Şunun için etiket arşivi: istatistiksel veri

Tez analizi örneği nasıl olur?

/in , /tarafından

Tez analizi örneği çalışmalarının içerikleri şu şekilde olmaktadır:

  1. Özet örneği,
  2. Amaç, evren ve örneklemin birkaç cümlede anlatımı,
  3. Araştırmanın genel hatları ve nasıl yapıldığına dair bilgi,
  4. Araştırma bulgular ve sonuçlarının neler olduğuna dair kısa bilgi.
  5. Giriş örneği,
  6. Araştırmanın konusu,
  7. Problem durumu,
  8. Araştırma sorusu ve alt soruları,
  9. Araştırmanın hipotezleri ve alt hipotezler,
  10. Araştırmanın önemi,
  11. Araştırmanın sınırlılıkları,
  12. Varsayımlar,
  13. Kullanılan tanımlar.
  14. Literatür taraması örneği,
  15. Yöntem (Örnek yöntem yazımı),
  16. Araştırmanın amacı,
  17. Araştırmanın modeli,
  18. Evren ve örneklem,
  19. Verilerin analizi,
  20. Veri toplama araçları.
  21. Bulgular (SPSS ile örnek bulgular),
  22. Sonuç ve öneriler örneği,
  23. Literatür taramasına dayalı tartışma örneği,
  24. Kaynakça örneği.

VARYANS ANALİZİ ve KOVARYANS ANALİZİ

/0 Yorumlar/in /tarafından

VARYANS ANALİZİ Bağımsız Örneklem için Tek Yönlü Varyans Analizi (One-WayANOVA)

Bağımsız Örneklem için İki Yönlü Varyans Analizi (Two-Way ANOVA)

Bağımsız Örneklem için Tek Yönlü Çok Değişkenli Varyans Analizi (One-Way MANOVA)

Bağımsız Örneklem için İki Yönlü Çok Değişkenli Varyans Analizi (Two-Way MANOVA)

KOVARYANS ANALİZİ

Kovaryansanalizi (Analysis of Covariance), sürekli bir değişkenin etkisini istatistiksel açıdan kontrol altında tutulduğu zaman ANOVA’nın bir uzantısıdır. Kontrol altındaki sürekli değişkenlere kodeğişken ya da kontrol değişkeni denilmektedir. Kodeğişken kontrol edilmezse bağımlı değişkeni tahmin eden bağımsız değişken etkisine yönelik yanlış karar verilmesine yol açmaktadır. Bazı değişkenler bağımlı ve bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi etkilemektedir. Bunlara karıştırıcı değişken diyoruz.

Kovaryans analizinde varsayımları şu şekilde inceleyebiliriz:

  • Gözlemlerin birbirinden bağımsız olması,
  • Bağımlı değişkenin normal dağılım göstermesi,
  • Varyansların homojenlik göstermesi,
  • Bağımlı değişken ve kodeğişken aralarında doğrusal ve güçlü ilişki olması,
  • Bağımlı değişken ile kodeğişkenler için regreston eğilimleri aynı olmalı. Buna regresyon eğilimlerinin homojenliği ismi verilmektedir. Kodeğişken ve bağımsız değişkenin etkileşimi F testi ile kontrol edilebilmektedir.

Tek-Yönlü ANCOVA Modeli:

bağımlı değişken = ortalama + grup etkisi + kodeğişken etkisi +hata

İki-Yönlü ANCOVA Modeli:

Bağımlı değişken=ortalama + faktör A etkisi + faktör B etkisi + AB etkileşim etkisi + kodeğişim etkisi +hata

Ki-KARE TESTİ ve BİRLİKTELİK(İLİŞKİ) ÖLÇÜLERİ

/0 Yorumlar/in /tarafından

Parametrik olmayan testeler arasında en yayını olan Ki-Kare testi, iki ya da daha çok kategorideki iki değişken aralarında bağımsızlık olup olmadığını yani ilişki olup olmadığını saptamamıza yardımcı olur.

  • Sınıflayıcı Ölçme Düzeyine Sahip Değişkeler İçin Birliktelik(İlişki) Ölçüleri
  • Sıralayıcı Ölçme Düzeyine Sahip Değişkeler İçin Birliktelik(İlişki) Ölçüleri
  • Kontrol Değişkeni
  • Frekans Verisi ile Ki-Kare Analizi