Ders Detayı

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba, SPSS verilerini R programına almak için "foreign" paketinin kurulu ve kütüphaneden çağırılması gerekmektedir. Ayrıca read.spss donksiyonu içerisinde to.data.frame=TRUE argümanının bulunması gerekmektedir. Bu iki duruma dikkat ederek, işleminizi tekrarlar mısınız? Kolay gelsin. Örnek kod: > library(foreign) > data<-read.spss("data.sav",to.data.frame=TRUE)

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba, İyi dilekleriniz için teşekkür ederim. Sizlerin eğitimden memnun olması bizler için itici bir güç teşkil etmektedir. Yaşamış olduğunuz problemin sebebi kullandığınız bilgisayarın ondalık sayı ayracının farklılığından kaynaklanmaktadır. Zaman zaman .csv uzantılı dosyalardan veri çekerken bu sorunla karşılaşılabilmektedir. Bu sorunu çözmek için read.csv fonksiyonunun içerisine aşağıdaki argümanı eklemeniz yeterli olacaktır. sep=";" Bu argüman ayırma ayracı olarak noktalı virgülü kullanacağı için, noktalı virgüle kadar olan kısmı bir sütun, daha sonra diğer noktalı virgüle kadar olan kısmı 2. sütun vb şekilde tüm sütunları ayıracak ve veri girişini istediğiniz şekilde gerçekleştirecektir. İyi çalışmalar dilerim. Dr. Hasan BULUT

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba, Excel dosyalarındaki verileri yükleyebilmek için öncelikle readxl paketinin programa indirilmiş ve library fonksiyonu ile çağrılmış olması gerekmektedir. Ancak Excel dosyalarının readxl paketidne yer alan read_excel fonksiyonu ile çağrılabilmesi için, ilgili excel dosyasının R programının kurulu olduğu dosyada bulunması gerekmektedir. R programının bilgisayarınızda hangi konumda olduğunu görmek için getwd() fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Excel dosyasını karşınıza çıkan uzantıdaki klasöre atıp çekmeye çalışırsanız, excel doyasındaki veriyi programa aktarmış olursunuz. Ancak size tavsiyem, excel dosyalarınızı .csv (virgülle ayrılmış) şekilde farklı kaydederek hızlı ve kolay şekilde programınıza aktarmanızdır. İyi çalışmalar dilerim. Dr. Hasan BULUT

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba Meryem hanım, SPSS'de olduğu gibi R programında da t testi uygulayabilmek için ortalama değerlerini hesaplamak gerekmemektedir. Çünkü bu işlemi ilgili yazılımlar otomatik olarak yapmaktadırlar. R programında t testi uygulama yöntemi verinin R programına girilme şekline göre değişmektedir. Aşağıda örnek bir R uygulamasını size gönderiyorum. Konu hakkında detaylı bilgi eğitimin içerisinde bulunmaktadır. Umarım bu yanıt size yardımcı olur. İyi çalışmalar dilerim. > ## Rastgele iki cinsiyet grubu için veri üretelim > erkek<-rnorm(n=10,mean=5,sd=2) > kız<-rnorm(n=15,mean=8,sd=3) > erkek [1] 6.831398 6.155332 5.778032 4.767313 1.551869 4.383340 4.209558 [8] 1.370558 7.010045 11.320465 > kız [1] 9.967269 11.675792 10.777724 5.143572 10.825042 10.085266 9.638732 [8] 8.865875 7.055463 8.095467 3.839671 3.045754 9.126167 8.420481 [15] 14.536183 > ## Varyanslar eşitse t testi aşağıdaki gibi uygulanabilir > t.test(x=erkek,y=kız,var.equal=TRUE) Two Sample t-test data: erkek and kız t = -2.812, df = 23, p-value = 0.009893 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -5.9048574 -0.8993549 sample estimates: mean of x mean of y 5.337791 8.739897 > ## Varyanslar eşit değilse t testi aşağıdaki gibi iki farklı şekilde uygulanabilir > t.test(x=erkek,y=kız,var.equal=FALSE) Welch Two Sample t-test data: erkek and kız t = -2.8416, df = 20.128, p-value = 0.01004 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -5.8984914 -0.9057209 sample estimates: mean of x mean of y 5.337791 8.739897 > # ya da sadece > t.test(x=erkek,y=kız) Welch Two Sample t-test data: erkek and kız t = -2.8416, df = 20.128, p-value = 0.01004 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -5.8984914 -0.9057209 sample estimates: mean of x mean of y 5.337791 8.739897 > ## Eğer veri seti aşağıdaki gibi girilmişse > X<-c(erkek,kız) > cinsiyet<-c(rep("Erkek",10),rep("Kız",15)) > veri<-data.frame(X,cinsiyet) > # Bu şekilde girilmiş veri için t testi aşağıdaki gibi yapılacaktır. > t.test(X~cinsiyet,data=veri,var.equal = FALSE) # Varyanslar eşit değilken Welch Two Sample t-test data: X by cinsiyet t = -2.8416, df = 20.128, p-value = 0.01004 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -5.8984914 -0.9057209 sample estimates: mean in group Erkek mean in group Kız 5.337791 8.739897 > t.test(X~cinsiyet,data=veri,var.equal = TRUE) # Varyanslar eşitken Two Sample t-test data: X by cinsiyet t = -2.812, df = 23, p-value = 0.009893 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -5.9048574 -0.8993549 sample estimates: mean in group Erkek mean in group Kız 5.337791 8.739897

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba Mehmet Bey, Bar plot grafikleri kategorik değişkenler için kullanılmasını önerdiğimiz bir grafik türüdür. Burada bahsettiğiniz veri setindeki değişkenler ise sayısal (ve sürekli) değişkenler olduklarından barplot grafiği bu haliyle kullanışlı değildir. Ancak derste olduğu gibi bu değişkenler bir şekilde kategorize edilirlerse dahi tek bir barplot içerisinde grafiklenmeleri mümkün değildir. Ancak R programında par() fonksiyonu kullanılarak, aynı panel içerisinde birden fazla sayıda farklı grafiği göstermeniz mümkündür. Böylece istediğiniz sıra ve çeşitte grafiği aynı panel üzerinde gösterebilirsiniz. Ayrıca bu işlemi yaparken farklı veriler ve farklı grafik tipleri de kullanabilirsiniz. Aşağıda par fonksiyonuyla bir panel üzerinde 4 farklı grafik çizdirilmiştir. Fonksiyonun kullanımı hakkında araştırma yapar ve kendi problemlerinize uyarlarsanız, kalıcı bilgiye ulaşabileceğinize inanıyorum. İyi çalışmalar. Saygılarımla. Dr. Öğr. Üyesi Hasan BULUT Örnek Kod: par(mfrow=c(2,2)) # 2X2'lik bir grafik paneli oluşturur. # Bundan sonra üretilecek grafikler sırasıyla # önceden oluşturulan panellere yerleştirilir. plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width, main="Sepal.Length vs Sepal.Width") barplot(table(iris$Species), main="Türler için Bar plot",col = "red") boxplot(iris$Petal.Width, main="Petal.Width için Histogram",col="blue") boxplot(x = iris[,-5], main="İris verisindeki değişkenler için Box-Plotlar",col="Yellow")

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Güzel yorumunuz için teşekkür ederim. Pandemi döneminin getirmiş olduğu iş yükü ve yoğunluktan sonra planlanabilir ancak kısa vadede böyle bir hazırlığım bulunmuyor. İyi çalışmalar dilerim. Saygılarımla. Dr. Öğr. Üyesi Hasan Bulut

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

İyi dilekleriniz için teşekkür eder, İyi çalışmalar dilerim.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

İyi dilekleriniz için teşekkür ederim. Önerinizi dikkate alacağım. Saygılarımla.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba, Sayısal veriden kastınız tarih mi acaba? Eğer tarih değerleri kullanıyorsanız as.Date olarak bu değerleri tanımlayabilirsiniz. Eğer normal sayısal değerleriniz karakter olarak algılanıyorsa, muhtemelen içerisinde karakter olan bir veri setini matris olarak almaya çalışıyorsunuzdur. Bu durumda tavsiyem, sadece sayısal olan değişkenleri ayrı bir veri olarak import edin ve daha sonra bu veriyi data.frame dönüştürün. Data.frame'ler matrislerden farklı olarak hem karakter hem de sayısal değişkenler içerebilir. İlave okuma için aşağıdaki web sayfasını da inceleyebilirsiniz. https://stackoverflow.com/questions/57037812/r-coercing-text-to-numeric# İyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba, META Analiz oldukça kompleks ve detaylı bir konu. META analiz ile ilgili AYEUM üzerinde üç farklı eğitim bulunmaktadır. Ancak META analiz bu eğitim kapsamında değildir. Eğer "Temel Düzey R Uygulamaları Eğitimi" kapsamında sorunuz varsa, memnuniyetle yanıtlamak isterim. Anlayışınız için teşekkür ederim.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Sorunuz yanıtlandı. İyi çalışmalar.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Hilmi Tunahan Bey, Eğitimin faydalı olduğunu öğrenmek mutluluk verici. Güzel dilekleriniz için teşekkür eder, çalışmalarınızda kolaylıklar dilerim. Saygılarımla.

Eğitmenin Cevabı (HASAN BULUT)

Merhaba Mustafa Bey, evet bu bir encoding problemi. Burada ya dosyayı csv uzantılı olarak kaydederken UTF-8 koduyla kaydedin, ve read.csv fonksiyonu aşağıdaki şekilde çalıştırmayı deneyin: DATA3 <- read.csv("C:/USERS/KULLANICI ADI/DESKTOP/ÖRNEK1.CSV", fileEncoding = "UTF-8") Umarım yardımcı olur. İyi çalışmalar.