DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
İLİŞKİLERİ İNCELEMEYE YÖNELİK ANALİZ TEKNİKLERİ
Advertisements

KOVARYANS ANALİZİ (ANCOVA)
İstatistik Tahmin ve Güven aralıkları
Kİ-KARE TESTLERİ A) Kİ-KARE DAĞILIMI VE ÖZELLİKLERİ
PARAMETRİK HİPOTEZ TESTLERİ
Deneysel Yöntem İstatistiksel Yöntemler
Temel İstatistik Terimler
(Enter ve Stepwise Yöntemi)
THY Örneği Verilerin Diskriminant Analizi İle Açıklanması
TEK YÖNLÜ MANOVA Birden fazla bağımlı değişkene tek bir bağımsız değişkenin etki ettiği durumlarda Tek Yönlü MANOVA kullanılır. Tek yönlü MANOVA da başlangıç.
Neden İki Faktörlü Anova Yapıyoruz?
ÖNGÖRÜMLEME (Forecasting)
VARYANS ANALİZİ Varyans analizi iki yada daha fazla ortalama arasında fark olup olmadığı ile ilgili hipotezi test etmek için kullanılır. Varyans analizinde.
Örnekleme Yöntemleri Şener BÜYÜKÖZTÜRK, Ebru KILIÇ ÇAKMAK,
Normal Dağılımlılık EKK tahmincilerinin ihtimal dağılımları u i ’nin ihtimal dağılımı hakkında yapılan varsayıma bağlıdır.  tahminleri için uygulanan.
DOĞRUSAL OLMAYAN REGRESYON MODELLERİ…
21 - ÖLÇME SONUÇLARI ÜZERİNE İSTATİSTİKSEL İŞLEMLER
Meta Analizinde Son Gelişmeler
İSTATİKSEL KAVRAMLAR İstatistik Doç. Dr. Şakir GÖRMÜŞ SAÜ| e-FEK.
ARAŞTIRMA TEKNİKLERİ.
Mehmet Vedat PAZARLIOĞLU KUKLA DEĞİŞKENLER. Kukla Değişken Nedir? Cinsiyet, eğitim seviyesi, meslek, din, ırk, bölge, tabiiyet, savaşlar, grevler, siyasi.
Bilimsel Araştırmalarda Yöntem/Metod
İstatistik Bilimine Giriş
İNCELEME Bilimin İşlevleri İstatistiksel Yöntemler Değişken Türleri
Parametrik Hipotez Testleri
ÖĞRENME AMAÇLARI Tahmin kavramını anlamak Pazarlama araştırmacılarının regresyon analizinden nasıl faydalandığını öğrenmek Pazarlama araştırmacılarının.
A) NİCEL VERİ ANALİZ TEKNİKLERİ Nicel araştırmalarda toplanan verilerin farklı analiz yöntemleri vardır. Bu yöntemler iki farklı şekilde sınıflandırılmaktadır.
Nicel Araştırmaların Avantajlı Yönleri
Maliye’de SPSS Uygulamaları
ÖĞRENME AMAÇLARI Pazar segmentasyon kararları için farkların nasıl kullanıldığını öğrenmek t testinin ve z testinin ne zaman kullanılması gerektiği.
Bölüm 7 Coklu regresyon.
Maliye’de SPSS Uygulamaları
Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY252 Araştırma.
Parametrik ve Parametrik Olmayan Testler Ortalamaların karşılaştırılması t testleri, ANOVA Mann-Whitney U Testi Wilcoxon İşaretli Sıra Testi Kruskal Wallis.
İKİ DEĞİŞKEN ARASINDAKİ İLİŞKİ VE İLİŞKİNİN ÖLÇÜLMESİ
OLASILIK ve İSTATİSTİK
Lineer Regresyon. Amaç: Bu konu sonunda Tıp Fakültesi 1. sınıf öğrencilerinin çeşitli bağımsız değişkenleri kullanarak bir nümerik değişkenin değerini.
NON-PARAMETRİK TESTLER Doç. Dr. Kemal DOYMUŞ K.K.E.F İlköğretim Bölümü.
İstanbul Medipol Üniversitesi
VERİLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ VE ANALİZİ
Kategorik Veri İki Bağımsız Grup
Temel İstatistik Terimler
Ünite 10: Regresyon Analizi
VARYANS ANALİZİ Varyans analizi iki yada daha fazla ortalama arasında fark olup olmadığı ile ilgili hipotezi test etmek için kullanılır. Varyans analizinde.
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
UYGULAMA II.
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
ÖDE6024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ ARAŞTIRMA
BİLİMSEL ARAŞTIRMA YÖNTEMLERİ
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE ARAŞTIRMA (YÜKSEK LİSANS)
1.Hafta Haftalık Çizelge Temel Kavramlar SPSS’ e giriş
ÖDE5024 DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İSTATİSTİK Yüksek Lisans
Nicel Araştırmalar II.
Temel İstatistik Terimler
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
Korelasyon testleri Pearson korelasyon testi Spearman korelasyon testi Regresyon analizi Basit doğrusal regresyon Çoklu doğrusal regresyon BBY606 Araştırma.
DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA
Sunum transkripti:

DAVRANIŞ BİLİMLERİNDE İLERİ İSTATİSTİK DOKTORA Doç. Dr. ÖMAY ÇOKLUK BÖKEOĞLU

Diskriminant Analizi Grup üyeliklerini yordamaya yönelik bir model kurma amacına hizmet eden çok değişkenli bir istatistiktir (Çokluk, Şekercioğlu ve Büyüköztürk, 2010).

Diskriminant Analizi (Çokluk ve diğ., 2010) Diskriminant analizi aşağıda belirtilen amaçlar için uygulanabilir (Garson, 2008): - Diskriminant yordama eşitliği (fonksiyonu) kullanılarak bireyleri ya da birimleri sınıflamak, - Bireylerin ya da birimlerin tahminlere dayalı olarak sınıflanıp sınıflanamayacağına ilişkin teorileri test etmek,

Diskriminant Analizi (Çokluk ve diğ., 2010) Gruplar arasındaki farklılıkları araştırmak, Grupları ayırmadaki en tutucu (parsimonious) yolu belirlemek, Bağımlı değişkende, bağımsız değişkenlerce açıklanan varyans oranını belirlemek, Bağımlı değişkene göre yapılan sınıflamada, bağımsız değişkenlerin göreli önem sırasını değerlendirmek, Grupları ayırmada çok az önemi olan (ya da önemsiz olan) değişkenleri elemek.

Diskriminant Analizi (Çokluk ve diğ., 2010) Bireylerin gruplandırılmasında kullanılması nedeniyle, diskriminant analizi ile kümeleme analizi de benzerlikler gösterir. Bu nedenle de zaman zaman birbirine karıştırıldığına rastlanır. Ancak bu iki yöntemin de önemli farklılıkları bulunmaktadır. Diskriminant analizinde grup ya da küme sayısı bilinmekte ve bu sayı analiz süresince değişmemektedir.

Diskriminant Analizi (Çokluk ve diğ., 2010) Analizden, bireyleri bu kümelere yerleştirmesi ya da ataması beklenmektedir. Oysaki kümeleme analizinde başlangıçta küme sayısı bilinmemektedir. Bilindiği takdirde de analizin yapılmasının bir anlamı kalmamaktadır. Ayrıca, diskriminant analizi sonucunda elde edilen diskriminant fonksiyonlarının gelecekte de kullanılması mümkünken, kümeleme analizi sadece mevcut duruma (gruba) ilişkin sonuçlar ürettiğinden, gelecekte kullanılabilirliği yoktur (Tatlıdil, 1992).

Diskriminant Analizi (Çokluk ve diğ., 2010) Bireylerin gruplandırılmasında kullanılan bir diğer yöntem de lojistik regresyon analizidir. Lojistik regresyon kategorik sonuçları –örneğin grup üyeliklerini- bir grup değişken yardımıyla yordamaya olanak veren bir analizdir. Yordayıcı değişkenler sürekli, çok kategorili ya da iki kategorili (ikilem) olabilir. Diskriminant analizi de bir grup yordayıcı değişken ile grup üyeliklerini yordamayı amaçlar.

Diskriminant Analizi (Çokluk ve diğ., 2010) Bu tanımlamalar dikkate alındığında, aslında diskriminant analizi ile logistik regresyon analizinin aynı araştırma sorularının yanıtlanmasına olanak sağladığı görülmektedir. Lojistik regresyon ile diskriminant analizi, bağımlı değişkenin kategorik olması açısından benzerlik gösterirler. Lojistik regresyon, bağımlı değişkenin evet/hayır, doğru/yanlış, başarılı/başarısız, hasta/sağlıklı vb. ikilem olduğu durumlarda daha iyi sonuçlar üretmektedir.

Diskriminant Analizi (Çokluk ve diğ., 2010) Bununla birlikte bağımsız değişkenler; sınıflamalı, sıralamalı, aralıklı ya da oranlı olabilir. Diskriminant analizi ise, bağımlı değişkenin ikiden çok grup / kategoriye sahip olduğu durumlarda daha iyi sonuçlar üretebilir.

Diskriminant Analizi (Çokluk ve diğ., 2010) Ancak hangi yöntemin kullanılacağına karar vermede dikkate alınması gereken en önemli noktalar; dağılıma ilişkin sayıltılar, bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiler ve bağımlı değişkenlerin dağılımı ile ilgilidir. Bir başka ifadeyle, her iki yöntem de kategorik sonuçlar ürettiğinden, bağımlı değişkenin ikiden fazla kategorisinin olması durumunda hangi yöntemin kullanılacağına karar vermede, öncelikle yöntemlere özgü sayıltıların test edilmesi gerekir.

Diskriminant Analizi Varsayımlar 1. Örneklem büyüklüğü 2. Normal Dağılım 3. Varyans-kovaryans matrislerinin homojenliği 4. Uç değerler 5. Çoklu doğrusal bağlantı (Çokluk ve diğ., 2010).

SPSS UYGULAMASI Diskriminant Analizi varsayımları ve örnek veriler üzerinden analizlerin yapılması

Kaynak Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G. & Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik. Ankara: Pegem Akademi. Tatlıdil, H. (1992). Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik. Ankara: Akademi Matbaası.