., G. S. ve POLLOCK, H. K., Analysis of Repeated-Measurements Data from Randomized Block Experiments. Biometrics, 47: WEBSTER, R. ve PAYNE, R. W., Analysing Repeated Measurements in soil Monitoring and Experimentation. European journal of Soil Science, 53: 1-13.
Tekrarlı 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
DetaylıÇalıştığı kurumun prestij kaynağı olup olmaması KIZ 2,85 ERKEK 4,18
1 * BAĞIMSIZ T TESTİ (Independent Samples t test) ÖRNEK: Yapılan bir anket çalışmasında katılımcılardan, çalıştıkları kurumun kendileri için bir prestij kaynağı olup olmadığını belirtmeleri istenmiş. 30
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
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
DetaylıBİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ. Araştırma Modelleri
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Araştırma Modelleri Araştırma Desenleri (modelleri) Araştırmanın alt problemlerine yanıt aramak veya denenceleri test etmek için yapılan araştırma planı Araştırma desenleri
DetaylıSPSS (Statistical Package for Social Sciences)
SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS Data Editor: Microsoft Excel formatına benzer satır ve sütunlardan oluşan çalışma sayfası (*sav) Data Editör iki arayüzden oluşur. 1. Data View 2. Variable
DetaylıSPSS UYGULAMALARI-II Dr. Seher Yalçın 1
SPSS UYGULAMALARI-II 27.12.2016 Dr. Seher Yalçın 1 Normal Dağılım Varsayımının İncelenmesi Çarpıklık ve Basıklık Katsayısının İncelenmesi Analyze Descriptive Statistics Descriptives tıklanır. Açılan pencerede,
DetaylıData View ve Variable View
SPSS i çalıştırma 0 SPSS İlk Açılışı 1 Data View ve Variable View 2 Değişken Tanımlama - 1 3 Değişken Tanımlama - 2 4 Boş Veri Sayfası 5 Veri Girişi - 1 6 Veri Girişi - 2 7 Dosya Kaydetme 1 2 3 8 File
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
DetaylıBÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2
1 BÖLÜM 8 BİLGİSAYAR UYGULAMALARI - 2 Bu bölümde bir veri seti üzerinde betimsel istatistiklerin kestiriminde SPSS paket programının kullanımı açıklanmaktadır. Açıklamalar bir örnek üzerinde hareketle
DetaylıUYGULAMA 2 TABLO YAPIMI
1 UYGULAMA 2 TABLO YAPIMI Amaç: SPSS 10 istatistiksel paket programında veri girişi ve tablo yapımı. SPSS 10 istatistiksel paket programı ilk açıldığında ekrana gelen görüntü aşağıdaki gibidir. Bu pencere
DetaylıAraştırma Modelleri Prof. Dr. Mustafa Ergün AKÜ - Eğitim Fakültesi
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ Araştırma Modelleri Prof. Dr. Mustafa Ergün AKÜ - Eğitim Fakültesi Araştırma Desenleri (modelleri) Araştırmanın alt problemlerine yanıt aramak veya denenceleri test etmek
DetaylıİLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN
İLERİ ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ ARAŞTIRMA DESENİ RESEARCH DESIGN 4 Prof. Dr. Mustafa Ergün Araştırma Desenleri (modelleri) Araştırmanın alt problemlerine yanıt aramak veya denenceleri test etmek için yapılan
DetaylıUYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI
1 UYGULAMA 4 TANIMLAYICI İSTATİSTİK DEĞERLERİNİN HESAPLANMASI Örnek 1: Ders Kitabı 3. konuda verilen 100 tane yaş değeri için; a. Aritmetik ortalama, b. Ortanca değer, c. Tepe değeri, d. En küçük ve en
DetaylıSPPS. Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011
SPPS Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011 Data Menüsü 1- Define Variable 1- Properties (Değişken Özelliklerini Tanımlama) Değişken özelliklerini tanımlamak
DetaylıREPEATED MEASURES ANOVA (Tekrarlı Ölçümler ANOVA )
REPEATED MEASURES ANOVA (Tekrarlı Ölçümler ANOVA ) 6.SUNUM 1 Tekrarlı Ölçümler ANOVA Repeated Measures Design: Yinelenmis Ölçüler Tasarımı ya da tekrarlanmış ölçüler tasarımı olarak adlandırılabilir. Repeated
DetaylıVARYANS ANALİZİ (ANOVA)
VARYANS ANALİZİ (ANOVA) VARYANS ANALİZİ (ANOVA) Ne zaman kullanırız? Ortalamalar arasında fark olup olmadığına bakmak istediğimizde Sürekli bir ölçüm (continuous data) ve 2 ya da daha fazla grubumuz olduğu
DetaylıPROBLEM:1. 11 yeni doğan rata günlük 1000 unts/kg epo uygulanmış, kontrol grubuna ise salin uygulanmıştır.
PROBLEM:1 Beyinde hipoksik iskemik hasar geliştirilmiş ratlarda recombinant insan eritropoteininin infarkt alanı üzerine ve nöron hücre apopitozisi üzerine etkisi araştırılmaktadır. 11 yeni doğan rata
DetaylıSPSS (Statistical Package for Social Sciences)
SPSS (Statistical Package for Social Sciences) SPSS Data Editor: Microsoft Excel formatına benzer satır ve sütunlardan oluşan çalışma sayfası (*sav) SPSS Data Editör iki arayüzden oluşur. 1. Data View
DetaylıSPSS-Tarihsel Gelişimi
SPSS -Giriş SPSS-Tarihsel Gelişimi ilk sürümü Norman H. Nie, C. Hadlai Hull ve Dale H. Bent tarafından geliştirilmiş ve 1968 yılında piyasaya çıkmış istatistiksel analize yönelik bir bilgisayar programıdır.
DetaylıTekirdağ Damızlık Sığır Yetiştiricileri Birliğine Üye İşletmelerin Gelişim Süreci ve Bugünkü Durumu
Tekirdağ Damızlık Sığır Yetiştiricileri Birliğine Üye İşletmelerin Gelişim Süreci ve Bugünkü Durumu U.İşcan 1 M.Özder 2 A.R.Önal 2 1 Türkoğlu İlçe Tarım Müdürlüğü, Kahramanmaraş 2 Namık Kemal Üniversitesi,
DetaylıHazırlayan. Veli Anıl Çakan. t z F TESTLERİ
Hazırlayan Veli Anıl Çakan t z F TESTLERİ Hipotez testinin amacı, anakitleden çekilmiş tesadüfi bir örneği analiz ederek, anakitle hakkında karar verilmesine yardımcı olmaktır. Çalışmada bu amaçla yaygın
DetaylıThe Study of Relationship Between the Variables Influencing The Success of the Students of Music Educational Department
71 Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, Yıl 9, Sayı 17, Haziran 2009, 71-76 Müzik Eğitimi Anabilim Dalı Öğrencilerinin Başarılarına Etki Eden Değişkenler Arasındaki İlişkinin İncelenmesi
DetaylıCJ-CP1H-CP1L PLCLERĐNDE FONKSĐYON BLOĞU OLUŞTURMA
CJ-CP1H-CP1L PLCLERĐNDE FONKSĐYON BLOĞU OLUŞTURMA ĐÇĐNDEKĐLER Fonksiyon Bloğu Oluşturma Input ve Outputların Tanıtılması Programın Yazılması Programın Çalıştırılması Fonksiyon Bloğu Oluşturma Öncelikle
DetaylıUYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ. SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir.
1 UYGULAMA 1 SPSS E GİRİŞ SPSS; File, Edit, View, Data, Transform, Analyze, Graphs, Utilities, Window, Help adlı 10 adet program menüsü içermektedir. Bu menülerin işlevleri ve alt menüleri ile komutları
DetaylıDoç. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK
i Doç. Dr. Şener Büyüköztürk DENEYSEL DESENLER ISBN 975-6802-43-X Pegem A Yayınları, 2006 Bu kitabın basım, yayın ve satış hakları Pegem A Yayıncılık Tic. Ltd. Şti.'ne aittir. Anılan kuruluşun izni alınmadan
DetaylıPSPICE AC SWEEP VE PARAMETRĐK ANALĐZ YÖNTEMLERĐ
PSPICE AC SWEEP VE PARAMETRĐK ANALĐZ YÖNTEMLERĐ AC SWEEP ANALĐZĐ Bu AC analiz yöntemi ile; devrenin frekans cevabı çıkarılabilir, kaynak geriliminin, devredeki herhangi bir elemanın akımının, geriliminin,
DetaylıYEDEKLEME PROGRAMI KURULUM VE KULLANIMI
YEDEKLEME PROGRAMI KURULUM VE KULLANIMI Kurulum 1..zip dosyasını açınız. 2. Açılan dosyanın içindeki Yedekleme klasörünü açınız. 3. Yedekleme.exe dosyasını açınız. 4. Üst pencerede ki ekran gözükecektir.
DetaylıVaryans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal-Wallis H Testi Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Tek Yönlü Varyans Analizi SPSS de Tek
DetaylıÜniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1
Çankırı Karatekin Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 3(1): 191-198 Üniversite Öğrencilerinin Akademik Başarılarını Etkileyen Faktörler Bahman Alp RENÇBER 1 Özet Bu çalışmanın amacı, üniversite
DetaylıSİYAH ALACA SIĞIRLARDA 305 GÜNLÜK SÜT VERİMİ ÜZERİNE ETKİLİ FAKTÖRLERİN PATH ANALİZİ İLE İNCELENMESİ
İYAH ALACA IĞIRLARDA 305 GÜNLÜK ÜT VERİMİ ÜZERİNE ETKİLİ FAKTÖRLERİN ATH ANALİZİ İLE İNCELENMEİ Ö. İşçi 1, Ç. Takma 2 Y. Akbaş 2 ÖZET İncelenen kantitatif bir özellik üzerine çeşitli faktörlerin doğrudan
DetaylıBİLGİSAYAR DESTEKLİ TASARIM II
0 BÖLÜM 1 ORCAD PROGRAMINA GİRİŞ: OR-CAD programını başlatmak için Başlat menüsünden programlara gelinir. Programların içerisinde ORCAD Release 9 ve bunun içerisinden de ORCAD Capture seçilir. Karşımıza
DetaylıElazığ İli Karakoçan İlçesinden Elde Edilen Sütlerde Yağ ve Protein Oranlarının AB ve Türk Standartlarına Uygunluklarının Belirlenmesi
ISSN: 2148-0273 Cilt 1, Sayı 2, 2013 / Vol. 1, Issue 2, 2013 Elazığ İli Karakoçan İlçesinden Elde Edilen Sütlerde Yağ ve Protein Oranlarının AB ve Türk Standartlarına Uygunluklarının Belirlenmesi Muhammet
Detaylıtaşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ
8 Varyans Analizi (Anova) TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI taşinmaz DEĞERLEME- DE İSTATİKSEL ANALİZ Doç. Dr. Yüksel TERZİ 1 Ünite: 8 VARYANS ANALİZİ (ANOVA) Doç. Dr. Yüksel TERZİ İçindekiler
DetaylıÖĞRENCİ BİLGİ SİSTEMİ NDE Ders Açma İşlemi. Öğrenci ve Bilişim Koordinatörlüğü Aralık 2016 Ankara
ÖĞRENCİ BİLGİ SİSTEMİ NDE Ders Açma İşlemi Öğrenci ve Bilişim Koordinatörlüğü Aralık 2016 Ankara DERS AÇMA http://obs.ankara.edu.tr Bir dersin açılabilmesi için öncelikle dersin ders havuzuna tanımlanması
DetaylıStudent t Testi. Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı
Student t Testi Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı Konu Başlıkları Tek örnek t testi SPSS de tek örnek t testi uygulaması Bağımsız iki örnek
DetaylıTek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal Wallis H Testi
Tek Yönlü Varyans Analizi (ANOVA) Kruskal Wallis H Testi Dr. Eren Can Aybek erencan@aybek.net www.olcme.net IBM SPSS Statistics ile Hangi Durumda Kullanılır? Bağımsız gruplar t testi, iki grubun ortalamasını
DetaylıT.C. Hitit Üniversitesi. Sosyal Bilimler Enstitüsü. İşletme Anabilim Dalı
T.C. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı X, Y, Z KUŞAĞI TÜKETİCİLERİNİN YENİDEN SATIN ALMA KARARI ÜZERİNDE ALGILANAN MARKA DENKLİĞİ ÖĞELERİNİN ETKİ DÜZEYİ FARKLILIKLARININ
DetaylıPOWER POINT SUNU PROGRAMI
POWER POINT SUNU PROGRAMI Power Point bir Sunu (Slayt) programıdır. MS-Office uygulamasıdır ve Office CD sinden yüklenir. Programı çalıştırabilmek için; Başlat/Programlar/Microsoft Office/Microsoft Office
DetaylıALIŞTIRMA 2 GSYİH. Toplamsal Ayrıştırma Yöntemi
ALIŞTIRMA 2 GSYİH Bu çalışmamızda GSYİH serisinin toplamsal ve çarpımsal ayrıştırma yöntemine göre modellenip modellenemeyeceği incelenecektir. Seri ilk olarak toplamsal ayrıştırma yöntemine göre analiz
DetaylıExcel dosyasından verileri aktarmak için Proc/Import/Read Text-Lotus-Excel menüsüne tıklanır.
ZAMAN SERİSİ MODEL Aşağıdaki anlatım sadece lisans düzeyindeki temel ekonometri bilgisine göre hazırlanmıştır. Bir akademik çalışmanın gerektirdiği birçok ön ve son testi içermemektedir. Bu dosyalar ilk
DetaylıEdirne İlinde Elde Edilen Sütlerin Dünya Sağlık (Who) Standartlarına Uygunluğu
Edirne İlinde Elde Edilen Sütlerin Dünya Sağlık (Who) Standartlarına Uygunluğu Sabri TÜZÜN 1, Murat ÇİMEN 1*, İsa BAŞ 1, Yusuf DEMİR 1, Mehmet KOTAN 1, Maas TAYFUR 1 Özet Bu çalışma ile Edirne ilinden
DetaylıÖD: Öğrenci Değişimi; SE: Student Exchange
ÖD: Öğrenci Değişimi; SE: Student Exchange Alan kodu Field code Yükseköğretim Kurumu Higher Education Institution Toplam Total Kod Code Ad Field Name Lisans Bachelor Degree Yüksek Lisans MA Doktora PhD
DetaylıDicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi. 1. Giriş. Dudu Yazgan, Zeki Doğan, Kemal Yazgan
DUFED 6 (2) (2017) 83-88 Dicle Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi dergi anasayfa: http://www.dufed.org Sığırlarda besi sonu ağırlığına besi başı ağırlığının etkisinin kovaryans analizi ile incelenmesi
DetaylıBoğaziçi Üniversitesi Bilgi İşlem Merkezi. Web Yönetimi Birimi. Drupal Kullanım Kılavuzu
Boğaziçi Üniversitesi Bilgi İşlem Merkezi Web Yönetimi Birimi Drupal Kullanım Kılavuzu KONULAR 1. Kullanıcı Girişi Yapma 2. Ana Menüyü Düzenleme 3. Site Logosunu Düzenleme 4. Yeni Sayfa Ekleme / Düzenleme
DetaylıBazı Mısır Çeşitlerinde Verim ve Yem Değerleri Üzerine Bir Araştırma (1)
Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Tarım Bilimleri Dergisi (J. Agric. Sci.), 2004, 14(1): 47-51 Geliş Tarihi: 08.09.2003 Bazı Mısır Çeşitlerinde Verim ve Yem Değerleri Üzerine Bir Araştırma (1)
Detaylıİzmir İli Seferihisar İlçesinde Yetiştirilen Keçilerden Elde Edilen Sütlerde Biyokimyasal Parametrelerin Türk Standartlarına Uygunluğunun Belirlenmesi
İzmir İli Seferihisar İlçesinde Yetiştirilen Keçilerden Elde Edilen Sütlerde Biyokimyasal Parametrelerin Türk Standartlarına Uygunluğunun Belirlenmesi Neslihan ÇİÇEK 1, Murat ÇİMEN 1*, Deniz EFESOY 1,
DetaylıGıda Mühendisliğinde Deneysel Araştırmalar İçin Yoğun Olarak Kullanılan Deneme Modelleri
Ordu Üniv. Bil. Tek. Derg., Cilt:6, Sayı:2, 2016,59-67/Ordu Univ. J. Sci. Tech., Vol:6, No:2,2016,59-67 Gıda Mühendisliğinde Deneysel Araştırmalar İçin Yoğun Olarak Kullanılan Deneme Modelleri Murat ÇİMEN
DetaylıSıklık Tablosu Oluşturma. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan
Sıklık Tablosu Oluşturma BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Ders İçeriği Tek değişken için sıklık tablosu Excel, R Commander, SPSS, PSPP İki değişken için sıklık tablosu Excel, R Commander, SPSS,
DetaylıTEMEL BAŞLANGIÇ KILAVUZU
TEMEL BAŞLANGIÇ KILAVUZU İLK YAPILMASI GEREKENLER Web sitenizi çok kısa bir sürede, kendiniz, kolayca düzenleyebilirsiniz. Yönetim Paneline Giriş...2 Tasarım ve Modül Tercihleri...3 Genel Ayarların Yapılması...
Detaylıİstatistiksel İfadeyle... / Statistically Speaking...
İstatistiksel İfadeyle... / Statistically Speaking... DOI: 10.5455/jmood.20161230045344 Kovaryans Analizi Selim Kılıç 1 ÖZET: Kovaryans analizi Kovaryans analizi çalışmada incelenmek istenmeyen başka bir
DetaylıÖĞRETİM ÜYESİ SAYISI ALAN KODU HAFTALIK DERS SAATİ ALAN FAALİYET ADI GÖNDEREN KABUL EDEN DÖNEM OLARAK TOPLAM SÜRE NO KURUM ADI ÜLKE
NO KURUM ADI ÜLKE ALAN KODU ALAN FAALİYET ADI ÖĞRETİM ÜYESİ SAYISI GÖNDEREN KABUL EDEN DÖNEM OLARAK TOPLAM SÜRE HAFTALIK DERS SAATİ 5 7 9 5 7 9 0 5 BEYAZ RUSYA. BEYAZ RUSYA 0. BEYAZ RUSYA. BEYAZ RUSYA
DetaylıSwansoft Fanuc OiM Kullanımı
SWANSOFT Sol ve üst taraftaki araç çubukları aktif değildir. Acil stop butonuna basıldığında aktif olur. Görünüm çek menüsünden tezgaha bakış yönü değiştirilebilir. Göster menüsü, tezgahta görünmesi istenilen
DetaylıEdirne İlinden Kış Aylarında Elde Edilen Sütlerde Toplam Yağ ve Protein Değerlerinin Türk Standartlarına Uygunluğunun Belirlenmesi
Edirne İlinden Kış Aylarında Elde Edilen Sütlerde Toplam Yağ ve Protein Değerlerinin Türk Standartlarına Uygunluğunun Belirlenmesi Sümeyye MEMKEZE 1, Murat ÇİMEN 1*, Rahime Kamer ÖNOĞLU 1, Neslihan ÇİÇEK
Detaylıdaha çok göz önünde bulundurulabilir. Öğrencilerin dile karşı daha olumlu bir tutum geliştirmeleri ve daha homojen gruplar ile dersler yürütülebilir.
ÖZET Üniversite Öğrencilerinin Yabancı Dil Seviyelerinin ve Yabancı Dil Eğitim Programına Karşı Tutumlarının İncelenmesi (Aksaray Üniversitesi Örneği) Çağan YILDIRAN Niğde Üniversitesi, Sosyal Bilimler
DetaylıHerhangi bir oranın belli bir değere eşit olmadığını test etmek için kullanılır.
Hipotez testleri-oran testi Oran Testi Herhangi bir oranın belli bir değere eşit olmadığını test etmek için kullanılır Örnek: Yüz defa atılan bir para 34 defa yazı gelmiştir Paranın yazı gelme olasılığının
DetaylıDerece Bölüm Üniversite Yıl Nisan. Bölümü. Değerlendirme Yüksek Lisans Ölçme ve Ankara Değerlendirme Üniversitesi Lisans Sınıf Öğretmenliği Ankara
Kişisel Akademik Bilgiler 1. Adı Soyadı: Seher YALÇIN 2. Doğum Tarihi: 27.01.1986 3. Unvanı: Araştırma Görevlisi Dr. 4. Öğrenim Durumu Derece Bölüm Üniversite Yıl Post-Doktora İstatistik ve Tilburg Nisan
DetaylıYrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN 2
6.SUNUM ANOVA da bir bağımlı değişken ile grup değişkeni kullanarak gruplar arasında bağımlı değişken açısından farklılık olup olmadığını test etmiştik. Daha sonra ANCOVA da ANOVA ya sürekli bir değişkeni
DetaylıALAN ADI ÖN LİSANS LİSANS
NO KURUM ADI ÜLKE ALAN KODU ALAN ADI ÖN LİSANS LİSANS YÜKSEK LİSANS DOKTORA GÖNDEREN KABUL EDEN DEĞİŞİM SÜRESİ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Belarus Devlet Üniversitesi
Detaylı23. BASKI. Alıştırmalar için örnek data dosyaları te.
23. BASKI Alıştırmalar için örnek data dosyaları www.pegem.net te. Prof. Dr. Şener BÜYÜKÖZTÜRK VERİ ANALİZİ EL KİTABI ISBN 978-975-6802-74-8 DOI 10.14527/9789756802748 Kitap içeriğinin tüm sorumluluğu
DetaylıEKOM WEB DESIGNER PROGRMI KULLANMA KILAVUZ. 1 - Web Sayfası Tasarımı Oluşturma / Var Olan Tasarımı Açma:
EKOM WEB DESIGNER PROGRMI KULLANMA KILAVUZ 1 Web Sayfası Tasarımı Oluşturma / Var Olan Tasarımı Açma 2 Web Sayfasına Yeni Element Ekleme Ve Özelliklerini Belirleme Değişiklik Yapma 3 Web Sayfası Tasarımını
DetaylıRound-Chamfer / Yrd. Doç. Dr. Mehmet FIRAT- Yrd. Doç. Dr. Murat ÖZSOY
ROUND ve CHAMFER KOMUTLARI 1. Round ve Chamfer komutlarını uygulamak için daha önceden çizilmiş bir katı modele ihtiyaç bulunmaktadır. Bu yüzen ilk olarak herhangi bir katı model FILE menüsünden OPEN komutu
DetaylıSLCM - Dönemde Açılan Dersler için Şube Tanımlama
SLCM - Dönemde Açılan Dersler için Şube Tanımlama Dönem başlangıç işlemlerinden ilgili dönemde açılan derslere ilişkin şubelerin yaratılması için aşağıdaki işlemler gerçekleştirilir. SAP sistemine login
DetaylıTesadüf Blokları Deneylerde Tam Gözlemle Kayıp Gözlemi Tahmin Ederek Nispi Etkinliğin Karşılaştırılması: Tarım Verilerinde Uygulaması
Araştırma Makalesi / Research Article Iğdır Üni. Fen Bilimleri Enst. Der. / Iğdır Univ. J. Inst. Sci. & Tech. 2(4): 49-54, 2012 Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi Iğdır University Journal
DetaylıORTAÖĞRETİM FİZİK DERSLERİNDE DENEYLERİN ÖĞRENME ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ
ORTAÖĞRETİM FİZİK DERSLERİNDE DENEYLERİN ÖĞRENME ÜZERİNDEKİ ETKİLERİ İlknur GÜVEN, Ayla GÜRDAL Marmara Üniversitesi, İlköğretim Bölümü, Fen Bilgisi Öğretmenliği A.B.D., İSTANBUL ÖZET: Bu araştırmada ortaöğretim
DetaylıYrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN
4.SUNUM Deney çalışmamızda manipüle ettiğimiz değişkenlerden olmayıp bağımlı değişken üzerinde etkisi olduğunu düşündüğümüz sürekli değişkenlere ortak değişken/kontrol değişkeni/etki karışımı değişkeni
DetaylıÖğrenci İşleri Bilgi Sistemi Yaz Öğretimi Süreci Yaz Okulu Ders Açma
Öğrenci İşleri Bilgi Sistemi Yaz Öğretimi Süreci Yaz Okulu Ders Açma Yaz öğretiminin amacı; güz ve bahar yarıyılları dışında kalan, yaz tatili içerisinde uygulanmak suretiyle Üniversitenin öğretim imkânlarının
DetaylıBasılı Kaynak Taraması. Yazar, konu, anahtar sözcük taramaları için menüden Search seçeneği seçilir ya da Search butonuna tıklanır.
VTLS EasyPAC.lnk EasyPAC de Katalog Taraması Yöntemleri Basılı Kaynak Taraması Yazar, konu, anahtar sözcük taramaları için menüden Search seçeneği seçilir ya da Search butonuna tıklanır. Basılı Kaynak
DetaylıİLİŞKİSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMİ. Özlem Kaya
İLİŞKİSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMİ Özlem Kaya Araştırmacılar, var olan durumları veya olayları betimlemenin yanı sıra, belirli değişkenler arasında ne tür bir ilişki olduğunu araştırarak, bu değişkenleri daha
Detaylı1.DERS AÇMA İŞLEMLERİ
İçindekiler 1.DERS AÇMA İŞLEMLERİ... 2 1.1.YENİ DERS AÇMA NASIL YAPILIR?... 3 2.ÖĞRENCİ DERS YÖNETİMİ EKRANINDA ÖĞRENCİNİN ÜZERİNE DERS NASIL EKLENİR?... 9 2.1.YENİ DERS EKLEME... 11 1.DERS AÇMA İŞLEMLERİ
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
DetaylıKullanıcı Kılavuzu. Ġġ YATIRIM MENKUL DEĞERLER A.ġ. TradeMasterFX Meta. Ürün : Değişiklik tarihi: 20.12.2011 Versiyon: 1,0 Özet: TradeMasterFX Meta
Ġġ YATIRIM MENKUL DEĞERLER A.ġ. Kullanıcı Kılavuzu TradeMasterFX Meta Ürün : TradeMasterFX Meta Değişiklik tarihi: 20.12.2011 Versiyon: 1,0 Özet: TradeMasterFX Meta Kullanıcı Kılavuzu Gizlilik, Uyarı ve
DetaylıBİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER
BİYOİSTATİSTİK PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Mahmut AKBOLAT *Bir testin kullanılabilmesi için belirli şartların sağlanması gerekir. *Bir testin, uygulanabilmesi için gerekli şartlar; ne kadar çok veya güçlü
DetaylıOkul Öncesi (5-6 Yaş) Cimnastik Çalışmasının Esneklik, Denge Ve Koordinasyon Üzerine Etkisi
Okul Öncesi (5-6 Yaş) Cimnastik Çalışmasının Esneklik, Denge Ve Koordinasyon Üzerine Etkisi Kadir KOYUNCUOĞLU, Onsekiz Mart Üniversitesi, Beden Eğitimi ve Spor Yüksek Okulu, Çanakkale, Türkiye. koyuncuoglu45@gmail.com
DetaylıEpi Info Kullanımı AMACI: Epi Info Programı ile veri tabanı hazırlayabilme ve veri girişi yapabilme becerisi kazanmak ÖĞRENİM HEDEFLERİ Epi Info bileşenlerini tanımlayabilmek Epi Info Make View programında
DetaylıİSTATİSTİK SPSS UYGULAMA
İSTATİSTİK SPSS UYGULAMA Yrd. Doç. Dr. H. İbrahim CEBECİ SPSS UYGULAMA Bu bölümde SPSS veri girişi, Basit grafik hazırlama, örneklem çekimi ve tanımlayıcı istatistiksel analizler hakkında SPSS uygulamaları
Detaylı3.SUNUM. Yrd. Doç. Dr. Sedat Şen
3.SUNUM 1 Daha önce gösterdiğimiz gibi SPSS e manual olarak (elle) veri girişi yapabildiğimiz gibi daha önce başka bir dosyaya girilmiş olan bir veriyi de SPSS e file>open >data seçeneklerini kullanarak
DetaylıDENEME SINAVI. ECDL BAŞLANGIÇ Hesap Tablosu
DENEME SINAVI ECDL BAŞLANGIÇ Hesap Tablosu 1. Hesap Çizelgesi (Microsoft Office - Excel) uygulamasını açınız. Başlat > Programlar > Microsoft Office > Microsoft Office Excel 2003 yolu izlenerek Excel programı
DetaylıÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ
ÇND BİYOİSTATİSTİK EĞİTİMİ Yrd.Doç.Dr.Gökmen ZARARSIZ Erciyes Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik Anabilim Dalı, Kayseri Turcosa Analitik Çözümlemeler Ltd Şti, Kayseri gokmenzararsiz@hotmail.com
DetaylıPazarlama Araştırması Grup Projeleri
Pazarlama Araştırması Grup Projeleri Projeler kapsamında öğrencilerden derlediğiniz 'Teknoloji Kullanım Anketi' verilerini kullanarak aşağıda istenilen testleri SPSS programını kullanarak gerçekleştiriniz.
DetaylıBireysel İnternet Şubesi
Bireysel İnternet Şubesi Bireysel İnternet Şubesi kanalı üzerinden Otomatik Katılım kapsamındaki sözleşmeniz için katkı payı tutarı kesinti oranınızı değiştirebilirsiniz. 1 2 Ziraat Emeklilik web sitesinde
Detaylıwww.sinyalizasyon.com.tr Sayfa 2
GİRİŞ ATG06/AG TRAFİK DÜZENİNİ VE YAYA GÜVENLİĞİ SAĞLAMAK AMACIYLA SİNYALİZASYON ELEKTRONİK TARAFINDAN TASARLANAN GELİŞTİRİLEN VE ÜRETİLEN CİHAZDIR. ANKARA TRAFİK GELİŞTİRME BAŞ HARFLERİNDEN OLUŞAN KAVŞAK
DetaylıMicrosoft PowerPoint. Slayt Hazırlama. Nilgün Çokça
Microsoft PowerPoint Slayt Hazırlama Nilgün Çokça Microsoft PowerPoint İçindekiler Microsoft PowerPoint... 3 Slayt Açma... 3 İkinci Slayt Ekleme... 3 Slayt Düzeni... 4 Resim ya da Obje Ekleme... 6 Slayt
DetaylıE3Z Serisi Sensörlerin NX1P2 ile IO Link Konfigürasyonu
E3Z Serisi Sensörlerin NX1P2 ile IO Link Konfigürasyonu IO Link Fiziksel Bağlantılar ILM400 ün Sysmac Studio da Konfigürasyonu Verilerin İzlenmesi IO Link Bu dökümanda NX1P2 model PLC ile NX-ILM400 IO
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
DetaylıÇANAKKALE ONSEKİZ MART ÜNİVERSİTESİ TIP FAKÜLTESİ
Dönem V SPSS İLE TEMEL BİYOİSTATİSTİK UYGULAMALARI Seçmeli Staj Eğitim Programı (08 19 Haziran 2015) Eğitim Başkoordinatörü: Doç. Dr. Erkan Melih ŞAHİN Dönem Koordinatörü: Yrd. Doç. Dr. Baran GENCER Koordinatör
DetaylıTÜRKiYE'DEKi ÖZEL SAGLIK VE SPOR MERKEZLERiNDE ÇALIŞAN PERSONELiN
Spor Bilimleri Dergisi Hacettepe]. ofsport Sciences 2004 1 15 (3J 125-136 TÜRKiYE'DEKi ÖZEL SAGLIK VE SPOR MERKEZLERiNDE ÇALIŞAN PERSONELiN ış TATMiN SEViYELERi Ünal KARlı, Settar KOÇAK Ortadoğu Teknik
DetaylıTunceli ili Pertek ilçesinde Yetiştirilen Koyun ve Keçi Sütlerinin Kaliteli Peynir Yapım Standartlarına Uygunluğu
ISSN: 2148-0273 Cilt 1, Sayı 2, 2013 / Vol. 1, Issue 2, 2013 Tunceli ili Pertek ilçesinde Yetiştirilen Koyun ve Keçi Sütlerinin Kaliteli Peynir Yapım Standartlarına Uygunluğu Fırat TOK*, Murat ÇİMEN**,
DetaylıSPSS de Tanımlayıcı İstatistikler
SPSS de Tanımlayıcı İstatistikler Doç. Dr. Ertuğrul ÇOLAK Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Tıp Fakültesi Biyoistatistik Anabilim Dalı SPSS programında belirtici istatistikler 4 farklı menüden yararlanılarak
DetaylıGÖRÜNTÜ SINIFLANDIRMA
GÖRÜNTÜ SINIFLANDIRMA 2- Açılan pencereden input Raster File yazan kısımdan sınıflandırma yapacağımız resmi seçeriz. 3-Output kısmından işlem sonunda verimizin kayıtedileceği alanı ve yeni adını gireriz
DetaylıKullanım Kılavuzu DEPO AMBAR MODÜLÜ
Kullanım Kılavuzu DEPO AMBAR MODÜLÜ Sarus Hastane Bilgi Yönetim Sistemleri tarafından geliştirilmiş olan Depo Ambar Modülü kullanım fonksiyonlarını içermektedir. TEKNORİTMA Koray Tolga DURMUŞ 1.09.2016
DetaylıSÜT KOYUNCULUĞUNDA LAKTASYON EĞRİSİ MODELLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI OLARAK İNCELENMESİ. Researchıng the Lactatıon Curve Modelles of Producıng Sheep Mılk
SÜT KOYUNCULUĞUNDA LAKTASYON EĞRİSİ MODELLERİNİN KARŞILAŞTIRMALI OLARAK İNCELENMESİ Researchıng the Lactatıon Curve Modelles of Producıng Sheep Mılk Funda ÇOBAN Zootekni Anabilim Dalı G.Tamer KAYAALP Zootekni
DetaylıYARASA VE ÇİFTLİK GÜBRESİNİN BAZI TOPRAK ÖZELLİKLERİ ve BUĞDAY BİTKİSİNİN VERİM PARAMETRELERİ ÜZERİNE ETKİSİ
ATATÜRK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DOKTORA TEZİ YARASA VE ÇİFTLİK GÜBRESİNİN BAZI TOPRAK ÖZELLİKLERİ ve BUĞDAY BİTKİSİNİN VERİM PARAMETRELERİ ÜZERİNE ETKİSİ TARIMSAL YAPILAR VE SULAMA ANABİLİM
DetaylıMUSTAFA KEMAL ÜNİVERSİTESİ (HATAY) MUSTAFA KEMAL UNIVERSITY (HATAY) 1 Diş Hekimliği Fakültesi Faculty of Dentistry 5 0 1
Programın Adı Name of Programme Öğretim Süresi Duration Diploma puanına göre tercih edecekler için KONTENJAN YÖS puanına göre tercih edecekler için Özel Koşullar Requirements & Explanations MUSTAFA KEMAL
DetaylıBİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH
BİYOİSTATİSTİK İstatistiksel Tahminleme ve Hipotez Testi-III Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH Ege Üniversitesi, Tıp Fakültesi, Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim AD. Web: www.biyoistatistik.med.ege.edu.tr
DetaylıKALDIRAÇLI ALIM SATIM İŞLEMLERİ HALKFX META TRADER 4 MOBİL UYGULAMALAR KULLANIM KILAVUZU
KALDIRAÇLI ALIM SATIM İŞLEMLERİ HALKFX META TRADER 4 MOBİL UYGULAMALAR KULLANIM KILAVUZU İÇİNDEKİLER A- META TRADER 4 HALKFX Iphone Uygulaması 1. HalkFX Iphone Uygulaması Kurulum ve Hesap İşlemleri 2.
DetaylıBasılı Kaynak Taraması. Koleksiyonda yer alan kitap, dergi, tez gibi kaynakları elektronik katalogdan tarayabilirsiniz.
ODTÜ Kütüphanesi Katalog Taraması Kullanım m KılavuzuK Basılı Kaynak Taraması Koleksiyonda yer alan kitap, dergi, tez gibi kaynakları elektronik katalogdan tarayabilirsiniz. Basılı Kaynak Taraması Yazar,
DetaylıCJ1W-PRM21 ile GRT1- PRT Uzak I/O Modülüne Bağlanmak (Profibus)
CJ1W-PRM21 ile GRT1- PRT Uzak I/O Modülüne Bağlanmak (Profibus) BURAYA ALT BAŞLIKLARI (İÇİNDEKİLER) YAZINIZ.Times New Roman 25 punto KABLO BAĞLANTILARI VE SLAVE NODE ADRESİNİN BELİRLENMESİ BAŞLIK 2 BAŞLIK
Detaylı