Ders Detayı

Örtük Profil Analizi ve Mplus Kullanımı

8 Video, Ders Süresi: 75 gün

Dersler

Ders 1. Örtük (gizil) profil analizine giriş

Ders 2. Ön Analizler

Ders 3. Veri Dosyasını Hazırlama

Ders 4. Girdi dosyasını oluşturma

Ders 5. Çıktı dosyasını yorumlama

Ders 6. Profil sayısına karar verme

Ders 7. Profillerin yorumlanması ve raporlama

Ders 8. Profillerin doğrulanması ve yardımcı değişkenler

Not:Bu ders toplam 130 dk'dır.

Eğitim Hakkında

Örtük profil analizi, bir popülasyondan toplanan veri setinde açıkça gözlemlenmeyen heterojenliği modelleyen ve böyle gizil kişi gruplarını bulmayı amaçlayan kişi-merkezli bir yaklaşımdır. Geleneksel kümeleme yöntemlerinden farklı olarak olasılıksal bir yaklaşımla profil üyeliklerini türeten bu analiz, sosyal bilimler alanında son yıllarda sıklıkla kullanılmaktadır. Bu kursta örtük profil analizi ile temel kavramlara, Mplus’taki uygulamaların nasıl yapılacağına ve raporlama sürecine yer verilmektedir. Kurs, sekiz dersten oluşmaktadır. Birinci derste, örtük profil analizi ile ilgili temel kavramlara giriş yapılmaktadır. İkinci derste, örtük profil analizinin varsayımları ve ön analizlere yer verilmiştir. Üçüncü ve dördüncü derste, veri dosyasının Mplus için hazırlanması ve girdi dosyasının oluşturulması üzerinde durulacaktır. Beşinci derste, üretilen çıktı dosyasının incelemesine yer verilmiştir. Kursun altıncı dersinde, popülasyondaki profil sayısına karar vermek için kullanılan ölçütler neticesinde profil sayısının belirlenmesi ile ilgili süreç aktarılmıştır. Yedinci derste, yapılan analizin raporlama aşaması üzerinde durulmuştur. Kursun son dersinde ise, örtük profil analizinin doğrulanması ile ilgili alanyazından önerilere ve Mplus’ta yardımcı değişkenlerin nasıl kullanılabileceği konusuna yer verilmiştir.

Eğitmen Hakkında

Dr. Nilüfer ATMAN USLU, lisans ve yüksek lisans eğitimini Ege Üniversitesi Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bölümünde (BÖTE) tamamlamıştır. Daha sonra Hacettepe Üniversite Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi bölümünden doktora derecesini almıştır. Şu anda İzmir Katip Çelebi Üniversitesi Yazılım Mühendisliği Anabilim dalında ikinci yüksek lisansını yapmaktadır. 2016 yılında Manisa Celal Bayar Üniversitesi Eğitim Fakültesinde doktor öğretim üyesi olarak göreve başlamıştır. Dr. Atman Uslu’nun 17’si SSCI ve SCI-Expanded indeksli dergilerde olmak üzere uluslararası düzeyde 22; ulusal düzeyde 12 makalesi bulunmaktadır. Üretmiş olduğu yayınlarda, yapısal eşitlik modellemesi, çok gruplu yapısal eşitlik modeli, örtük profil analizi gibi çok değişkenlik istatistiksel yöntemler kullanmaktadır. Ayrıca, öğrenme ve öğretme süreçlerine teknoloji entegrasyonu, bilgisayar bilimi eğimi ve bu konularda mesleki gelişim programlarının hazırlanmasına odaklanan ulusal projelerde yürütücü ve araştırmacı olarak görev almıştır (1 adet AB IPA Projesi, 2 adet 4005, 1 adet 4004, 1 adet BAP).

#örtük profil analizi, #profilanalizi

Eğitmen: Dr. Öğretim Üyesi Nilüfer ATMAN USLU

Katılım Belgesi: Evet

Durum: Tüm Dersler Yüklendi

Garanti: %100 Memnuniyet ve İade Garantisi

Özellikleri: İnteraktif, Online Sınav, Eğitmene soru sorma imkânı

Fiyat:

1.149,90 TL

Ders İzleme Süresi: 75 Gün

Erişim Zamanı: 7/24

Video Sayısı: 8

Durum: Satın Alınabilir

Favoriye Ekle

Satın Al

Tanıtım Videosunu İzle

Örnek Dersi İzle

Puanlar 0 Kişi Oyladı (0/100)

0 Kişi

Yorumlar

E.K.

MERHABA HOCAM VERİSETİNİ DE KURSA EKLEYEBİLİR MİSİNİZ. DERSİ TAKİP ETMEK AÇISINDAN KULLANABİLİRİZ DİYE DÜŞÜNÜYORUM.

Eğitmenin Cevabı (NİLÜFER ATMAN USLU)

Emre Hocam merhabalar, Veri setinin kullanımı konusunda etik kısıtlamalar olduğu için üzülerek paylaşamadığımı bildirmek isterim. Kaggle gibi açık veri paylaşımı yapan ortamlardan indirdiğiniz veri seti ile denemeler yapabilirsiniz. Süreçte zorladığınız ya da benim yardımcı olabileceğim başkka bir husus olursa bana her zaman yazabilirsiniz.

M.C.M.

MERHABA HOCAM BU KONUYLA İLGİLİ KİTABINIZ VAR MI ? VEYA KAYNAK ÖNERİNİZ VAR MI ?

Eğitmenin Cevabı (NİLÜFER ATMAN USLU)

Hocam bu konuda bir kitabım yok. Ancak başlangıç düzeyinden ilerlemek için aşağıda referanslarıni verdiğim makalelerin size yardımcı olacağını düşünüyorum 1. Spurk, D., Hirschi, A., Wang, M., Valero, D., & Kauffeld, S. (2020). Latent profile analysis: A review and “how to” guide of its application within vocational behavior research. Journal of vocational behavior, 120, 103445. 2.Ferguson, S. L., G. Moore, E. W., & Hull, D. M. (2020). Finding latent groups in observed data: A primer on latent profile analysis in Mplus for applied researchers. International Journal of Behavioral Development, 44(5), 458-468.

M.C.M.

HOCAM ÖNCELİKLE EĞİTİM İÇİN ÇOK TEŞEKKÜRLER OLDUKÇA KEYİF ALDIĞIM DOLU DOLU BİR EĞİTİM OLDU. EĞİİTM SÜRECİNİN SONUNDA MAKALEM İÇİN YAPTIĞIM ANALİZLERİ E POSTA ADRESİNİZE YOLLADIM GERİ BİLDİİRM AMACIYLA DESTEK OLURSANIZ ÇOK SEVİNİRİM. SAYGIDEĞER HOCAM BENİM ÇALIŞMAMDA 5 ALT BOYUT ( DEĞERSİZLİK ANAILARI, BOYUN EĞİCİ ANILAR, TEHDİT EDİCİ ANILAR, AKILCI OLMAYAN İNANÇLAR, VE SINAV KAYGISI) ÜZERİNDEN ANALİZLERİ GERÇEKLEŞTİRDİĞİMDE 3 PROFİLLİ BİR MODEL ELDE ETTİM DEĞERLER(PARAMETRE SAYISI: 22 AIC:13801.111 BIC: 13890.667 SABIC:13820.851 ENTROPİ:0.933 LMR:ANLAMLI BLRT:ANLAMLI EN KÜÇÜK ALT GRUP ORANI:%7.9) EN KÜÇÜK ALT GRUP ORANI DÜŞÜK OLMASI PROBLEM OLUR MU ? 2. SORUMDA HOCAM DATA DOSYASINDA ELDE ETTİĞİM 3 PROFİLİ SPSS TEKRAR TANITARAK 3 GRUPLU ANALİZLER YAPABİLİR MİYİM (ANOVA , REGRESYON VS) 3. SORUMDA ŞU 3 PROFİLLİ BU GRUPLARI SPSS PROCESSTE DÜZENLEYİCİ DEĞİŞKEN OLARAK TANIMLAYABİLİR MİYİM ?

Eğitmenin Cevabı (NİLÜFER ATMAN USLU)

Mehmet Cahit Hocam, Öncelikle eğitimden verim almanıza çok sevindim. 1. Sorunuzun Yanıtı: Çalışmanızda üç profilli modele karar vermişsiniz. 1 ile n arasında değişne modeller için elde edilen değerler ile karşılaştırma yaparak iteratif bir süreçte profil sayısına karar veriyoruz. Bu kararı verdikten sonra alt örneklem büyüklüklerini nasıl yorumlanacağı aşamasına geçmekteyiz. Örneklem büyüklüğünün %5'in altında olması halinde, elde edilen profillerin yorumlanması konusunda çekinceler olabileceği ile ilgili görüşler bulunmaktadır. Aşağıdaki kaynağı inceleyebilirsiniz: Masyn, K. E. (2013). Latent class analysis and finite mixture modeling. In T. D. Little (Ed.), The Oxford handbook of quantitative methods: Statistical analysis (vol 2, pp. 551–611). 2. ve 3. Sorununuz yanıtı: Evet kullanabilisiniz.

E.Ç.

MERHABALAR HOCAM. VERİLER NORMAL DAĞILMIYORSA MLR KULLANILIR DEDİNİZ. VERİLER NORMAL DAĞILIYORSA ESTİMATOR OLARAK NEYİ KULLANMALIYIZ? TEŞEKKÜR EDERİM.

Eğitmenin Cevabı (NİLÜFER ATMAN USLU)

Maximum Likelihood kullanabilirsiniz