วีดีโอ

@@dr.muhammetsayan Rica ederim Muhammet Bey, kolaylıklar dilerim 😊

@@CALISKAN01 R'dense temel analizler için paket programda çalışılmasının daha pratik olduğunu düşünüyorum. Çünkü R'de kod yazmak gerekiyor, kod yazma becerisini kazanmak herkes için pratik olmayabilir. Ama Jamovi için bir planım var👍

@@bengu9335 rica ederim 😊

@@bengu9335 🙏 Ne mutlu bana! Umarım sınavınız da güzel geçmiştir. Bundan sonrası için de başarılar dilerim🤗

@@ozkanilhan4350 Rica ederim Özkan hocam. Veri setinde uç değeriniz varsa ve siz LR analizi yaparken outlier değerler ile ilgili seçeneği seçtiyseniz söylediğiniz çıktıyı görürsünüz. Başta veri setinizde uç değer olup olmadığını kontrol edip gerekli ise düzeltmeleri yaptıktan sonra LR analizini direkt yapabilirsiniz. Omnibus test p değeri, Hosmer-lemeshow uyum iyiliği test sonucu ve tahmin modelinizin duyarlılık, özgüllük ve doğruluk değerleri kabul edebileceğiniz düzeydeyse sorun olmayacaktır.

@@muglatipbiyoistatistik Çok teşekkür ediyorum hocam

@@sevimkocyigit7615 rica ederim, faydalı olduysa ne mutlu bana🤗

Teşekkür ederim, faydalı olduysa ne mutlu bana🤗

Teşekkür ederim. Eğer AUC<0.5 ve p<0.05 ise test yönünün ters seçildiği ya da ters kodlama olduğu düşünülür. İstatistiksel olarak anlamlı bir AUC değerinin tanı koymadaki başarısını aşağıdaki gibi değerlendirebilirsiniz: 0.90-1.00 (Mükemmel), 0.80-0.90 (İyi), 0.70-0.80 (Orta), 0.60-0.70 (Kötü) ve 0.50-0.60 (Çok kötü). 0.50'nin altındaki AUC değerlerinin p değerlerinin zaten anlamsız çıkmasını bekleriz. Öte yandan, AUC'nin tanı koyma başarısı için yazdığım bu kriterler kaynaklara göre değişebilir.

@@muglatipbiyoistatistik Teşekkür ederim Hocam..

@@kemalgunduz5522 rica ederim, kolaylıklar dilerim.

@@hirabatur25 teşekkür ederim, yararlanmanıza sevindim😊

Bu videodaki gibi tüm birimlerin bki değerini hesapladıktan sonra cinsiyete göre ayırmalısınız. Bunun nasıl yapıldığını görmek için spss'de tanımlayıcı istatistiklerin hesaplanması konulu videoyu izlemenizi tavsiye ederim. İyi çalışmalar diliyorum.

Teşekkür ederim... Rfs=dfs ve pfs için takip süresi içindeki event tanımlamasını düzenlemelisiniz. Devamı aynı bu analiz gibi olmalı. Bu örnekte event dediğimiz ilgilenilen olay ölüm olayı. Disease-free survival için ise hastalıksız sağkalım süresini kullanmalısınız örneğin. Yardımcı olabilmişimdir umarım.

Rica ederim😊

Teşekkür ederim Elvan hocam😊

Faydalı olabildiysem ne mutlu bana... teşekkür ediyorum, iyi çalışmalar dilerim.

Rica ederim Birdal hocam, faydalı olduysa ne mutlu... iyi çalışmalar diliyorum.

th-cam.com/video/RceOndSGL9U/w-d-xo.html bu videodaki gibi compute variable menüsünden kareli ortalama formülünü oluşturarak hesaplayabilirsiniz. hocanızın istediği, programda değil de elde çözüm olabilir. tavsiyem tüm ortalama hesaplarını formüllerdeki değerleri yerine yazarak kağıt üzerinde yapmanız. sağlamasını ise spss'ten elde ettiğiniz sonuçla yaparsınız. Başarılar.

Rica ediyorum. Ancak sorunuzun >a*>b kısmını anlayamadım maalesef (a ve b nedir, regresyon katsayıları mı?) Etkileşim etkisinden mi bahsediyorsunuz * ile? Klavye ile ifade etmek bazen zor olabiliyor biliyorum ama daha açık yazabilirseniz yardımcı olmaya çalışırım.

Rica ediyorum, iyi çalışmalar dilerim.

Yeni oluşturacağınız değişken adını verdikten sonra "change" butonuna tıklamıyor olabilirsiniz. "Onay vermek" anlamında bir yerde eksik yapıyor olabilirsiniz. Sorunu daha detaylı yazabilirseniz daha iyi yardımcı olabilirim size.

Change de basıyorum grup halinde boşta bir elemanda kalmıyor atadığım 1 2 3 4 ler frekans analizi yapıyor ama sizin gibi o gruba şişman gibi ifadeleri yazdıramıyorum

Nominal ordinal o kısımlara da dikkat ediyorum

Uygulamayı bir kaç kez açtım kapadım tekrardan denedim sizi adım adım izledim max min tablolarınada baktım

Variable view sekmesinde iken değişkenin bulunduğu satırdaki "type" kısmı string mi numeric mi peki? Ekran görüntüsü atmak isterseniz mail adresim: fuldencantas@mu.edu.tr

Merhaba. Bana bulgularınızı mail atabilirseniz inceleyebilirim. fuldencantas@mu.edu.tr

Müsait bir zamanda videoların devamı gelecek Kıvanç hocam, Cox regresyon analizi de dahil. Faydalı olmasına sevindim. İyi çalışmalar diliyorum ☺

Teşekkür ederim, içeriği beğenmenize sevindim... Dönemlik ders konseptinde bazen bazı noktaları eleyerek anlatmak durumunda kaldığım için üzerinde durmadım veriyi bildiğim için. Ancak omnibus test sonucu ile hosmer lemeshow uyum iyiliği test sonuçlarına da tabii bakmak gerekiyor. Omnibus test sonucunda p<0.05 (model anlamlı), hosmer-lemeshow test sonucunda ise p>0.05 (veri modele uyumludur) olmasını isteriz.

Önümüzdeki süreçte ileri analizler ile ilgili de videolarım olacak müsait zaman buldukça. Poisson regresyon analizi de planımdaki konulardan. Geniş bir zaman bulabilirsem eklerim tabii👍 sorunuz olursa kendinizi tanıtarak bana mail atabilirseniz yardımcı olmaya çalışırım e-posta adresim:fuldencantas@mu.edu.tr

Rica ederim, başarılar şimdiden ☺

Yarın 🤓

Yaş ve karaciğer hacmi arasında anlamlı, doğrusal model yoktur sonucuna ulaşacağız belirttiğim gibi. Yorumlanabilir bir modelimiz olmayacaktı p>0.05 olacağı için.

Rica ederim ☺

Rica ederim Berkay, başarılar diliyorum 🙏

Teşekkür ederim😊 Yarın için başarılar diliyorum🙏

Rica ederim😊 derste kısıtlı sürede tekrar tekrar bir yere kadar anlatabiliyoruz, youtube videolarını sınırsız sayıda izleyebilmeniz ve işe yaradığını söylemeniz mutluluk verici😊 sınavda başarılar diliyorum şimdiden😊

@@muglatipbiyoistatistik 💯💕

Rica ederim, şimdiden sınavda başarılar diliyorum 😇

@@muglatipbiyoistatistik ☺️☺️

Vay canına biyoistatistikten baraj yemeyeceğim

@@rosee7158 😊 hangi üniversitedesiniz, mskü değil mi?

Rica ederim 😊

Ömer, basılı olarak çıktıdan bahsediyorsan ekranda rakamsal kod olarak bırakıp çıktı alırsan rakamsal kod, label olarak bırakıp çıktı alırsan label görürsün kağıt çıktısında. Çıktı olarak spss output dosyasından bahsediyorsan, grupların alt kategori adlarını görürsün. Ancak spss output dosyasında hem kod hem kategori adlarını aynı anda görmek için de bir ayar var, bu şekilde de ayarlar düzenlenebilir.