Ders Detayı

Sosyal Bilimlerde Tez ve Makale Yazanlar İçin Nicel Veri Analizi
23 Video, Ders Süresi: 60 gün

Dersler

Ders 1:Tanıtım

Ders 2:Veri Setleri Oluşturma

Ders 3:(2.Ders Devam) Uygulamalar

Ders 4:Tanımlayıcı İstatistikler ve Uygulamaları

Ders 5:Hipotez Nedir? Hipotez Testinin Aşamaları Nelerdir?

Ders 6:Parametrik-Nonparametrik Test Ayrımı ve Test Seçimi.

Ders 7:Normal Dağılım Nedir? Nasıl Karar Verilir?

Ders 8:Sosyal Bilimlerde ne tür testle kullanılır? Makale/Tez Örnekleri.

Ders 9:T Testleri, Hipotez ve Uygulamaları.

Ders 10:ANOVA-Tek Yönlü.

Ders11:ANOVA-İki Yönlü.

Ders 12:ANOVA-Tekrarlı Ölçümler.

Ders 13:Faktör Analizi (Açıklayıcı FA).

Ders 14:Faktör Analizi (Doğrulayıcı FA).

Ders 15:Güvenilirlik Analizi.

Ders 16:AVE ve CR Değerlerinin Hesaplanması.

Ders17:Uyum İyiliği Değerleri ve Yorumları.

Ders 18:Regresyon-Basit Doğrusal Regresyon.

Ders 19:Regresyon-Çoklu Doğrusal Regresyon.

Ders 20:Regresyon- Lojistik Regresyon.

Ders 21:Korelasyon Katsayısı ve Yorumları.

Ders 22:MediationEffect (Mediaötör Etki).

Ders 23:MediationEffect devam.

Bu ders toplam 930 dk'dır.

#AYEUM  #yeniyöntemler #nicelverianalizi #yöntem

 

Eğitmen: Doç. Dr. Fatma SÖNMEZ ÇAKIR

Katılım Belgesi: Evet

Durum:Tüm Dersler Yüklendi

Garanti: % 100  Memnuniyet ve İade Garantisi

Özellikleri:  İnteraktif, Online Sınav, Eğitmene soru sorma imkanı

 

 

Fiyat:
1.149,90 TL
Ders İzleme Süresi: 60 Gün
Erişim Zamanı: 7/24
Video Sayısı: 23
Durum: Satın Alınabilir
Favoriye Ekle


Tanıtım Videosunu İzle



Örnek Dersi İzle

Puanlar 0 Kişi Oyladı (0/100)

0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi
0 Kişi

Yorumlar

M.S.C.

SAYIN HOCAM; MERHABALAR...SAYIN HOCAM; VERİLER NORMAL DAĞILIM GÖSTERİYORSA ANCAK; ALT GRUP SAYISI KÜÇÜKSE BU DURUMDA PARAMETRİK Mİ NONPARAMETRİK TESTLER Mİ KULLANILMALI? YANİ PARAMETRİK TESTLERDE ALT KATILIMCI SAYISI EN AZ KAÇ OLMALI? (ÖRNEĞİN; EĞİTİM DURUMUNA GÖRE MEMNUNİYET PUANLARI ARASINDA FARK OLUP OLMAĞINI TESPİT ETMEK İSTEYELİM. İLKOKUL MEZUNU: 125; ORTAOKUL MEZUNU: 12; LİSE MEZUNU 214; LİSANSÜSÜTÜ MEZUNU 62..İSE BU DURUMDA PARAMETRİK Mİ NONPARAMETRİK TEST Mİ KULLANMALIYIZ? BİR YANDAN 214 KİŞİ, DİĞER YANDAN 62 VE 12 KİŞİLİK GRUPLAR VAR. BU GRUPLARDAKİ SAYI KULLANILACAK TESTİ BELİRLER Mİ?)SAYGILARIMLA....


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Çevik; böyle durumlarda örneğin tamamı Normal Dağılıma uyuyor ise Parametrik Test yapılır. Alt grupların yapısı Homojenlik testleri ile belirlenir. Eğer test sonucunda gruplar arasında farklılık çıktıysa ve gruplar homojen ise Post Hoc testlerinde ilgili olan seçilir. Farklılık var ve gruplar homojen değilse alt gruplardaki homojenlik testlerinden seçim yapılır. Bu sorunuz için ilk olarak Anova yapmalı, grupların homojen olup olmadığını sonuçlara göre yorumlamalı ve ilgili Post Hoc testini seçmelisiniz. Temelde Parametrik Anova yapılmalı. Bu konu homojenlik testleri ile birlikte ANOVA derslerinde anlatılmış olmalı ve tam bu konu hakkında ayrıntı vermiş olmalıyım. Tekrar izlemenizi tavsiye edeceğim. Ayrıca istediginiz zaman tekrar yardıma hazır olduğumu bilmenizi isterim.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; MERHABALAR...AĞZINIZA VE EMEĞİNİZE SAĞLIK... SAYIN HOCAM; AŞAĞIDAKİ SORULARI YANITLARSANIZ SEVİNİRİM.... 1-BİR ÖLÇEK UYARLAMASINDA SADECE DFA YETERLİ MİDİR? (ÖLÇEK UYARLAMADA AFA'YA GEREK VAR MIDIR?) 2-ÖNCEDEN GELİŞTİRİLMİŞ BİR ÖLÇEĞİ ARAŞTIRMAMIZDA KULLANDIĞIMIZDA SADECE DFA MI YAPMAK GEREKİR? (YANİ AYRICA AFA'YA GEREK VAR MIDIR?) 3-ÖNEĞİN; İŞLETME ALANINDA GELİŞTİRİLMİŞ BİR ÖLÇEĞİ EĞİTİM KURUMLARINDA KULLANMAK İSTEDİĞİMİZDE SADECE DFA MI YAPMAK LAZIM, AFA GEREKLİ Mİ? 4-BİR ÖLÇEĞİN ORIJİNALİ 5 Lİ LİKERTSE BİZ BU ÖLÇEĞİ 3, 4 VEYA 6 LI LİKERTE DÖNÜŞTÜREBİLİR MİYİZ?....SAYGILARIMLA....


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Cevik; 1. Ölcek uygulamasında sadece DFA yeterlidir. 2. Daha önceden geliştirilmiş bir ölçek AFA yapılarak guvenilirliği ve geçerliliği ispatlanmıştır. Bu ölçeğin Cronbach Alpha değeri verilerek kullanılmalıdır. Bu nedenle ölçek aynen kullanıldığında sadece DFA yapılarak kendi verilerinde ölçeğin uygun olup olmadığı görülmelidir. Ölçeği değiştirme şansımız malesef yok. Çünkü atıf olarak geliştirilen bu ölçeği kullandığımızı yazmaktayız. 3. İşletme alanında dahi geliştirilmiş olsa da başka bir alanda kullanıldığında AFA yapmaya gerek yoktur. Verileriniz bu ölçeğe uygun değilse zaten başından itibaren ölçek seçiminiz yanlış demektir. Ölçeğin sorularını değiştiremeyeceğimize göre başka bir ölçek kullanımını deneyebilirsiniz. Ölçek soruları DFA sonucunda tamamen uygun çıkmayabilir. Örneğin 9 ifadeli bir ölçekte 7 ifade uygun faktör yükü verir 2 ifade uygun olmaz ise bu durum uygulama kısmında "uygun faktör yükü göstermediği için ölcekten çıkarılmıştır" yazılabilir. Birden fazla aynı olayı ölçen ölçek soruları da ortak olarak verilebilir. Yine dediğim gibi ölçeğin sorularında değişiklik yapılamaz. 4. Ölçekteki 5'li Likert i 7'liye veya 7'li Likerti 9'luya çevirebilirsiniz. Burada da önemli olan düzgün ifadeleri kullanmaktır. Örnegin 7'li Likertte bazı çalışmalarda Kısmen Katılıyorum ve Kısmen Katılmıyorum şeklinde gruplandırmalar görüyorum. Ancak bir şeye kısmen katılıyorsak kısmen de katılmıyoruz demektir. İki şık arasında anlam kargaşası olmamalı gerekir. Kişisel görüşüm 5'li Likertin daha iyi olabileceği yonündedir. Umarım açıklayıcı cevaplar olmuştur.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; BİR VERİ NORMAL DAĞILIYORSA ANCAK LEVENE HOMOJENLİK ŞARTI SAĞLANMIYORSA BU DURUMDA PARAMETRİK Mİ, NONPARAMETRİK TESTLERİ Mİ KULLANMALIYIZ?SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Çevik tekrar merhaba, Yapılacak testin parametrik olduğu belirlendiktan sonra grupların homojen dağılıp dağılmadığına bakmak için Levene's testi yapılır. T testi seçilmişse Levene's testi ile hangi t degerini kullanacağımızı belirleriz. ANOVA testinde ise Levene's testi hangi Post-Hoc testini kullanmamız gerektiğini verir. Yani özetle veri normal dağılıyor ise Parametrik test kullanılır. Gruplar arasında farklılık çıktı ise farklılığın hangi grupta olduğunu görmek için Levene's test sonucuna bakılır.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; MERHABALAR...SAYIN HOCAM;ÖRNEĞİN; CİNSİYETİN, ÖĞRENİM DURUMUN, MEDENİ DURUMUN VB MEMNUNİYETE (BAĞIMLI DEĞİİKENE) GÖRE NORMALLİĞİNE BAKARKEN, MEMNUNİYETİN CİNSİYETE, ÖĞRENİM DURUMUNA VE MEDENİ DURUMA GÖRE AYRI AYRI NORMALLİĞİNE Mİ BAKMALIYIZ?(YANİ AYNI VERİ CİNSİYETE GÖRE NORMAL; ÖĞRENİM VE MEDENİ DURUMA GÖRE NORMAL DAĞILIM GÖSTEREMEZ Mİ?).YOKSA HİÇ BAĞIMSIZ DEĞİŞKENİ İŞİN İÇİNE KATMADAN SADECE BAĞIMLI DEĞİŞKENE GÖRE Mİ NORMALLİK ARAYACAĞIZ? SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Cevik, Ayrı ayrı normallige bakma gibi bir durum yok. Bağımlı değişken normal ise herbir bağımsız değişken için normaldir. Sadece bağımsız değişkenin şıklarına göre homojenlik farklı olabilir. Diyelim ki Cinsiyete göre memnuniyet puanları arasında fark olup olmadığına bakarsak; memnuniyet puanları normal dağılıma sahipse bağımsız örnekler için t testi yapılır. Bu test 2 farklı t testi sonucu verir. Levene's testi sonucuna göre hangi t testi sonucunun kullanılacağına karar verilir ve sonuç yorumlanır. Eğitim durumuna göre bakarken ise 2 den fazla şık olacağı için ANOVA testi yapılır ve hangi grubun farklı olduğuna Post-Hoc testleri ile karar verilir. Varyansların homojen olup olmadığı ile ilgili 2 grup Post-Hoc testi vardır. Bu konular t testi ve AVOVA testinin anlatıldığı derslerde örneklendirilmiştir. Son olarak dediğiniz gibi sadece bağımlı değişkenin normalliğine bakmak yeterlidir. Umarım faydalı bir açıklama olmuştur.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; MERHABALAR...SAYIN HOCAM; ETKİLEŞİMLİ OLMAYAN ANAOVA SONUÇLARI AYRI AYRI YAPILACAK ANOVAYLA AYNI MI ÇIKAR?SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Cevik; evet etkileşimsiz ANOVA sonuçları bireysel yapilan tek yönlu ANOVA ile aynı sonucları verir. Egitim ve bölge degişkeninin memnuniyet üzerine etkisi incelenirken Etkileşimsiz olarak bakilirsa Egitimin ayri Bölge değıskeninin ayrı ANOVA analizleri yapilmaktadir. Etkilesimli olduğunda ise ayni anda hem Egitim hem Bölge isleme alinmaktadır.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; MERHABALAR. SAYIN HOCAM; DERSİ DAHA İYİ TAKİP ETMEK İÇİN KULLANDIĞINIZ VERİLERİN HENÜZ SPSS HALİ SİSTEME YÜKLENMEMİŞ...SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Çevik bu konuyla da hemen ilgileniyorum. İyi çalışmalar.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; MERHABALAR...SAYIN HOCAM; AVE VE CR DEĞERLERİ SADECE ÖLÇEK GELİŞTİRMEDE Mİ KULLANILIR? YOKSA HER ÇALIŞMADA DA KULLANILABİLİR Mİ? AYRICA AVE VE CR DEĞERLERİNE İLİŞKİN OTOMOTİK HESAPLAMA YAPAN EXCELL SAYFASINI PAYLAŞMA DURUMUNUZ VAR MIDIR? BU ADRESE YOLLAYABİLİR MİSİNİZ? (SAHİCİ1980@GMAİL.COM)...SAYGILARIMLA....


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Çevik, AVE ve CR değerleri tüm çalısmalarda verilmeli. En kısa zamanda excel dosyasını mail adresinize gönderecek ve sisteme de yükleteceğim.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; REGRESYON ANALİZLERİNİN TABLOLAŞTIRILMASINDA R SQUARE DEĞERİ Mİ, ADJ R SQUARE DEĞERİ Mİ KULLANMAK DAHA DOĞRU? (ÇOĞU ÇALIŞMADA R SQUARE DEĞERİ KULLANILIYOR) ARALARINDAKİ FARK NEDİR?SAYGILARIMLA....


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Çevik; regresyon analizlerinde R square veya Adj R Square değerleri kullanilabilir. Ancak burada önemli olan analizde bağımlı değişkeni açıklamak için kaç bağımsız değişken kullanılacağıdır. Analize ne kadar önemsiz veya ilgisiz olsa da bağımsız değişken eklemek R square değerini artırır. Değişken sayısını dikkate almayan bir ölçüdür R square. Ancak Adj R square değişken sayısına göre açıklama değerini ayarlar. Kaç bağımsız değişkenin olduğuna ve ilgilerine göre Adj R square değeri değişir. Bu nedenle basit regresyon haricindeki diğer çoklu regresyon modellerinde Adj R square değeri verilmelidir.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; LOJİSTİK REGRESYONDA BAĞIMLI DEĞİŞKENİN KATEGORİK OLMASI GEREKMEKTEDİR. ANCAK KLASİK REGRESYONDA DA BAĞIMLI DEĞİŞKENLER 1.KESİNLİKLE KATILMIYORUM,.....5. KESİNLİKLE KATILIYORUM ŞEKLİNDE SIRALANMASINA RAĞMEN NEDEN LOJİSİTİK REGRESYON DEĞİL DE NORMAL REGRESYON YAPIYORUZ? O ZAMAN HER SÜREKLİ BAĞIMLI DEĞİŞKENİ KATEGORİK HALE GETİRİP LOJİSTİK REGRESYON YAPABİLİR MİYİZ?(SANKİ KLASİK REGRESYONDA DA SÜREKLİ BAĞIMLI DEĞİŞKENLER KATEGORİK OLARAK TASARLANIYOR; AMA BİZ NORMAL REGRESYON YAPIYORUZ...)BU DURUMU BİRAZ AÇIKLAR MISINIZ? SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Çevik, klasik regresyon ile lojistik regresyon arasında çok önemli bir farklılık vardır. Lojistik regresyonda bağımlı değişken binary (0,1) kodludur. Yani sadece 2 tane kategorisi vardır. 2 sonuçlu bağımlı değişkenin olduğu durumda Lojistik regresyon kullanılır. Örneğin öğrenci başarısını etkileyen faktörleri belirleyip regresyon analizi yapmak istersek, bağımlı değişken olan Başarı durumu sadece başarılı ve başarısız şeklinde ikili kodlanmış olmalıdır. Iyi çalışmalar.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; AVE VE CR DEĞERLERİ İÇİN FORMÜLE YERLEŞTİRİLEN FAKTÖR YÜKLERİ AFA DAKİ FAKTÖR YÜKLERİ Mİ, DFA DAKİ FAKTÖR YÜKLERİ Mİ KULLANILIR?SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Çevik; AVE ve CR değerlerini hesaplamak için DFA sonucu elde edilen faktör yüklerini kullanıyoruz.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; ARACILIK TESTLERİNDE BARON VE KENNY'İN VARSAYIMLARI VARDI. BU VARSAYIMLAR ARACILIK TESTİNDE SAĞLANMAK ZORUNDA MIDIR? YOKSA BU VARSAYIMLAR OLMAKSIZIN DA ARACILIK TESTİ YAPILABİLİR Mİ?SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Çevik Merhaba, her testin kendine ait varsayımları vardır. Bu varsayımlar eğer o test kullanılıyorsa aranır. Mediation effect analizleri içinde farklı testler mevcut. Kullanılan program mediation effect sonucunu verir ve siz yorumlarsınız. Tabiki bu analizlerin en başında çoklu doğrusallık normallik vb. varsayımlar mevcuttur. Bunlar sağlanmadığı sürece temel analizler dahi yapılamaz. Amos, SmartPLS veya Process v3 eklentisi size analiz sonuçlarını rahatlıkla verecektir.


M.S.C.

SAYIN HOCAM; ÖLÇEKLERDE GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMALARI YAPILMAKTADIR. PEKİ ANKETLERDE DE GEÇERLİK VE GÜVENİRLİK ÇALIŞMASI YAPILABİLİR Mİ? ANKETLER, HANGİ İSTATİKSEL ANALİZLERE UYGUNDUR? SAYGILARIMLA...


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Çevik, güvenilirlik ve geçerlilik işlemleri yaptığımız ölçekler bizim yapmış olduğumuz anketlerdir. Anket sorularının türlerine göre güvenilirlik ya da geçerlilik analizlerini yapmaktayız. Ölçeğimiz ya da anketimizin soruları bu analizler için uygun ise hangi analizi seçeceğimize karar veririz. Iki cevaplı anket soruları için de güvenilirlik yapılır 2'den fazla cevaplı anketler için de yapılabilir. Aslında şu daha net olacak sanırım; Sosyal Bilimler için ölçeklerimiz anketlerimizdir. Fen bilimleri için ölçekler başka türlü olabilir (laboratuvar sonuclari vb.).


Ş.D.

HOCAM MERHABALAR EĞİTİMİ ALDIM ANCAK SİZE BİRŞEY SORMAK İSTİYORUM ACABA DERSLERDE KULLANDIĞINIZ SLAYTLARI BİZLERE VERİYOR MUSUNUZ ? BAZI SORULARI OKUDUM SİSTEME BAZI ŞEYLER YÜKLEMİŞŞİNİZ ANCAK BEN BULAMADIM BURDA İLK EĞİTİMİM OLDUĞU İÇİN SİSTEMDE ELDE EDEMEDİM BU BİLGİLERİ. RİCA ETSEM PAYLAŞTIYSANIZ SLAYTLARI VE DİĞER MESAJ CEVAPLARINDA SİSTEME YÜKLEDİĞİNİZ BAZI DOSYALAR VARSA BANA MAİL ÜZERİNDEN YOLLAYABİLİR MİSİNİZ? ŞİMDİDEN TEŞEKKÜR EDİYORUM. MAİL ADRESİM: SENGUL.DURAN_614@HOTMAİL.COM


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Duran; derslerde kullandığım veri setleri sistemde yüklü olmalı eğer bulamazsanız Ayeum sayfasını açtığınızda Canlı Chat kısmında Elif hanıma iletirseniz hemen dosyaları size atacaktır. Ders anlatımında ders kitabımı kullandım kaynaklar kısmında bulabilirsiniz.


E.A.

SAYIN HOCAM MERHABALAR ANLATIMINIZ İÇİN ÇOK TEŞEKÜR EDERİM. BENİM TAKILDIĞIM BİR NOKTADA YARDIMCI OLABİLİRSENİZ SEVİNİNRİM. MEDİATİON EFECT VİDEONUZDA ÇOK GÜZEL İZAH ETMİŞSİNİZ. DİYELİMKİ BENİM ANALİZ ETMEK İSTEDİĞİM VERİLER, INTRODUCTİON TO MEDİATİON, MODERATİON, AND CONDİTİONAL PROCESS ANALYSİS KİTAPÇIĞINDA 32 NUMARALI BİR MODEL DÜŞÜNÜYORUM. BURDAKİ V OLARAK DÜŞÜNDÜĞÜM MODERATÖR ETKİYİ SPSS DE HANGİ BUTONA EKLEMELİYİM. ÇÜNKÜ 2 MODERATÖR (W VE Z) ANCAK GİREBİLİYORUZ.


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Akyüz izinde olduğum için sorunuzu geç gördüm. Sorunuzun cevabı olarak Model 32'nin altında yer alan Statistical Diagram kısmına bakmanızı tavsiye edeceğim. Model 32 ile bakabileceğiniz hipotezler bu diyagramda verilmektedir. Bu alana resim yüklenemediği için ben size diyagramı gönderemiyorum ancak fatmasonmezcakir@gmail.com hesabına bir mail atarsanız o mail adresine diyagramı yükler ve nasıl bakabileceğinizi anlatırım. İyi çalışmalar dilerim.


E.A.

SAYIN HOCAM MERHABALAR DERSLERİNİZDEN ÇOK İSTİFADE ETTİM ÇOK TEŞEKKÜR EDERİM. BİR SORUM DAHA OLACAK UNİVARİATE YADA MULTİVARİATE GİBİ ANALİZLERDE GRUPLARIMIZI GENELLİKLE FİXED FAKTÖRLER GRUBUNDA DEĞERLENDİRİYORUZ. RANDOM FAKTÖR SEÇECEĞİ SEÇERSEK YORUMLARIMIZI NASIL YAPMAMIZ LAZIM. YADA FİXED İLE RANDOM ARASINDAKİ FARKLAR NEDİR NE ZAMAN HANGİSİNİ TERCİH ETMELİYİZ? ŞİMDİDEN TEŞEKKÜRLER


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Analizlerde kullanılan kategorik faktörler sabit veya rastgele olabilir. Eğer araştırmacı verileri, ilgili faktörün tüm seviyelerinden toplanmış ise sabit faktör yapmış olur. tüm seviyeler kullanıldığı için elde edilen sonuçlar kullanılan bu seçenekler için genellenebilir. Araştırmacı faktörün tüm seviyelerini değil de içinden bazılarını seçerek kullanıyor ise o zaman random faktör olacaktır. Yani araştırmacı bir anakütlede bir faktörün seviyelerini rastgele seçtiyse, o zaman faktör rastgele olur. Örneğin; "İş İstasyonu" adında bir faktörünüz var ve bunun beş düzeyi olduğunu varsayalım. Bu beş iş istasyonunu bilinçli olarak seçerseniz ve sonuçlarınızın yalnızca bu istasyonlar için geçerli olmasını isterseniz, fixed faktör kullanırsınız. Ancak bu faktörün 20 düzeyi varsa ve siz içinde 5 iş istasyonunu rastgele seçip sonuçlarınızın tüm istasyonlara genellemek isterseniz , random faktör kullanırsınız. Araştırmada içerisinde faktörlerin manipüle edilmiş olması veya ölçülmüş olması etki büyüklüğü hesaplarını etkiler. Manipule edilen faktörler için rassal (random) ölçülen faktörler için sabit (fixed) faktör isimlendirilmesi de yaygındır. Örneğin TCA puanları rasgele seçilen 10 ilde yaşayan erkek ve kadınlar için hesaplansın. İki faktörlü bu tasarımda iller manipüle edlien faktör (random), cinsiyet ise ölçülen faktördür (sabit) (https://bookdown.org/burak2358/SARP-TR/varyans-analizi-anova.html).


E.A.

SAYIN HOCAM BAZEN ÇOK YÜKSEK SAYIDA VERİLERLE ÇALIŞTIĞIMIZDA NORMAL DAĞILIM TESTLERİ (KOLMOGOROV SMİRNOV VE SHAPİRO WİLK) 0.05'İN ALTINDA ÇIKIYOR. UÇ DEĞERLERİMDE YOK AMA BASIKLIK VE ÇARPIKLIK 1.5'İN ALTINDA OLUYOR BÖYLE DURUMLARDA VERİLERİM NORMAL DAĞILIMA UYUYOR DİYE KABUL EDEBİLİRMİYİM? TEŞEKÜRLER.


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Akyüz merhaba, veride normalliğe bakabilmek için testler, grafikler veya çarpıklık/basıklık gibi değerler kullanılabilir. Normal dağılıma uygunluk testlerinde H1 kabul ediliyor ise (H1: Veriler normal dağılıma uygun değildir) çarpıklık ve basıklığa bakılabilir. Eğer çarpıklık/basıklık değerleriniz literatürde verilen değerler arasında ise bu değerlere göre normallik sonucunu yorumlar ve çalışmanızda verirsiniz. Normal dağılıma verileri birkaç yöntemle uydurma şansınız da vardır. Verinin logaritmasını almak, tüm veriyi 1'e bölmek vb. yöntemler ile veri normal dağılıma uygun hale de getirilebilir. Veri üzerinde logaritma alma veya normalize etme işlemleri ile Kolmogorov Smirnov veya Shapiro Wilks gibi testlerin sonucu değişmez ancak Çarpıklık ve Basıklık katsayıları ile normal dağılım ölçülerini karşılar. Sizde Çarpıklık ve Basıklık katsayılarına göre Normal dağılıma sahiptir diye yorum yapabilirsiniz. Bu değerler bazı çalışmalarda -1 ile +1 bazı çalışmalarda -2 ile +2 arasında yorumlanmıştır. Hatta Basıklık formülünde yer alan +3 değeri nedeni ile -3 ile +3 arasında da yorumlanmaktadır. SPSS gibi programlarda -1 ile +1 aralığı kullanılarak yorum yapılır. Umarım cevabım faydalı ve açıklayıcı olmuştur.


İ.K.

SAYIN HOCAM, ANLATIMLARINIZ İÇİN ÇOK TEŞEKKÜR EDERİM. HOCAM FAKTÖR YÜKLERİ TEKER TEKER ÖLÇEK MADDELERİ Mİ YOKSA ALT BOYUTLAR MI? HOCAM SİZDEN KÜÇÜK BİR RİCADA BULUNSAM AVE VE CR DEĞERLERİNE İLİŞKİN OTOMATİK HESAPLAMA YAPAN EXCELL DOSYASINI MAİL OLARAK GÖNDEREBİLİR MİSİNİZ? (KUSCİ249@GMAİL.COM). SAYGILARIMLA.


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Kuşci merhaba, faktör yükleri her bir ifadenin ayrı ayrı yükleridir. Örneğin çalışmanızda 4 farklı boyut ve her boyutta 5'er ifade olduğunu varsayalım. Faktör yükleri bu 20 ifade için ayrı ayrı verilir. AVE ve CR hesaplama Excel dosyası an itibari ile mail adresinize gönderilmiştir. Her tür konu ve destek ihtiyacı için fatmasonmezcakir@gmail.com'dan ulaşabilirisiniz. İyi çalışmalar dilerim..


H.U.

GERÇEKTEN ÇOK GÜZEL BİR EĞİTİM OLMUŞ.ELLERİNİZE SAĞLIK.KOLAYLIKLAR DİLİYORUM.


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Uğurbulduk, güzel düşünceleriniz için çok teşekkür ederim. Hertür destek ihtiyacı ve sorularınız için iletişime geçmek için tereddüt etmeyiniz.


Y.Ç.

SAYIN HOCAM MERHABALAR, ÖNCELİKLE ÇOK GÜZEL ANLATTIĞINIZ VE ÖNEMLİ NOKTALARA DEĞİNDİĞİNİZ EĞİTİM VİDEOLARINIZ İÇİN ÇOK TEŞEKKÜRLER... HOCAM DİYELİM Kİ ELİMİZDE 24 İFADEDEN OLUŞAN, 21 İFADEDEN OLUŞAN VE 10 İFADEDEN OLUŞAN 3 FARKLI ÖLÇEK VAR. HER BİRİ FARKLI BOYUTLARDAN, İKİSİ 5'Lİ VE BİRİ 7'Lİ LİKERT TİPİ CEVAPLARDAN OLUŞUYOR. VE BU ÖLÇEKLER BAĞIMSIZ, BAĞIMLI VE ARACI DEĞİŞKEN OLARAK MODELLENİYOR. ARACILIK ROLÜ OLUP OLMADIĞINI ARAŞTIRIYORUZ. BU ARAŞTIRMADA SIRASI İLE HANGİ ANALİZLER YAPILMALIDIR? ÖNCELİKLE ÖLÇEK ORTALAMALARI ÜZERİNDEN NORMALLİK TESTLERİ YAPTIM. BU TESTLERİN SONUCUNA GÖRE ÇARPIKLIK VE BASIKLIK KATSAYILARI İKİ ÖLÇEK İÇİN (-1,+1), (-2,+2) VEYA (-3,+3) ARALIKLARI DIŞINDA OLDUĞU İÇİN NORMALLİK SAĞLANMIYOR FAKAT ÖLÇEK ORTALAMALARININ VARYANS KATSAYILARINI 0,30'DAN KÜÇÜK OLARAK BULUYORUM. ORTALAMALAR ÜZERİNDEN BULDUĞUM VARYANS KATSAYILARININ 0,30'DAN KÜÇÜK OLMASI ÖLÇEKLERİN NORMAL DAĞILIM GÖSTERDİĞİNİ SÖYLEYEBİLMEM İÇİN YETERLİ MİDİR? EĞER DEĞİL İSE NORMAL DAĞILIMA DÖNÜŞTÜREBİLMEM İÇİN AŞIRI UÇ DEĞER OLMADIĞINDAN HİÇBİR VERİYİ SİLMEDEN NE GİBİ İŞLEMLER YAPABİLİRİM? NORMALLİK VARSAYIMINI SAĞLADIKTAN SONRA ELDE EDİLEN VERİLERİN SON HALİ ÜZERİNDEN Mİ FAKTÖR ANALİZİ YAPMALIYIM? LOG VEYA KAREKÖK ALMA GİBİ NORMALLİĞE DÖNÜŞÜM İŞLEMLERİNİ GERÇEKLEŞTİRİRSEM BUNLARI TEK TEK ÖLÇEK MADDELERİ ÜZERİNDEN Mİ YOKSA ÖLÇEK ORTALAMALARI ÜZERİNDEN Mİ YAPMALIYIM? İŞLEMLERİ YAPTIKTAN SONRAKİ ANALİZLERE (FAKTÖR ANALİZİ, ARACILIK GİBİ.) ARTIK DÖNÜŞMÜŞ LOG VE KAREKÖK DEĞERLERİ ÜZERİNDEN Mİ DEVAM ETMELİYİM? HOCAM YARDIMCI OLABİLİRSENİZ MİNNETTAR OLURUM... ÖZELLİKLE ANALİZ SIRALMASI KONUSUNDA... EMEĞİNİZ VE YARDIMLARINIZ İÇİN ŞİMDİDEN ÇOK TEŞEKKÜR EDER, SAYGILAR SUNARIM.


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Çalışkan, güzel düşünceleriniz için öncelikle teşekkür ederim. Normalliği birçok şekilde test edebiliyoruz. Çarpıklık ve Basıklık katsayısını kullanarak veya Normallik testleri ile bakarak (farklı teknikler de var) kararı verebiliriz. Bunlardan hangisi normal dağılıma uygun çıkarsa ona göre yorum yazabilirsin. Kitabımda tam olarak şöyle bir cümle var "Çarpıklık katsayısı kendi standart sapmasına, basıklık katsayısı da kendi standart sapmasına bölündüğünde elde edilen değer -1.96 ile +1.96 aralığında ise dağılım normal kabul edilebilir" Bu duruma da bakmanı tavsiye ederim. Aynı zamanda yine kitapta "Sosyal bilimlerde kullanılan birçok ölçek ve ölçüm, negatif ya da pozitif olarak çarpık olan puanlara sahiptir. Bu durum ölçekte bir sorun olduğunu göstermez, bunun yerine ölçülen yapının genel durumunu yansıtır. Örneğin herkesin rahatsız olduğu bir konu hakkında ölçüm yapılıyorsa ölçekte genellikle “Kesinlikle Katılmıyorum” ya da “Kesinlikle Katılıyorum” şıklarının işaretlenmesi muhtemeldir. Bu ölçeğin 9’lu Likert olduğu durumda dahi ağırlık 1-2 veya 8-9 değerlerinde olacağından verinin çarpık olduğu sonucu ortaya çıkacaktır. Bu alandaki bazı yazarlar, çarpık verilerle puanların istatistiksel olarak "dönüştürülmesini" önermektedir" şeklinde yazmaktadır. (Bunları atıf lazım olursa diye yazıyorum). Yani veri üzerinde işlem yaparak rahatlıkla dönüşüm yapabilirsin. En basiti yöntem Logaritma almaktır. Tüm ifadelerin dönüşümü ile elde edilen faktör yükleri ile sonraki faktör yükleri arasında fark olmaz ancak Faktör analizi yapımında temel varsayım normal dağılım olduğundan dolayı faktör analizi yapmadan veriyi dönüştürmen gerekir. dünüşüm için tek tek tüm ölçek ifadelerini kullanmalısın. Excel de küçük bir formül yazarak işlemleri basitçe yapabilirsin. Veriyi dönüştürdükten sonra hep o veriyi kullanmalısın. İlk olarak KMO ve Bartlett değerleri ile ölçeğin faktör analizine uygun olup olmadığına karar verilir. Sonrasında Faktör analizi yapılır. Elde edilen faktör sonuçlarına göre ölçeğin güvenilirlik ve geçerlilik sonuçlarının verilmesi gerekir. AVE ve CR değerleri hesaplanmalıdır. Bunun nasıl hesaplandığını anlatmıştım. Ölçeğin Cronbach Alpha, AVE, CR değerleri yapı ve içerik geçerliliği değerleri olarak verilir. Bu değerler de uygun ise hipotezlerini test etmeye geçebilirsin. SPSS te analiz yapacaksan her bir faktörün altındaki ifadelerin ortalamalarını alarak yepyeni bir değişken oluşturman gerekir. Bu değişken regresyon korelasyon analizinde kullanacağın değişken olacaktır. son yapılacak işlem ise aracılık etkisinin test edilmesidir. Bunu çok rahatlıkla SPSS programında yapabilirsin. Process V3 eklentisi indirip analiz yapmayı anlatmış olmalıyım. Çok uzun yazdım :D Burada anlattıklarımı dilersen Zoom üzerinden bir canlı ders ile hızlıca anlatabilirim. Soruların için fatmasonmezcakir@gmail.com u da kullanabilirsin. Başarılar..


Y.Ç.

SAYIN HOCAM, DEĞERLİ VAKTİNİZİ AYIRDIĞINIZ, CEVAPLARINIZ VE YARDIMLARINIZ İÇİN ÇOK AMA ÇOK TEŞEKKÜR EDERİM. BAHSETTİĞİNİZ ADIMLARI UYGULAYACAĞIMDAN EMİN OLABİLİRSİNİZ... ZOOM ÜZERİNDEN GÖRÜŞME İMKANIMIZ OLURSA ŞAHANE BİR FIRSAT OLUR BENİM İÇİN. EĞİTİM VİDEOLARINIZIN SOSYAL BİLİMLER ALANINDAKİ TÜM YL, DR ÖĞRENCİLERİ HATTA HOCALAR TARAFINDAN DİNLENMESİ, NOTLAR ALINMASI GEREKTİĞİ DÜŞÜNCESİNDEYİM. HERKESİN ANLAYACAĞI ŞEKİLDE EĞİTİM BULMAK ÇOK ZOR İKEN ANLATIMINIZIN DURULUĞU VE HER BİR CÜMLENİZİN ÖNEMİ PAHA BİÇİLEMEZ... DEĞERİNİZİ BİLECEK NİCE ÖĞRENCİLERLE KARŞILAŞMANIZ, SAĞLIKLI VE MUTLU GÜNLER DİLEĞİYLE... NOT: DÜŞÜNCELERİMİ DAHA İYİ İFADE EDEBİLMEK ADINA MAİL DE GÖNDERDİM HOCAM :)


S.G.

HOCAM MERHABA. ÖNCELİKLE SİZLERE TEŞEKKÜR EDERİM. GAYET FAYDALI OLUYOR. BENİM SORUM MİSSİNG VALUE İLE İLGİLİ. DİYELİM Kİ ORTALAMAYI KULLANDIK VE SİZİN ÜZERİNDE ÇALIŞTIĞINIZ VERİ SETİNDE OLDUĞU GİBİ ONDALIK DEĞERLER ÇIKTI. BUNLARI NASIL DÜZENLEYECEĞİZ? TAM SAYIYA MI YUVARLAYACAĞIZ. YA DA MOD KULLANMAK DAHA MANTIKLI OLABİLİR Mİ?


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın GÜVEN merhaba, eksik veri ile ilgili birkaç tamamlama yöntemi var bunlardan veri setindeki hesaplamalara en az zarar verecek olanlardan biri ortalama kullanmaktır. Aritmetik Ortalama duyarlı bir hesaplama olduğundan veri setindeki tüm değerler kullanılarak hesaplanır. Mod ise duyarsız bir ortalama yöntemidir. Hesaplanması için sadece veri setinin sayılması (hangi veriden kaç tane) yeterlidir. Bu nedenle veri setinde en çok tekrar edilen değerin çok büyük yada çok küçük olması durumunda, eksik veriye mod değerini atamak geri kalan matematiksel işlemlerde veri setine zarar verecektir. Hem ortalama hem medyan hem mod kullanımı literatür tarafından destek bulmaktadır. Eğer veri sürekli (gelir, yaş, boy, ağırlık vb.) bir veri seti özelliğine sahipse ben ortalama kullanmayı tercih ediyorum. Kesikli verilerde (kodlanmış yaş, cinsiyet, eğitim vb.) mod veya medyanı tercih ediyorum. Bence ayrımın verinin türü üzerinden yapılması daha mantıklı olur. Kısacası kodlanmış verilere mod veya medyan, sürekli verilere ortalama kullanımını şahsen tavsiye ederim. Umarım faydalı bir cevap olmuştur. Daha ayrıntılı soru ve destek talepleriniz için fatmasonmezcakir@gmail.com adresine çekinmeden yazabilirsiniz.


O.N.K.

DEĞERLİ HOCAM, ÖNCELİKLE, VERMİŞ OLDUĞUNUZ EĞİTİM VE KIYMETLİ BİLGİLER İÇİN ÇOK TEŞEKKÜR EDİYORUM. YÜKSEK LİSANS TEZ AŞAMASINDAYIM, VERİLERİMİ TOPLADIM ANCAK KAFAMA TAKILAN ŞÖYLE BİR SORU VAR: VERİ TOPLARKEN, BİGİ FORMU VE 3 AYRI ÖLÇEK KULLANDIM. ÖLÇEKLERDEN ELDE EDİLEN SCORLAR BAĞIMSIZ, BU SCORLAR İLE BİLGİ FORMUNDAN HERHANGİ BİR MADDE İLE YA DA ÖLÇEK SCORLARININ KENDİ ARASINDA İLİŞKİ KURULABİLİR Mİ? TEŞEKKÜRLER.


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Kurban Merhaba, tabiki ilişki kurabilirsiniz. zaten analizler sırasında yapmış olduğumuz şey o dur. Örneğin Örgütsel bağlılığın Finansal Performans üzerindeki etkisini analiz ederken, birbirinden farklı iki ölçek vardır ve bu ölçekten elde edilen skorları birbiri ile karşılaştırırız. Sorunuzdan bu kastettiğinizi düşünüyorum farklı bir şey kastetmişseniz bana fatmasonmezcakir@gmail.com mail adresimden ulaşabilirsiniz. Her tür destek talebinizi bana iletebilirsiniz.


G.K.

İYİ AKŞAMLAR HOCAM, ÇOKLU DOĞRUSAL REGRESYON ANALİZİMDE COFFİCİENTS TABLOSUNDA BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLERİM (İKİ TANE VAR) SİG. DEĞERLERİ 0,05 TEN DÜŞÜK İKEN CONSTANT IN SİG.DEĞERİ 0,05 TEN BÜYÜK ÇIKTI. BÖYLE BİR DURUMU NASIL YORUMLAMALIYIM? ANOVA TABLOMDAKİ SİGNİFİCANT DEĞERİMDE 0,05 DEN KÜÇÜK. BU DURUMDA BU MODEL ANLAMLI MIDIR? DEĞİL MİDİR?


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba; bu konuda o kadar çok tartışma ve fikir var ki ama ben kendimce en mantıklı açıklamayı uzunca okuyarak buldum ve bunu uyguluyorum hep. Constant hem tekli hem çoklu regresyonda Sabit terimi (a) göstermekte. Regresyonun türü ne olursa olsun bağımsız değişkenlerin tamamının sıfır olması durumunda bağımlı değişkenin alacağı değeri gösteriyor. Y=8+0,5X1-0,08X2 gibi bir denklemde X1 ve X2 nin sıfır olması durumunda bağımsız değişken olan Y "8" olacak demektir. Burada 8 değerinin anlamsız çıkması durumunda karar sana kalıyor bence. Çünkü bu sonuç constant değerinin sıfırdan anlamlı derecede farklı olmadığını göstermekte. Bağımsız değişkenlerinin sıfır olması durumunda, sabitteki değerin elde edilebileceğini düşünüyorsan modelinde dursun. İlla modelde tutman gereken bir durum yok. Eğer mecburen modelinde olması gerekiyor olsaydı Sig. değeri hesaplanmazdı. Çıkarırsan "önemli çıkmadığı için modele dahil etmedim" diyebilirsin. Çıkartmazsan da "sıfırdan anlamlı bir farklılığı yoktu bu nedenle çıkartmadım" diyebilirsin. Modelin anlamlı hiç bir sorun yok. Bu şeklide devam et ve endişelenme FSÇ hep burada yardıma hazır.


M.Ş.

MERHABALAR HOCAM.SUNUMUNUZ HARİKAYDI. BİR KAÇ SORUM OLACAKTI. 1-YARI DENEYSEL BİR ÇALIŞMADA DENEY GRUBU 25 VE KONTROL GRUBU 24 KİŞİDEN OLUŞUYORSA PAREMETRİK TEST YAPAMAZMIYIZ? 2- DENEYSEL UYGULAMA ÖNCESİ DENEY VE KONTROL GRUPLARININ ÖN TESTLERİ ARASINDA ANLAMLI BİR FARK VARSA NE YAPILMASI GEREKİR? 3- DENEYSEL ÇALIŞMA ÖNCESİ VE SONRASI DENEY GRUBUNDAKİ KİŞİLERİNİN ÖN TESTE VE SONTEST PUANLARI ARASINDAKİ FARKI KARŞILAŞTIRIKEN EŞLENİK T TESTİNİ Mİ KULLANMALIYIZ?. TEŞEKKÜRLER.


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Şahin, güzel düşünceniz için teşekkür ederim. 1) Burada önemli olan konu veri setinizin normal dağılıma sahip olup olmadığıdır. Küçük örneklerde genellikle veri normal dağılıma sahip olmadığı için parametrik testler kullanılmaz. Sizin veriniz normal dağılım şartlarına uyuyor veya normal dağılıma dönüştürülebiliyor ise Parametrik test kullanabilirsiniz. T testi küçük örnekler için tasarlanmış, normal dağılım varsayımı olan bir testtir bu nedenle sizin veriniz içinde uygun olacaktır. 2) Burada bir problem var gibi geliyor bana. Çünkü öntest sontest analizleri yapabilmek için ilk önce grupların homojen yani benzer özelliklere sahip olması gerekir. Belli bir işlemden önce yani deney öncesi gruplar arasında farklılık olmamalıdır. Böyle bir farkla karşılaşınca önlemler alınmalıdır. Farklılıklar ortadan kaldırılmaya homojen gruplar kurulmaya çalışılmalıdır. Yada tüm deney bittikten sonra öntest sontest sonuçları karşılaştırılırken baştaki farklılıklarda işleme alınarak karar verilmelidir. Kontrol ve deney gruplarının temel amaç yapılacak olan uygulamanın etkisinin varlığını ya da yokluğunu ortaya koymaktır. Gruplar homojen özelliklere sahip olmaz ise bu farklılık ortaya konamaz ve sanki uygulama etkisiz gibi görünebilir. Aslında kontrol grubu ile çalışmasan da olur. Yani illa kontrol grubu olmalı diye bir şart yoktur. Sadece deney grubu kullanıp öntest ve sontest puanlarını karşılaştırmanı tavsiye ederim. 3) Evet dağılımın normal dağılıma sahip ise bağımlı gruplar (paired samples) t test kullanılır eğer normal dağılmıyorsa wilcoxon testini kullanabilirsin. 2.sorun için anlatmış olduklarımı tam olarak zihninde canlandıramadıysan ya da farrklı soruların olursa çekinmeden fatmasonmezcakir@gmail.com adresine mail atabilirsin. Kolaylıklar dilerim umarım açıklayıcı olmuştur.


M.Ş.

MERHABALAR HOCAM. SUNUMUZ ÇOK İYİ. HOCAM DENEYSEL BİR ÇALIŞMADA İKİ BAĞIMSIZ VE BİR BAĞIMLI DEĞİŞKENİM VAR. BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLER İLE BAĞIMLI DEĞİŞKEN ARASINDAKİ İLİŞKİYE BAKMAK İSTİYORUM. DENEYSEL ÇALIŞMA ÖNCESİ VE SONRASINDA ÜÇ DEĞİŞKENDEN VERİLER TOPLADIM. İLİŞKİYE BAKARKEN ÖN TEST VERİLERİNİ Mİ SON TEST VERİLERİNİ Mİ KARŞILAŞTIRMALIYIM. YOKSA ÜÇÜNCÜ SEÇENEK OLARAK ÖN TEST İLE SON TEST LERİN ORTALAMALARINI ALIP MI KARŞILATIRMALIYIM? BU DURMRU REGRASYON İÇİNDE AÇIKLAR MISINIZ?


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Şahin, böyle bir çalışmada öncelikle ön-test ile son-test arasında farklılık var mı yok mu ona bakmanız gerekir. Ön-test ile son-test arasında anlamlı bir farklılık var ise son-test sonuçlarını kullanarak çoklu regresyon denklemini kurabilirsiniz. Deneysel bir çalışmada ön-test işleminde deneklere bir çalışma yapılmadan elde edilen sonuçları gösterir. Bu nedenle sizin çalışmanız belirli bir muamelenin etkili olup olmadığı şeklinde ise ön-test ile bilgi elde edilemez. Ön-test ile son-test puan ortalamaları arasında anlamlı farklılık yoksa bu da sizin yaptığınız işlemin gereksiz olduğunu gösterir ki bu da istediğiniz bir şey değil sanırım. Yaptığınız uygulamanın sonuçları son-test ile belli olur. ön ve son test arasında anlamlı farklılığı paired sample t test ile kontrol edip farklılık anlamlı ise son test puanlarına göre işlem yapmak gerekir. Başka bir tür şöyle olabilir: Öncelikle hem öntest için hem son test için regresyon denklemleri ayrı ayrı kurulur. Sonra Ön-test ile son-test arasında t testi ile farklılık olup olmadığına bakılır. farklılık var ise regresyon denklemleri arasındaki farklılıkların kaynağının uygulamış olduğunuz muamele olduğu söylenebilir. Farklı soru ve destek ihtiyaçlarınızda fatmasonmezcakir@gmail.com adresine çekinmeden yazabilirsiniz.


M.Ş.

MERHABALAR HOCAM. İKİ BAĞIMSIZ VE BİR BAĞIMLI DEĞİŞKENİM VAR. BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLERİN BAĞIMLI DEĞİŞKEN ÜZERİNDEKİ ETKİSİNİ(YORDAMA) HEM AYRI AYRI HEM DE ORTAK ETKİSİNİ ÖĞRENMEK İSTİYORUM. ANCAK BİR BAĞIMSIZ DEĞİŞKENİN TEK BAŞINA BAĞIMLI DEĞİŞKEN ÜZERİNDEKİ ETKİSİNE BASİT DOĞRUSAL REGRESYON İLE BAKTIĞIMDAN GENEL MODELDE(ANOVADA) HEM DE KATSAYILAR (COEFFİCİENTS) BÖLÜMÜNDEKİ SİG. DEĞERLERİ ANLAMLI ÇIKIYOR. DİĞER YANDAN İKİ BAĞIMSIZ DEĞİŞKENİN BAĞIMSIZ DEĞİŞKEN ÜZERİNDEKİ ETKİSİNE ÇOKLU REGRASYON İLE BAKTIĞIMDA GENEL MODEL ANLAMLI ÇIKIYOR AMA AZ ÖNCE TEK BAŞINA BAKTIĞIM BAĞIMSIZ DEĞİŞKENİMİN KATSAYILAR (COEFFİCİENTS) BÖLÜMÜNDEKİ SİG. DEĞERİ ANLAMLI ÇIKMIYOR. BU DURUMDA HER İKİ DURUMU DA PAYLAŞMAK İSTEDİĞİMDE BİR ÇELİŞKİ ORTAYA ÇIKMAZ MI? VEYA BU DURUMU NASIL YORUMLAMAK GEREKİR?


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Şahin, çoklu regresyonda bu durumun çıkması çok normaldir. Çünkü çoklu regresyonda bağımsız değişkenler bağımlı değişken üzerinde etkiye sahip olduğu gibi birbirleri üzerinde de etkiye sahiptir. Çoklu değişken etkilerinin olduğunu düşünüyorsanız tekli regresyon sonucu vermemelisiniz. Eğer vermek isterseniz bağımsız değişkenlerin birbirini etkilediğini yazabilirsiniz. tekli regresyonda bağımlı değişkeni açıklayabilen değişken, çoklu regresyon ile modele yeni değişken eklendiğinde diğer bir bağımsız değişkenle etkileşime girerek bağımlı değişkeni etkilemekten düşebilir. Mediatör ve moderatör etki analizlerine bakmanızı tavsiye ederim. İki bağımsız değişken arasındaki etkileşime bakarsanız ne demek istediğimi daha kolay anlayabilirsiniz. iki bağımsız birbirlerinden etkilenmekte ve bağımlı değişken üzerindeki etkileri değişmektedir. Umarım sorunuzu anlamış ve açıklayıcı bir cevap verebilmişimdir.


S.G.

SAYIN HOCAM MERHABALAR. SAYENİZDE İSTATİSTİK VE UYGULAMALARI İLE İLGİLİ CİDDİ İVME KAT ETTİM. SORMAK İSTEDİĞİM BİR KAÇ SORU VAR MÜSADENİZLE. 1) NORMALLİK TESTİNİN LİKERT TİPİ ÖLÇEĞE YAPILMASI ASLINDA ÇOK DA ANLAMLI DEĞİL. NORMALDE OLUMSUZ BİR İFADEYE VERİLEN CEVAPLARIN DA OLUMSUZ OLMASI GEREKİR. DOĞRU MUDUR? 2) YİNE DE İFADELERE NORMALLİK TESTİ YAPACAKSAK, ORTALAMAYI KULLANABİLİR MİYİZ? TEŞEKKÜR EDERİM. SAYGILARIMLA


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Güven, kazanmış olduğunuz ivme için tebrik ederim. 1) Likert ifadeleri belirli korelasyonlara sahip ifadelerden oluşur bu nedenle benzer puanlar alınması beklenir. Genelde bir konudan memnuniyet var ise o puanların yüksek verilmiş olmasını, memnuniyetsizlik var ise düşük verilmesini bekleriz. Bu durumda normalliği etkiler. Kendi fikrime göre burada normallik aramak mantıklı değil. 2) Puanlama için normallik sonucu vermek istersen onlar içinde ortalama alabilirsin. Ayrıca diyelim ki illa normallik istediler olmazsa olmaz dedile ama senin dağılımın normal değil... o zamanda veriyi normal veri setine birkaç işlem ile çevirebilirsin. Bunun için bir video yüklemeyi teklif edebilirim Ayeum a. İhtiyacın olursa onu da incele. Sevgiler kolaylıklar. fatmasonmezcakir@gmail.com a çalışmaların ile ilgili sorularını da gönderebilirsin.


İ.B.

MERHABA SAYIN HOCAM, CR VE AVE HESAPLARKEN FAKTÖR YÜKLERİNİ AMOS'TAN ALMAK GEREKİR DİYE BİLİYORUM, YANLIŞ MI?


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Bilgen, evet AMOS, SPSS vb. programlardan faktör yüklerini almanız ve değerleri kendinizin hesaplaması gerekiyor. SmartPLS ile yapıyorsanız program kendisi bu değerleri hesaplıyor ve tablo olarak raporluyor. Kolaylıklar diliyorum. Diğer soru ve/veya destek talepleriniz için fatmasonmezcakir@gmail.com adresine mail atabilirsiniz.


U.Ç.

HOCAM MERHABA. ÖNCELİKLE ANLAŞILIR ÜSLÜBUNUZ İÇİN TEŞEKKÜR EDERİM. ÇARPIKLIK VE BASIKLIK İLE İLGİLİ BİR SORUM OLACAKTI: BAZI ARAŞTIRMACILARA GÖRE ÇARPIKLIK VE BASIKLIK İÇİN +2-2 VEYA +3-3 GİBİ ARALIKLARDA BİLE NORMAL DAĞILIM YORUMU YAPILABİLİR. AYRICA ÇARPIKLIK VE BASIKLIK 1'DEN BÜYÜK OLSA BİLE GRAFİKLERLE DE OLUMLU YORUMLANABİLCEĞİ YAKLAŞIMLARI VAR. BU KONULARDA FİKRİNİZ NEDİR?


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Çoban, öncelikle güzel görüşün için teşekkür ederim. Evet böyle yorumlar var ve bende analizlerimde hep bu yorumları kullanıyorum. Normal dağılımı kontrol edebilmek için Testler (Kolmogorov-Smirnov, Shapiro Wilks, Lilliefors vb.) grafikler (Histogram, stem and leaf, P-P plot vb.) ve bazı tanımlayıcı istatistikler (çarpıklık, basıklık vb.) kullanılabilir. Bunlardan hangisi ile Normal dağılım kararı sunulabiliyor ise onu kullanmakta fayda var. Çünkü hepsinin literatürde karşılığı mevcut. Genellikle testler ile gerçekleşmemiş gibi görünen normallik varsayımı çarpıklık ve basıklık katsayılarının geniş aralıkları sayesinde kanıtlanabiliyor. Bununla ilgili birkaç tane atıf ve kaynağı buraya atayım. Sizde bu kaynakları kullanarak makale ve/veya çalışmalarınızda normallik değerleri için yorumlamaları rahatlıkla yapabilirsiniz. Literatür tarafından desteklenen her konu kabul edilir. ["Bir dağılımda çarpıklık ölçüsü olarak elde edilen değer “0” ile karşılaştırılır. Bazı çalışmalarda -1 ve +1 aralığı bazı çalışmalar için, -2 ile +2 arası ve bazı çalışmalarda -3 ile +3 aralığı çarpıklık katsayısına sahip olan değişkenler normal dağılıyor olarak kabul edilebilir(1, 2, 3). Çarpıklık katsayısı kendi standart sapmasına bölündüğünde elde edilen değer -1.96 ile +1.96 aralığında ise dağılım normal kabul edilebilir (4)."] [1. George, D., & Mallery, P. (2016). IBM SPSS statistics 23 step by step: A simple guide and reference. Routledge.] [2. Çokluk, Ö., Şekercioğlu, G., & Büyüköztürk, Ş. (2012). Sosyal bilimler için çok değişkenli istatistik: SPSS ve LISREL uygulamaları (Vol. 2). Ankara: Pegem Akademi.] [3. Sönmez Çakır F., (2019). Sosyal Bilimler İçin Parametrik Veri Analizi. Gazi Kitabevi, Ankara.] [4. Can, A. (2014). SPSS ile bilimsel araştırma sürecinde nicel veri analizi. 3. Baskı. Pegem Akademi.] Umarım anlaşılır bir cevap olmuştur. fatmasonmezcakir@gmail.com mail adresimi de aklınıza takılan sorular için kullanabilirsiniz. İyi çalışmalar dilerim.


U.Ç.

HOCAM MERHABA. NORMALLİK İÇİN SONUÇLARI YORUMLARKEN ÖNCE KOLMOGOROV VE SHAPİRA TESTLERİNE GÖRE, SONRA ÇARPIKLIK/BASIKLIK KATSAYISINA GÖRE EN SON DA GRAFİKLERLE YORUM YAPMAK DOĞRU MUDUR? YANİ VERİ ÖNCE KOLMOGOROV VE SHAPİRA TESTLERİNE GÖRE NORMAL DEĞİL AMA ÇARPIKLIK/BASIKLIK KATSAYISINA GÖRE NORMAL DAĞILIYOR ŞEKLİNDE YORUM HATALI OLUR MU? YA DA ÇARPIKLIK/BASIKLIK KATSAYISINA GÖRE NORMALSE DİĞER TESTLERE DEĞİNMEYE GEREK YOKTUR DİYEBİLİR MİYİZ?


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Çoban, tüm Normallik sonuçlarını vermeye gerek yok hangisi ile Normal dağılıma uygun kararı verilebiliyor ise onu vermeniz yeterli olur. Test ile bulduysanız Çarpıklık ve Basıklık katsayısı ile de bulmuşsunuzdur demektir. İkisi de verilebilir. "Veri setinin çarpıklık katsayısı........., basıklık katsayısı......... olarak bulunmuştur. Literatürdeki referans aralıklarına göre normal dağılmaktadır" yazılabilir. Burada Literatüre atıfları koymak yeterli. Testler ile yapılınca Normal dağılım çıkması biraz zor oluyor bu nedenle Çarpıklık basıklık daha kolay Normal dağılım sonucu verebilir. Tabi ki siz testler ile muhakkak kontrol ediniz. Bu arada önemli bir hatırlatma yapayım veri setinizde uç veriler (aşırı büyük/küçük) var ise Box-Plot grafiği ile onları belirleyip veri setinizden atınız. Çünkü bu tür veriler dağılımı çok etkilemektedir. Umarım açıklayıcı olmuştur. İyi çalışmalar dilerim


S.Ö.

HAYIRLI GÜNLER SAYIN HOCAM; LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİNDE KULLANDIĞINIZ VERİ SETİNDE VERİNİN HAM HALİNDE YANİ SPSS DE ANALİZİ YAPMADAN ÖNCE ON YIL İÇERİSİNDE KANSER OLUP OLMAMA RİSKİNİ ARAŞTIRMACI ANKETE VEYA ARAŞTIRMAYA KATILANLARIN SİGARA İÇİP İÇMEME TANI İLACI OLUP OLMAMASI KİŞİDE İNME OLUP OLMAMASI GİBİ DİĞER DEĞİŞKENLERE BAKARAK KENDİ YORUMUYLA MI RİSK VAR YOK DİYE KARAR VERİYOR ? ( ANALİZDEN ÖNCE VERİ HAM HALDEYKEN). DEĞİLSE BU KARAR İŞLEMİNİ HANGİ KRİTERE VEYA İŞLEME GÖRE VERDİĞİNİ AÇIKLAYABİLİR MİSİNİZ ? KENDİMDE ÇOCUKLARIN SUÇA SÜRÜKLENME RİSKİNİ ÇEŞİTLİ BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLERE GÖRE LOJİSTİK REGRESYON ANALİZİYLE TEST ETMEK İSTİYORUM. BU AYRINTI BU BAKIMDAN ÖNEMLİ OLDUĞUNU DÜŞÜNDÜĞÜMDEN BİLGİNİZE BAŞVURMA İHTİYACI HİSSETTİM. TEKRAR HAYIRLI GÜNLER DİLİYORUM


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Özcan, Lojistik regresyon yapılırken bağımlı değişken ikili kodlu bir değişkendir. Bizim çalışmamızda kanser var, yok şeklinde kodlanmıştır. Veri seti içerisinde bu değişken bağımlı olarak kullanılmış ve eldeki diğer veriler ile bir model kurulmuştur. Yani veri setinin içinde zaten kanserli olma ve olmama bilgisi mevcuttur. Lojistik regresyon benzer özellikleri kullanarak kanserli olup olmama ile ilgili tahminleme yapmaktadır ve gerçek durum ile karşılaştırılarak bilgi farkını da ortaya koymaktadır. Siz çalışmanızda suç işlemiş olan ve olmayan bireyleri belirleyerek, kullanmak istediğiniz bağımsız değişkenlere göre durumlarına bakmalısınız. Yani katılımcı suç işledi ise yaşı, eğitimi.. gibi bağımsız değişkenlerdeki durumu; katılımcı suç işlememiş ise yaşı, eğitimi vb. bağımsız değişkenlerdeki durumu belirlenecek ve suç işlemiş olma-olmama bağımlı değişkeni ile model kurulacaktır. Kurmuş olduğunuz denklem anlamlı ise ilerleyen çalışmalarda ve mevcut çalışmanızda tahmin için kullanılabilir. Umarım açıklayıcı bir cevap olmuştur. Daha önceki mesajlarınıza da izinden döndükten sonra cevap vereceğim. Mail adresime diğer sorularınızı yollayabilirsiniz.


U.Ç.

HOCAM MERHABA. ÇOKLU DOĞRUSAL REGRESYONDA COEFFİCİENT TABLOSUNDAKİ CONSTANT (SABİT) DEĞERİNİN SİG. DEĞERİ ANLAMLI DEĞİLSE BU NE ANLAMA GELİR VE BUNU ÇALIŞMAYA AKTARIRKEN NASIL YORUMLAMALIYIZ?


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Çoban, (bu soru daha önceden başka bir katılımcı tarafından sorulmuştu, vermiş olduğum cevabı bulup buraya yapıştırıyorum). bu konuda o kadar çok tartışma ve fikir var ki ama ben kendimce en mantıklı açıklamayı uzunca okuyarak buldum ve bunu uyguluyorum hep. Constant hem tekli hem çoklu regresyonda Sabit terimi (a) göstermekte. Regresyonun türü ne olursa olsun bağımsız değişkenlerin tamamının sıfır olması durumunda bağımlı değişkenin alacağı değeri gösteriyor. Y=8+0,5X1-0,08X2 gibi bir denklemde X1 ve X2 nin sıfır olması durumunda bağımsız değişken olan Y "8" olacak demektir. Burada 8 değerinin anlamsız çıkması durumunda karar sana kalıyor bence. Çünkü bu sonuç constant değerinin sıfırdan anlamlı derecede farklı olmadığını göstermekte. Bağımsız değişkenlerinin sıfır olması durumunda, sabitteki değerin elde edilebileceğini düşünüyorsan modelinde dursun. İlla modelde tutman gereken bir durum yok. Eğer mecburen modelinde olması gerekiyor olsaydı Sig. değeri hesaplanmazdı. Çıkarırsan "önemli çıkmadığı için modele dahil etmedim" diyebilirsin. Çıkartmazsan da "sıfırdan anlamlı bir farklılığı yoktu bu nedenle çıkartmadım" diyebilirsin. Modelin anlamlı hiç bir sorun yok. Bu şeklide devam et ve endişelenme FSÇ hep burada yardıma hazır.


U.Ç.

HOCAM MERHABA, SİZE İKİ SORUM OLACAKTI: 1-REGRESYON ANALİZİ İÇİN EN ŞU KADAR VERİ GEREKLİDİR DİYE BİR KURAL VAR MIDIR? ÖRNEĞİN 48 VERİLİ BİR ZAMAN SERİSİ İLE REGRESYON YAPILABİLİR Mİ? 2-1 BAĞIMLI 2 BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLİ REGRESYON ANALİZİNDE KOLERASYON TABLOSUNDA BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLER ARASINDAKİ KOLERASYON 0,90 DAN BÜYÜK ANCAK SİG. DEĞERLERİ 0.05 DEN KÜÇÜK OLURSA YİNEDE BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLERDEN BİRİNİ ANALİZDEN ÇIKARMALI MIYIZ? YOKSA DEĞİŞKENİ ÇIKARMADAN ANALİZE DEVAM ETMENİN BAŞKA BİR YOLU VAR MIDIR?


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Çoban, 1. Tüm parametrik testlerin yeterli örnek büyüklüğü vardır. Küçük örneklemler ile de işlem yapılır ama elde edilen denklemin anlamlı olabilmesi için anakütleyi temsil etme özelliğine sahip olması gerekir. Bunun için büyük örneklem her zaman daha doğru sonuçlar verecektir. N > 50 + 8m (m= kullanılan bağımsız değişken sayısı) koşulunun sağlanması gerektiğine dair literatürde kaynaklar vardır. 1 bağımsız için örneklem büyüklüğü 58 birimden fazla olmalıdır. 2 bağımsız için 66 birimden fazla olmalıdır. 2. Korelasyonun böyle büyük olması bağımsız değişkenlerin birbirine çok benzer olduğunu gösterir. Çoklu regresyonda her bir bağımsız değişkenin etkisi ve etkileşim etkisi vardır. iki bağımsız değişken birbirini aşırı etkiliyor çıkartmak daha mantıklı görünüyor.


E.G.

MERHABA HOCAM, EĞİTİMLER İÇİN ÇOK TEŞEKKÜR EDERİM. ÇOK İSTİFADE EDİYORUM. HOCAM REGRESYON ANALİZİMDE BAĞIMSIZ DEĞİŞKENLERİMİN TAMAMI İÇİN COLLİNEARİTY STATİSTİCS ALTINDAKİ VIF DEĞERİ 5'İN ALTINDA, ANCAK COLLİNEARİTY DİAGNOSTİCS TABLOSUNDA CONDİTİON INDEX (CI) DEĞERLERİ İÇİN EN ALT SATIRDA 30'UN ÜSTÜNDE BİR DEĞER VAR. LİTERATÜRDE ÇOKLU BAĞLANTI SORUNU İÇİN 5'İN ALTINDAKİ VIF DEĞERLERİNİN KABUL EDİLEBİLİR DÜZEYDE OLDUĞU İFADE EDİLMEKTEYKEN 30'UN ÜSTÜNDEKİ CI DEĞERLERİNİN ÇOKLU BAĞLANTI SORUNUNU İŞARET ETTİĞİ BELİRTİLMEKTEDİR. BU DURUMDA BU REGRESYON ANALİZİMİ RAPORLARKEN, "VIF DEĞERLERİMİN 5'İN ALTINDA OLMASI NEDENİYLE ÇOKLU BAĞLANTI SORUNU OLMADIĞI" ŞEKLİNDE İFADE ETMEM YETERLİ OLUR MU YOKSA ÇOKLU BAĞLANTI SORUNU OLMAMASI İÇİN HEM VIF HEM DE CI DEĞERLERİNİN HER İKİSİ İÇİN GEREKLİ KABUL EDİLEBİLİR ŞARTLARI TAŞIMAMIZ GEREKİYOR MU?


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Gön, VIF değerlerini vermeniz yeterli olacaktır. VIF değerleri için bazı kaynaklar 10'un altındaki değerleri de kabul etmektedir. Sizin VIF değerleriniz 5'in bile altında olduğundan yeterli bir raporlama olacağı düşüncesindeyim. Kolaylıklar dilerim her türlü soru ve destek talepleriniz için mail atmaktan çekinmeyin. fatmasonmezcakir@gmail.com


R.C.

HOCAM MERHABA, 1-AMOS İLE DFA YAPABİLMEK İÇİN VERİLERİN ÇOKLU NORMALLİK VARSAYIMINI SAĞLAMASI LAZIM. EĞER VERİLER ÇOKLU NORMAL DAĞIMI SAĞLAMAZ İSE ÇOKLU NORMALLİĞİ BOZAN VERİLERİ NASIL VERİ GRUBUNDAN ÇIKARMALIYIZ? YA DA AMOS DA ÇOKLU NORMALLİĞİ SAĞLAMADAN YAPILABİLECEK NONPARAMETRİK OLARAK YAPILABİLECEK DFA ANALİZ YÖNTEMİ VAR MIDIR? 2-AMOS İLE DFA YAPARKEN ÖNCELİKLE ESTİMATES SEKMESİNDEKİ REGRESYON AĞIRLIKLARININ ANLAMLI OLUP OLMADIĞINA BAKILMALI, SONRASINDA MADEL UYUM DEĞERLERİNİN GEREKLİ REFERANS ARALIĞINDA OLUP OLMADIĞINA BAKILMALI DEĞİL Mİ? ESTİMATES SEKMESİNDEKİ REGRESYON AĞIRLIĞI YA DA KOVARYANS VE VARYANSLARIN ANLAMSIZ OLMASI (P>0,05) BİZE NEYİ İFADE EDER VE BİZ BU ANLAMSIZ DURUMLAR OLDUĞUNDA NE YAPMALIYIZ?MESELA FAKTÖRLER ARASINDA KOVARYANS ANLAMSIZ İSE O KAVRAYNS ÇİZGİSİNİ KALDIRMAMIZ MI LAZIM? 3- GELİŞTİRİLMİŞ BİR ÖLÇEĞİN BİZİM VERİLERİMİZ İLE GEÇERLİĞİNİN DOĞRULANMASI İÇİN DFA YAPILDIĞINDA 4 FAKTÖRDEN BAZILARI ARASINDAKİ KOVARYANS ÇİZGİLERİNİN P DEĞERLERİ ANLAMSIZ ÇIKIYOR (P>0,05). BU DURUMDA FAKTÖRLER ARASINDA İLİŞKİLERİN ANLAMSIZ OLDUĞU VE ÖLÇEK GENELİNDE TOPLAM PUAN ALARAK ANALİZ YAPAMAYACAĞIMIZ ANLAMI ÇIKAR MI? ÖLÇEĞİN HER BİR ALT BOYUTUNU AYRI DEĞERLENDİRMEK YA DA TÜM ALT BOYUTLARIN MADDELERİNİ TOPLAYARAK TOPLAM PUAN İLE İŞLEM YAPABİLMEK İÇİN BELİRLİ ÖN KOŞULLAR VAR MIDIR?


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Cevhan, sorularınız benim vermiş olduğum SPSS eğitimi ilgili değil ancak ben bazılarına cevap vereyim. Yapısal Eşitlik Modellemesi yapılacak ise verilerin normal dağılımı varsayımı olmayan SmartPLS gibi bir program tercih edebilirsiniz. Verilerde en büyük problem alınan puanlar arasında standart sapmaların "0" olması durumunda ortaya çıkar. Belirli faktörlerdeki (özellikle aralarında ilişki olduğunu düşündüğünüz) ifadelerin öncelikle standart sapmalarına bakmalısınız. Bu sütun bazlı standart sapma değil satır bazlı standart sapmadır. Yani örgütsel performans ifadelerine birinci kişinin verdiği ifade puanları ile aynı kişinin etkin liderlik ifadelerine verdiği puanlar arasında standart sapmalar sıfır olmamalıdır. Bazı katılımcılar anketi açıp aynı seçenekleri (tamamına 1, tamamına 2 vs.) verip geçebiliyorlar bu veri setinde büyük bir güvenilirlik ve geçerlilik sorunu ortaya çıkartıyor. Öncelikle onları düzeltmenizi tavsiye ederim. Nonparametrik DFA yerine bahsettiğim SmartPLS işinizi çok rahatlıkla görecektir. Hem regresyon ağırlıkları hem model uyum değerlerinin referans aralıklarında olması gerekir. Önce ona bakayım sonra buna bakayım yerine her ikisi de uygunsa işlemleri raporlayabilirsiniz. Regresyon ya da korelasyon ağırlıklarının anlamsız olması kurduğunuz modelde bağımlı değişkeniniz ile bağımsız değişkeniniz arasında ilişki yok demektir. Korelasyon ve basit regresyondaki beta katsayısı aynıdır. Bunlar anlamsız ise kovaryanslar anlamlı çıkamaz. DFA sonucu elde edilen bazı ifade yüklerinin anlamsız çıkması normaldir. her veri her ülkede aynı şeyi üretecek diye bir olay yok sonuçta. Bazı ifadeler çıkartılabilir. Çıkartılan ifadeler raporlanarak geri kalan ifadeler ile ortalama değişkeni oluşturulur ve analize devam edilir. Toplam puan yerine ortalama puan kullanmanızı da tavsiye ederim. 1-5 arasında puanladığınız bir ölçeğin sonucunda ortalamasının da 1 ile 5 arasında olması gerekir. Ancak toplam yöntemini kullanıp ortalama aldığınızda 5 ten büyük değerler elde edersiniz. Farklı soru ve destek talepleriniz için fatmasonmezcakir@gmail.com mail adresine mail atabilirsiniz. İş yoğunluğundan ötürü hemen cevap veremedim kusura bakmayınız. İyi çalışmalar


B.E.

MERHABA HOCAM. ÖNCELİKLE ANLAŞILIR VE AYRINTILI ANLATIMINIZ İÇİN TEŞEKKÜRLER. BEN KAYIP VERİLERİN RASSAL DAĞILIMININ ANALİZİNE İLİŞİKİN BİR SORU SORMAK İSTİYORDUM. KENDİ İÇİNDE ALT BOYUTLARI OLAN LİKERT TİPİ ÜÇ AYRI ÖLÇEKTEN OLUŞAN BİR VERİ TOPLAMA ARACIM VAR. HER BİR ÖLÇEK KENDİ İÇİNDE 20’DEN FAZLA MADDE BARINDIRIYOR. BEN KAYIP VERİLER İÇİN MİSSİNG VALUE ANALİZİ HER BİR ÖLÇEK İÇİN AYRI AYRI YAPTIM (BİLMİYORUM DOĞRUSU BU MU) ÖRNEĞİN 25 MADDELİK BİR ÖLÇEKTE 12 FARKLI MADDEDE KAYIP VERİLER MEVCUT. BU 12 MADDEYİ HEP BİRLİKTE QUANTİTATİVE VARİABLES KISMINA GİRDİĞİMDE EM MEANS SİG. DEĞERİ 0,05’TEN KÜÇÜK DEĞER ALIYOR. BU 12 MADDEYİ 4-5 MADDELİK GRUPLAR HALİNDE AYRI AYRI GİRDİĞİMDE İSE 0,0’TEN BÜYÜK P DEĞERLERİ ÇIKABİLİYOR. BİRİNCİ DURUMDA KAYIP VERİ ATAMASI YAPAMIYORKEN İKİNCİ DURUMDA YAPABİLİYORUM. BU DURUMDA DOĞRU YAKLAŞIM NEDİR? ÖLÇEKTE KAYIP VERİ BARINDIRAN MADDELERİN HEPSİ AYNI ANDA MI ANALİZE TABİ TUTULMALI; YOKSA BAŞKA BİR YOL MU İZLENMELİ? ŞİMDİDEN TEŞEKKÜRLER.


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Ertuğrul, missing value için analiz yapıldığında eksik veri ihtiva eden bütün ifadeleri aynı anda kullanmalısınız. Bazı ifadeler için katılımcılar cevap vermek istememiş olabilir. böyle bir veya birkaç sorunuz olup olmadığını kontrol etmenizi öneririm. Yaptığınız işlem sonucunda Sig. değerinin 0,05'ten küçük çıkması eksikliğin rasgele olmadığı anlamına gelir. Yani katılımcılar bilinçli bir şekilde o ifadeye cevap vermek istememişlerdir. Frekans tablosu oluşturarak içinde en fazla eksikliğin olduğu ifadeleri belirleyebilir ve bunları analizden çıkartabilirsiniz. Örneğin ifade 3 te çok sayıda eksik veri varsa o ifade 3 ü missing value analizinden çıkartıp tekrar deneyiniz. Rasgelelik sağlanana kadar bunu yapmanızı öneririm. Farklı sorularınız ve destek talepleriniz için çekinmeden fatmasonmezcakir@gmail.com mail adresine sorularınızı gönderebilirsiniz. Kolaylıklar ve başarılar dilerim.


B.E.

SAYIN HOCAM, ÖNCELİKLE CEVABINIZ İÇİN TEŞEKKÜRLER. KONUYLA İLGİLİ DANIŞMAK İSTEDİĞİM SON BİR NOKTA VAR. 370 KATILIMCIDAN TOPLANAN BİR VERİ SETİNDE 25 İFADELİ BİR ÖLÇEKTE 13 İFADEDE KAYIP VERİ VAR VE İFADE BAŞINA EKSİK VERİ SAYISI (MİSSİNG COUNT) MAKSİMUM 3. SADECE BİR İFADE İÇİN 3 TANE MİSSİNG VALUE VAR, DİĞERLERİ 1 YA DA 2 TANE. BU DURUMDA SİG. DEĞERİ .00 ÇIKIYOR 370 KATILIMCILI BİR VERİ SETİNDE SADECE 1-2 TANE EKSİK VERİ ÜZERİNDEN RASTGELELİĞE İLİŞKİN NASIL YORUM YAPILABİLDİĞİNİ ANLAMAKTA GÜÇLÜK ÇEKİYORUM. BU MANTIKEN KAFAMDA OTURMUYOR. ACABA BAŞKA BİR SORUN MU VAR?


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Sayın Ertuğrul, geç dönüş yaptığım için kusura bakmayın. Başka bir sorun olması kuvvetle muhtemel. Yani anladığım kadarıyla sadece 1-2 eksik veriniz var ve rasgele sonucu alamıyorsanız başka bir veri sorunu olabilir. Eksik veri tamamlama yöntemleri konusunu tekrar dinlemenizi tavsiye ederim.


B.E.

MERHABA HOCAM. ÇOK FAYDALANDIĞIM DERSLERİNİZ İÇİN TEKRAR TEŞEKKÜRLER. ARACI ETKİYİ TEST ETTİĞİM MODELİM ANLADIĞIM KADARIYLA TAM TANIMLANMIŞ/DOYMUŞ MODEL KONUMUNDA. GERÇEKLEŞTİRDİĞİM YOL ANALİZİ SONUCU CMIN/DF=0 GFI=1, CFI=1, SRMR=0 GİBİ MÜKEMMEL UYUM DEĞERLERİ ALIYORUM ANCAK HİÇBİR ÇALIŞMADA RAPOR EDİLEN UYUM İNDEKSLERİNDE BU KADAR YÜKSEK DEĞERLERİ GÖRMEDİM. BU NOKTADA RAPORLAMA AŞAMASINDA AŞAĞIDA BELİRTTİĞİM ÜÇ YOLDAN HANGİSİNİ İZLEMEK UYGUN YAKLAŞIM OLUR? 1- BU UYUM DEĞERLERİNİ VERMEK, 2- UYUM DEĞERLERİNE DEĞİNMEDEN YALNIZCA HİPOTEZ SONUCUNU (ARACI ROL VS. GİBİ) RAPORLAMAK, 3- ÖLÇÜM MODELİ-MODEL UYUMUNA İLİŞKİN ANALİZİ YOL DİYAGRAMI İLE YAPMAK YERİNE DAHA FARKLI UYUM DEĞERLERİ ALABİLDİĞİM YEM'E, DFA'NE YÖNELMEK. DEĞERLİ CEVABINIZ İÇİN ŞİMDİDEN TEŞEKKÜRLER.


Eğitmenin Cevabı (FATMA SÖNMEZ ÇAKIR)

Merhaba Sayın Ertuğrul, iyi düşünceleriniz için teşekkür ederim. Bu en üst mükemmel uyum değerlerinin çıkması çok muhtemel değil veri setinde hesaplamalarda bir yanlışlık olabilir. Bazen SmartPLS gibi programlarda da bu sorun ortaya çıkabiliyor. Değerlerin hesaplanmasında başka değerler kullanıldığından onlarda da sorun olabilir kontrol etmekte fayda var. Ama tüm kontrollerine rağmen bu değerleri almaya devam ediyorsan mükemmel uyum diyerek raporlayabilirsin. O sayı tam olarak 1 değildir 1'e aşırı yakın bir değerdir. Uyum değerlerini makalede ya da çalışmada vermezsen hakemler ister. Bu nedenle NFI, CFI vb. uyum indeksleri değerleri 0,95 ten fazla çıkmıştır yazabilirsin. Bence bu daha mantıklı. AMOS ve LISREL ile deneyip aynı sonuçları bulduysan yorumlamada başka alternatifin yok gibi duruyor. Daha farklı soru ve destek taleplerin için fatmasonmezcakir@gmail.com adresine mail atabilirsin. İyi çalışmalar dilerim.