Ders Detayı

Hiyerarşik Lineer Modelleme (HLM) Eğitimi
10 Video, Ders Süresi: 60 gün

Dersler

Ders 1: HLM Programının kurulumu ve Teorik Konular

Ders 2: HLM’in temelleri 

Ders 3: İki düzeyli HLM modelleri-1

Ders 4: İki düzeyli HLM modelleri-2

Ders 5: HLM programının menüleri- SPSS verisinin  aktarılması

Ders 6: HLM programı ile iki düzeyli HLM modelleri  Uygulamalar -1

Ders 7: HLM programı ile iki düzeyli HLM modelleri Uygulama-Analiz-Yorumlama-2 

Ders 8: Üç Düzeyli  HLM ve Analizleri

Ders 9: Boylamsal HLM ve Analizleri

Ders 10: HLM Varsayımlarının Kontrolü

 

Eğitiminin içeriği

HİYERARŞİK LİNEER MODELLEME(HLM) Sosyal Bilimler alanında, anket verileri çoğunlukla hiyerarşik olarak yapılandırılmıştır (örneğin, okul içindeki öğrencilerin iç içe geçmesi ya da zaman yapısı içerisinde insanların iç içe geçmesi). Hiyerarşik Lineer Modelleme (HLM), hiyerarşik olarak yapılandırılmış verileri analiz etmek için tasarlanmış özel bir regresyon tekniğidir.

Bu derste hiyerarşik yapıdaki verilerde ortaya çıkan farklı düzeylerdeki değişkenler arasındaki ilişkilerin incelenmesi bu analizde kullanılacak birimin ne olacağı ve bu yapıdaki bir verinin nasıl ele alınacağı anlatılmaktadır.

 

Eğitmen: Doç.Dr.Sedat Şen

Katılım Belgesi: Evet

Durum: Tüm Dersler Yüklendi

Garanti: %100  Memnuniyet ve İade garantisi

Özellikleri: İnteraktif, Online Sınav, Eğitmene soru sorma  İmkanı

 

Eğitmen Hakkıında: Dr. Öğretim Üyesi Sedat ŞEN Hacettepe Üniversitesi mezunu olup Yüksek Lisans ve Doktora eğitimini Amerika Birleşik Devletleri’nde tamamlamıştır. Alanında birçok SSCI/SCI indexli dergide makale yayınlamış olan  Dr. ŞEN’in H- İndexi 6‘dır.  İstatistik, meta analizi,  HLM,  CMA konusunda Türkiye’de en yetkin araştırmacılar arasında yer alan Dr. Şen, gerek yayın performansı gerekse araştırma yöntemlerindeki derinliği ile ülkemizde adından söz ettiren, birçok projede görev yapan araştırmacılar arasındadır.

Fiyat:
219,90 TL
Ders İzleme Süresi: 60 Gün
Erişim Zamanı: 7/24
Video Sayısı: 10
Durum: Satın Alınabilir


Tanıtım Videosunu İzle



Örnek Dersi İzle

Puanlar 0 Kişi Oyladı (0/100)

0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi

Yorumlar

E.E.

HOCAM, ANALİZLERİ YAPMAK İÇİN BÜTÜN SPSS DOSYALARI YOK. ONLARI DA YÜKLEYEBİLİR MİSİNİZ?


Eğitmenin Cevabı (SEDAT ŞEN)

Emrullah Bey, Gerekli tüm veri dosyalarını ilgili arkadaşa ilettiğimi hatırlıyorum ama gözden kaçmış olabilir. Eksik olanların hangisi olduğunu söylerseniz ben ilgili arkadaşa yüklemesi için gönderebilirim. Bu arada sistemden yüklenmesini beklemek istemezseniz bana email atarsanız (sedatsen06@gmail.com) oradan da yolllayabilirim.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; AĞZINIZA SAĞLIK... SEDAT HOCAM AŞAĞIDAKİ SORULARI YANITLARSANIZ SEVİNİRİM; -BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN VE BAĞIMLI DEĞİŞKENİN İKİSİ KATEGORİK OLURSA HLM KULLANILABİLİR Mİ? -BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN SÜREKLİ; BAĞIMLI DEĞİŞKEN KATEGORİK OLURSA HLM KULLANILABİLİR Mİ? (LOJİSİTİK REGRASYONDA OLDUĞU GİBİ) -HLM İLE LOJİSTİK REGRESYON ARASINDA NE GİBİ FARK VARDIR? -BİR ARAŞTIRMA SPSS TE LOJİSTİK REGRASYONLA VEYA HLM DE YAPILABİLİYORSA HANGİSİ SEÇERSEK DAHA İYİ OLUR? SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (SEDAT ŞEN)

Merhaba M.Sabir Bey, BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN VE BAĞIMLI DEĞİŞKENİN İKİSİ KATEGORİK OLURSA HLM KULLANILABİLİR Mİ? Evet. Normal senaryo bağımlı değişkenin de bağımsız değişkenin de sürekli olmasıdır. Ama regresyonda nasıl cinsiyet değişkenini bağımsız değişken olarak ekleyebiliyorsak HLMdede kategorik bağımsız değişken eklenebilir. Regresyonda kategorik bağımlı değişken kullandığımızda (iyileşti=1, iyileşemedi=0) lojistik regresyon elde ediyorduk. Bu regresyona da bağımsız değişkenler hem sürekli (yaş değişkeni gibi) hem de kategorik (evli/bekar gibi) eklenebilir. Cevabı çok yönlü vermek gerekirse hem bağımlı hem bağımsız değişken hem sürekli hem de kategorik olabilmekte. Hatta birden fazla bağımsız değişkenden bazıları kategorik bazıları da sürekli olabilmektedir. regresyon ve HLM için bu esneklik bulunmaktadır. -BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN SÜREKLİ; BAĞIMLI DEĞİŞKEN KATEGORİK OLURSA HLM KULLANILABİLİR Mİ? (LOJİSİTİK REGRASYONDA OLDUĞU GİBİ) Evet kullanabilirsiniz. Genelleştirilmiş (generalized) HLM kullanılır. Bunun nasıl yapılacağı sunumlarda var. -HLM İLE LOJİSTİK REGRESYON ARASINDA NE GİBİ FARK VARDIR? Elinizde kesitsel veri varsa lojistik regresyon yaparsınız. Kümelenmiş veri varsa HLM yaparsınız. Kümelenmiş veride lojistik regresyon yapmanız yanlı sonuçlara yol açarken kesitsel veride HLM yapmak (grup düzeyi bağımlılığı yoksa) lojistik regresyonla aynı sonuçları verecektir. Her durumda HLM regresyon muadillerine göre daha üstün bir yöntemdir. -BİR ARAŞTIRMA SPSS TE LOJİSTİK REGRASYONLA VEYA HLM DE YAPILABİLİYORSA HANGİSİ SEÇERSEK DAHA İYİ OLUR? SPSSte lojistik regreyson da HLM de yapılabilmektedir. Eğer bağımlı değişken kategorik ise ve veri yapısı kümelenmiş ise kesinlikle HLM yapmanızı tavsiye ederim. ICC değerini kontrol edip grup düzeyi değişim varsa HLM ile yola devam edilmeli. ICC sıfıra çok yakınsa basitlik açısından lojistik regresyon tercih edilebilir. Regresyon ile cevaplayabileceğiniz araştırma sorularını HLM ile de cevaplayabilirsiniz. Ayrıca HLM regresyonla cevaplayamayacağınız grup düzeyi ile ilgili soruları da cevaplamanıza yardımcı olur.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; AŞAĞIDAKİ SENARYOLARA GÖRE KULLANILACAK ANALİZLERİ YAZDIM. BU SENARYOLARA GÖRE YAZDIĞIM ANALİZLER UYGUN MU? SAYGILARIMLA... 1-)OKUL YÖNETİCİLERİNİN DÖNÜŞÜMCÜ LİDERLİK TARZLARININ ÖĞRENCİLERİN OKULA BAĞLILIĞINA ETKİSİ VEYA İLİŞKİSİ. OKUL MÜDÜRLERİNİN DÖNÜŞÜMCÜ LİDERLİK TARZLARI ÖĞRETMENLERE UYGULANAN BİR ÖLÇEKLE; ÖĞRENCİLERİN OKULA BAĞLILIKLARI İSE ÖĞRENCİLERE UYGULANAN BİR ÖLÇEKLE ÖLÇÜLMÜŞ .(KULLANILABİLECEK ANALİZLER: KLASİK REGRESYON 2)YUKARDAKİ SENARYODA HLM KULANILABİLİR Mİ? 2-)AYNI SENARYODA EĞER ÖĞRENCİLERİN CİNSİYETLERİNİ DE EKLERSEK O ZAMAN HLM Mİ UYGULANIR? YANİ ÖĞRENCİLERİN OKULA BAĞLILIKLARINDA ÖĞRENCİLERİN CİNSİYETLERİNİN VE OKUL YÖNETİCİLERİNİN DÖNÜŞÜMCÜ LİDERLİK TARZININ ETKİSİNİ İNCELERSEK KLASİK REGRESYON İŞ GÖRMEZ DEĞİL Mİ?....EMİN OLAMADIĞIM İÇİN SORUYORUM...SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (SEDAT ŞEN)

Eğer düzey-1 düzey-2 şeklinde öğrenci ve okul IDlere sahip kümelenmiş bir veriniz varsa önceliğiniz HLM olsun. Eğer sınıf içi korelasyon (ICC) değeriniz yeterince büyükse HLM yapınız değilse regresyonla yola devam ediniz.


S.A.

SAYIN HOCAM; HLM PROGRAMINI İNDİRMEK İÇİN BELİRTTİĞİNİZ SİTEYE GİRDİM ANCAK SİTEDE DEĞİŞİKLİK OLMUŞ İNDİRME KISMINI BULAMADIM, ÜCRETLİ OLDUĞU YAZIYOR. PROGRAMI NASIL İNDİREBİLİRİM? İNTERNETTE ARAŞTIRDIM ÜCRETSİZ DENEME SÜRÜMLERİ VAR GENELDE. TEŞEKKÜR EDERİM...


Eğitmenin Cevabı (SEDAT ŞEN)

SPSS dosyalarını ve HLMStudent version yükleme dosyasını aşağıdaki googledrive bağlantısı üzerinden edinebilirsiniz: https://drive.google.com/drive/folders/1FuGcBTj2AIxeHmYTcuUZleD7RwB1meSq?usp=sharing


B.C.

HOCAM MERHABA ANLATIMINIZ İÇİN TEŞEKKÜRLER. HLM MODELLERİNİN ÇEVİRİSİ SANKİ DAHA FARKLI OLABİLİR MİYDİ? BİR DE KESEN YERİNE SABİT TERİM KULLANILABİLİR Mİ? MESELA İKİNCİ MODEL: ORTALAMALARIN BAĞIMLI DEĞİŞKEN OLDUĞU MODEL, DÖRDÜNCÜ MODEL: RASGELE KATSAYILAR MODELİ, SON MODEL: SABİT TERİMLER VE EĞİMLERİN BAĞIMLI DEĞİŞKEN/(SONUÇLAR) OLDUĞU/(OLARAK YER ALDIĞI) MODEL


Eğitmenin Cevabı (SEDAT ŞEN)

Intercept için kesen ya da sabit ifadeleri kullanılmaktadır. Sağlık Bakanlığının web sayfasında yer alan İstatistik terimler sözlüğünde "kesen" ifadesi yer aldığı için o ifadeyi tercih ettim. https://sbu.saglik.gov.tr/Ekutuphane/Yayin/391 Ayrıca HLM'de sıklıkla kullanılan fixed ifadesi için de sabit çevirisi kullanıldığı için intercept için kesen ifadesi kullanmak daha uygundur. Modellerin adlarından çok nasıl kuruldukları daha önemlidir. Kendini otorite hisseden katılımcılar kendi çevirilerini kullanabilirler.