İstatistiki bölge birimleri olarak bildiğimiz NUTS (Nomenclature des Unités Territoriales Statistiques) 2000’li yılların başından bu yana kullanılmaktadır. Bu birimler oluşturulurken Nüfus, Coğrafya, Bölgesel Kalkınma Planları, Temel İstatistiki Göstergeler ve illerin Sosyo-ekonomik Gelişmişlik Sıralamaları dikkate alınmıştı.
Açımlayıcı/Kedşfedici faktör analizi ile doğrulayıcı faktör analizi klasik kullanımlarında aynı sonucu vermezler. Keşfedici faktör analizi doğrulayıcı analizle aynı sonucu vermeyebilir. Bu yazıda bununla ilgili bir örnek ve ne yapılması gerektiği anlatılmıştır.
Şu adreste yer alan istatistik sınavına katılarak istatistik bilginizi test edebilirsiniz: https://www.olcme.org/istatistik
Örtük büyüme eğrisinin analizi bir kaç aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalardan birinci bu eğrinin tanımlanabilip tanımlanamayacağının belirlenmesi, ikinci aşama ise bu eğriyi oluşturan intercept ve slope parametrelerinin ve bunlara ait varyansların anlamlılıklarının test edilmesidir.
Sosyal Bilimlerin tüm alanlarında kullanılabilecek istatistiksel analizleri uygulamalarıyla işleyeceğimiz doktora dersi Her Perşembe sabah saat 9:00-12:00 arasında https://bbb.cevrimiciders.com/b/mur-uos-ecr-uph adresinden takip edilebilir. Ders jasp, r ve r studio programları kullanılarak gerçekleştirilecektir. Ders içeriği aşağıdaki gibi olacaktır: Giriş düzeyi analizler: İstatistiksel düşünmenin doğası, Dağılımlar, merkezi limit teoremi ve güven aralığı. a. Veri toplama aracı geliştirme sürecinde analizler:…
Aracılık etkisinin yapısal eşitlk modellemesi kullanılarak test edilmesini buraya tıklayarak izleyebilirsiniz.
Açımlayıcı yapısal eşitlik modellemesi dersini izlemek için buraya tıklayabilirsiniz. Derste kullanılan verileri indirmek için buraya tıklayabilirsiniz. Sorularınızı yorum bölümüne yazabilirsiniz.
Ölçme Değişmezliğinin bir başka ifadeyle faktör analizi sonuçlarının farklı gruplarda aynı kalıp kalmadığının test edilmesi dersini izlemek için buraya tıklayabilirsiniz
Aşağıdaki linkten örtük büyüme, latent growth analizine ilişkin bir örneği izleyebilirsiniz. Sorularınızı aşağıdaki yorum bölümünden yazabilirsiniz. Derste kullanılan veriyi buraya tıklayarak indirebilirsiniz. Dersi izlemek için tıklayın
Regresyon normalde en basit haliyle bir sürekli değişkendeki değişimle öteki sürekli değişkende ne kadar değişim olduğuna dayalı olarak değer tahmini için yapılan bir analiz.