Bu videoda anlattıklarımı beğendiysen, *SPSS Dersleri* isimli video serimi de izlemeni tavsiye ederim th-cam.com/play/PL9dwBqqedrdzg5Ord9MA7kiR0B7eyhecp.html Gelecekteki videolarımı kaçırmamak için kanalıma abone olmayı unutma 😊th-cam.com/users/ofislab Ayrıca, bu videoyu beğendiysen BEĞEN tuşuna da basarsan daha fazla kişinin bu videoyu görmesini sağlayıp onların da faydalanmasını sağlayabilirsin!
Merhaba hocam. Oradaki f değeri bağımsız değişkenlerin olmadığı modelle bağımsız değişkenlerin olduğu, yani sizin modelinizin, modellerin farkını temsil ediyor. Bu fark büyükçe diyoruz ki bizim modelimiz bağımsız değişkenlerin olmadığı modelden daha iyi açıklama gücüne sahip bağımlı değişken üzerinde.
Var evet. Ancak degrees of freedom a göre değişiyor anlamlı f değeri. Bu spss in ilgili outputunda belirtiliyor ancak kendiniz de bakmak isterseniz Googleda f table adıyla arama yapın.
Merhabalar hocam, öncelikle videolarınızı master bitirme projemi yazarken çok faydalı bulduğumu söylemek isterim, emeğinize sağlık. Videonun 10:14 kısmında ANOVA tablosunda significance değerinin .031olup .05'ten büyük olduğunu söylediniz, yokluk modeline göre anlamlı olduğunu söylediniz, acaba orada bir hata mı oldu yoksa ben mi yanlış anladım, aydınlatırsanız çok sevinirim, sevgiler.
Merhaba hocam öncelikle çok teşekkür ederim emeğinize sağlık. Benim bir sorum olacaktı. Regresyon analizleri sadece normal dağılım gösteren veriler için mi kullanılıyor? Eğer öyleyse bunun normal dağılım göstermeyen veriler için karşılığı nedir? Ben çalışmam için bir model çıkartmak istiyorum ama çalışmam boylamsal araştırma o yüzden kişi sayım 30'dan az. Bu yüzden de non-paramedik testler kullanmak zorunda kaldım. Ama model oluşmam için hangi analizi kullanmalıyım? Şimdiden teşekkürler..
Merhaba hocam. Degiskenlerin normal dagilmasindan cok hatalarin normal dagilmasi onemli. Eger degiskenlerinizin dagilimi cok kotu sekilde skewed degilse, o zaman linear regresyon kullanabilirsiniz.
Hocam merhaba, emeğiniz için teşekkürler öncelikle. Size sormak istediğim bir konu var: iki değişken arasındaki korelasyon yüksekken regresyonda neden yordayıcı değişken olarak çıkmaz?
Merhaba hocam. Buna regresyonda supression etkisi deniyor. Bazı 3. değişkenler 2 değişken arasında var olan ilişkiyi bozuyor aynı modele eklendikleri zaman. Bu bozma etkiyi arttırma, azaltma ya da yönünü değiştirme şeklinde olabiliyor.
Hocam, çok araştırdım ama kafam da epey karıştı. İki grubun alt tiplerinin birbirleri arasında ilişki var mı diye bakmak için hangi testleri yapmam lazım? Kollajen grubu (tip 1,2,3,4) ve Elastin grubu (tip1,2,3,4,5) olarak iki grubum var. Mesela "Kollajen tip 2'nin daha sık görüldüğü hastalarda Elastin Tip 3 daha sık görüldü" şeklinde bir çıkarım yapmak istiyorum. Yanıtlayabilirseniz çok sevinirim. Teşekkürler.
Merhaba hocam. Ki kare analizi yapmalısınız. Bu analizle kategorik değişkenlerin birbiriyle olan ilişkisine bakabiliyorsunuz. Bu analizin çok ayrıntılı ve işinizi tamamen görebileceğine inandığım bir videosu kanalımda mevcut, bu linkten izleyebilirsiniz: th-cam.com/video/uu1kjgqVpQQ/w-d-xo.html
Hocam regresyon analizinde ''aracı değişken'' kategorik olabilir mi? Başka bir deyişle, iki sürekli değişken arasında var olan etkiye kategorik değişken aracılık edebilir mi? Yoksa bunun kukla değişken olması şartı mı aranır?
Regresyonda kategorik bir değişken kullanılacaksa her zaman kukla değişkene dönüştürülmesi lazım. Tek istisna dichotomous kategorik değişkenler mesela cinsiyet: kadın ve erkek. Onların haricindeki yani 3 ve daha fazla gruplu bütün kategorik değişkenler kukla değişkene çevirilmesinler gerekiyor. Mediator olarak da kategorik değişkeni kukla değişkene çevirerek kullanabilirsin hocam.
@@OfisLab Hocam sen cinsiyeti kullanmışsın bu videoda o yüzden ben tüm kategorik değişkenler olur sandim. :D Asıl merak ettiğim şu aslinda Hocam; bu kukla değişken "çoklu yanıt içeren bir sorunun tek bir grubu" ise aracı değişken olarak kullanilabilir mi? Hipotezim kapsamında diğer yanıtlar beni ilgilenmiyor çünkü... Sizce mantıklı mı?
Hocam kukla değişkenlerle ilgili videom var onu izlemeni tavsiye ederim. Orada ayrıntılarıyla açıklamaya çalıştım: th-cam.com/video/tsoMV_Ejg6g/w-d-xo.html Cinsiyet değişkenini bu videoda kullandım çünkü o kolayca olarak kukla değişken olabiliyor 2 grubu olduğundan dolayı. Kukla değişkende herhangi bir kategorik değişkeni 2 gruplu hale getirmek, o videoda anlatıyorum.
Hocam merhaba, x sürekli değişkeni y sürekli değişkeni üzerinde anlamlı bir etkiye sahipse; öte yandan y sürekli değişkeni de x sürekli değişkeni üzerinde anlamlı bir etkiye sahipse bunu nasıl yorumlarız? Bağımlı ve bağımsız değişkenlerin yerlerini değiştirip tekrar regresyon yapmak literatür açısından doğru bir yaklaşım mı yoksa hangisinin diğer üzerindeki etkisi daha büyükse sadece onu mu rapor haline getirmeliyim? Umarım açıklayıcı olmuştur.
Merhaba hocam. Hangi değişkenin x hangisinin y olacağını sizin teoriniz belirlemesi lazım. Hemen hemen hiçbir zaman bir değişken hem x sonra da y olarak kullanılmıyor. Eğer elinizde teorik bir neden yoksa da mantıksal bir nedenle açıklama yaparka bu x değişkeni olarak seçildi, bu da y olarak seçildi gibi bir açıklama gerekiyor. Etki büyüklüğü bu seçimlerde etkili değil.
@@OfisLab Bağımlı değişkenim 2 alt boyuttan oluşuyor, y üzerindeki etkisi için basit doğrusal regresyon; alt boyutlarının y üzerindeki etkisi için de çoklu doğrusal regresyon yapmamda sakınca yoktur herhalde... Benden danışmanlık ücreti almanız lazım Hocam. :D
Bu videoda anlattıklarımı beğendiysen, *SPSS Dersleri* isimli video serimi de izlemeni tavsiye ederim th-cam.com/play/PL9dwBqqedrdzg5Ord9MA7kiR0B7eyhecp.html
Gelecekteki videolarımı kaçırmamak için kanalıma abone olmayı unutma 😊th-cam.com/users/ofislab
Ayrıca, bu videoyu beğendiysen BEĞEN tuşuna da basarsan daha fazla kişinin bu videoyu görmesini sağlayıp onların da faydalanmasını sağlayabilirsin!
Bütün SPSS analizlerimi bu kanal vasıtasıla ettim. Anlatım çok anlaşılabilir olduğu için çok rahat şeklide SPSS analizlerimi yaptım. Teşekkür ederim.
Size çok teşekkür ediyorum derste anlamadıklarımı sizinle anlıyorum Allah razı olsun 🌱
rica ederim, faydası olduysa ne mutlu
Hocam Merhaab. 8:15'de ANOVA tablosunda yer alan F değeri tam olarak neyi temsil ediyor?
Merhaba hocam. Oradaki f değeri bağımsız değişkenlerin olmadığı modelle bağımsız değişkenlerin olduğu, yani sizin modelinizin, modellerin farkını temsil ediyor. Bu fark büyükçe diyoruz ki bizim modelimiz bağımsız değişkenlerin olmadığı modelden daha iyi açıklama gücüne sahip bağımlı değişken üzerinde.
@@OfisLab Sağolun Hocam. Peki belli bir değer var mıdır F değeri için ? Örneğin; "100 ün üzerinde ise anlamlıdır" gibi. ?
Var evet. Ancak degrees of freedom a göre değişiyor anlamlı f değeri. Bu spss in ilgili outputunda belirtiliyor ancak kendiniz de bakmak isterseniz Googleda f table adıyla arama yapın.
Merhabalar hocam, öncelikle videolarınızı master bitirme projemi yazarken çok faydalı bulduğumu söylemek isterim, emeğinize sağlık. Videonun 10:14 kısmında ANOVA tablosunda significance değerinin .031olup .05'ten büyük olduğunu söylediniz, yokluk modeline göre anlamlı olduğunu söylediniz, acaba orada bir hata mı oldu yoksa ben mi yanlış anladım, aydınlatırsanız çok sevinirim, sevgiler.
ben de orda takıldım ya
Merhaba hocam. Çok iyi fark etmişsiniz. evet simdi izledim orarada ufak bir dil sürçmesi var :)
yani büyük degil kucuk olacak
@@OfisLab OLSUN REİSİMM 80 ALDIM SAYENDE İSTATİSTİKTEN
Video gönüllere dokundu yani :)
Hocam öncelikle ağzınıza sağlık teşekkür ederim, doğrusal regresyon ile aracı değişken analizine yönelik videonuzu bulamadım, videolarda var mı acaba?
Teşekkürler hocam. Aracı değişken analizi videosu henüz çekemedim ama ileride planlıyorum.
@@OfisLab Sabırsızla bekliyor olacağım hocam fakat şimdi yaralanabileceğim bir kaynak öneriniz var mı?
türkçe bildiğim yok ama ingilizce statistics of doom adlı bir kanal iyi anlatıyor
Merhabalar hocam, ya regresyon analizi istatiksel olarak anlamlı çıkmazsa nasıl bir yorumlama yaparız?
Bu değişken ya da değişkenler bu değişkeni yprdamıyor, artıp azalmasıyla bir ilişkileri yok
Merhaba hocam öncelikle çok teşekkür ederim emeğinize sağlık. Benim bir sorum olacaktı. Regresyon analizleri sadece normal dağılım gösteren veriler için mi kullanılıyor? Eğer öyleyse bunun normal dağılım göstermeyen veriler için karşılığı nedir? Ben çalışmam için bir model çıkartmak istiyorum ama çalışmam boylamsal araştırma o yüzden kişi sayım 30'dan az. Bu yüzden de non-paramedik testler kullanmak zorunda kaldım. Ama model oluşmam için hangi analizi kullanmalıyım? Şimdiden teşekkürler..
Merhaba hocam. Degiskenlerin normal dagilmasindan cok hatalarin normal dagilmasi onemli. Eger degiskenlerinizin dagilimi cok kotu sekilde skewed degilse, o zaman linear regresyon kullanabilirsiniz.
çok teşekkürler hocam 🥰@@OfisLab
Rica ederim hocam ;)
hocam iyi günler benim birden fazla bağımlı ve bağımsız değişkeni analiz etmem lazım bunu nasıl yapıcam tam çözemedim
Merhaba hocam. Kanonik korelasyon videomu izleyin derim.
Hocam cox regresyonu ve lojistik reg. Yapacağım bir çalışma var ama çok fazla bağımsız değişkenim var nasıl eleyeceğim ? Yardımcı olursanız sevinirim
Merhaba hocam. O regresyon çelitlerini çok bilmiyorum o yüzden yardımcı olamayacağım.
Hocam merhaba, emeğiniz için teşekkürler öncelikle. Size sormak istediğim bir konu var: iki değişken arasındaki korelasyon yüksekken regresyonda neden yordayıcı değişken olarak çıkmaz?
Merhaba hocam. Buna regresyonda supression etkisi deniyor. Bazı 3. değişkenler 2 değişken arasında var olan ilişkiyi bozuyor aynı modele eklendikleri zaman. Bu bozma etkiyi arttırma, azaltma ya da yönünü değiştirme şeklinde olabiliyor.
@@OfisLab Teşekkür ederim hocam, bu etkiyi araştıracağım :)
Rica ederim hocam, kolay gelsin ;)
Merhaba cinsiyet değişkeni kurtosis değerim -1.70 çıkıyor normallik sağlayamadığım için cinsiyet değişkeninden dolayı nonparametrik yöntemlere mi yönelmem gerekiyor?
Merhaba. Cinsiyet değişkeninin normallik değerine bakmanıza gerek yok.
Merhabalar bu analizde sadece tek bağımsız değişken mi değerlendiriliyor, eğer birden fazla kategorik ve sürekli değişken varsa hangisi kullanılır
Merhaba. Birden fazla bağımsız değişkenin olduğu durumda çoklu doğruzsal regresyon analizi kullanılıyor. Bu konuda kanalımda bir video mevcut.
@@OfisLab hem sürekli hem de kategorik veri analiz edilebilir mi çoklu doğrusal regresyonda
Evet edilebilir. Kukla değişken adlı videonu da izlerseniz yapabilirsiniz. Yine sorunuz olursa yazın ;)
hocam hayırlı akşamlar derste kullandığınız tabloları paylaşabilir misiniz?
Merhaba hocam. Maalesef videolarda gösterdiğim belgeleri saklamıyorum. Baska bir sorunuz varsa yardimci olmaya calisabilirim ;)
Cinsiyete göre değil benim analizim bir de tablo şeklinde makaleye nasıl aktarabilirim.
Tabloları word e aktarmayla ilgili videom var belki o işinize yarar: th-cam.com/video/Sd-Nzt0h21k/w-d-xo.html
Hocam, çok araştırdım ama kafam da epey karıştı. İki grubun alt tiplerinin birbirleri arasında ilişki var mı diye bakmak için hangi testleri yapmam lazım? Kollajen grubu (tip 1,2,3,4) ve Elastin grubu (tip1,2,3,4,5) olarak iki grubum var. Mesela "Kollajen tip 2'nin daha sık görüldüğü hastalarda Elastin Tip 3 daha sık görüldü" şeklinde bir çıkarım yapmak istiyorum. Yanıtlayabilirseniz çok sevinirim. Teşekkürler.
Merhaba hocam. Ki kare analizi yapmalısınız. Bu analizle kategorik değişkenlerin birbiriyle olan ilişkisine bakabiliyorsunuz. Bu analizin çok ayrıntılı ve işinizi tamamen görebileceğine inandığım bir videosu kanalımda mevcut, bu linkten izleyebilirsiniz: th-cam.com/video/uu1kjgqVpQQ/w-d-xo.html
Bu arada kill bill e selam olsun :) gelecekte profil adınızı değiştirirseniz bu yorumu okuyanlar afallamasın diye yazıyorum: hattori hanzo
@@OfisLab Cevabınız için çok teşekkür ederim hocam, kanala da abone oldum.
@@OfisLab 😂👍
Eyvallah klana hoşgeldin 😀
Kilo ile bedenden hoşnutluk seviyesi ÖRneğini yapıyorum ama scale mi işaretleyeyim ikisini de
Bedenden hoşnutluk seviyesini tek maddeyle mi ölçtünüz yoksa ölçekle ölçerek ölçeğin maddelerini toplayıp mı hoşnutluk seviyesini belirlediniz?
@@OfisLab benim ki bir ödev hayali bir ölçek gibi düşünüp hayali değerler verdim
o zaman hayalinizde bu değişken ölçekle mi ölçülüyor yoksa tek maddeyle mi?
@@OfisLab ölçekle yani birden fazla soru var toplamını aldığımı varsayıyorum
Öyleyse scale olarak işaretleyebilirsiniz
Hocam regresyon analizinde ''aracı değişken'' kategorik olabilir mi? Başka bir deyişle, iki sürekli değişken arasında var olan etkiye kategorik değişken aracılık edebilir mi? Yoksa bunun kukla değişken olması şartı mı aranır?
Regresyonda kategorik bir değişken kullanılacaksa her zaman kukla değişkene dönüştürülmesi lazım. Tek istisna dichotomous kategorik değişkenler mesela cinsiyet: kadın ve erkek. Onların haricindeki yani 3 ve daha fazla gruplu bütün kategorik değişkenler kukla değişkene çevirilmesinler gerekiyor. Mediator olarak da kategorik değişkeni kukla değişkene çevirerek kullanabilirsin hocam.
@@OfisLab Hocam sen cinsiyeti kullanmışsın bu videoda o yüzden ben tüm kategorik değişkenler olur sandim. :D Asıl merak ettiğim şu aslinda Hocam; bu kukla değişken "çoklu yanıt içeren bir sorunun tek bir grubu" ise aracı değişken olarak kullanilabilir mi? Hipotezim kapsamında diğer yanıtlar beni ilgilenmiyor çünkü... Sizce mantıklı mı?
Hocam kukla değişkenlerle ilgili videom var onu izlemeni tavsiye ederim. Orada ayrıntılarıyla açıklamaya çalıştım: th-cam.com/video/tsoMV_Ejg6g/w-d-xo.html
Cinsiyet değişkenini bu videoda kullandım çünkü o kolayca olarak kukla değişken olabiliyor 2 grubu olduğundan dolayı. Kukla değişkende herhangi bir kategorik değişkeni 2 gruplu hale getirmek, o videoda anlatıyorum.
Aracı değişken olarak kullanılabilir istatistik açısından sorun yok, hipotezinizdeyse de teorik olarak da desteklenebilir.
@@OfisLab Bunu izleyerek kukla degiskenlerimi olusturdum zaten Hocam, Allah razı olsun sizden 🙏
Testi yapmak için normallik testi bakmak gerekir mi
Merhabalar. Bu videoda gösterdiğimin haricinde baska test yapmanıza gerek yok ;)
Hocam merhaba, x sürekli değişkeni y sürekli değişkeni üzerinde anlamlı bir etkiye sahipse; öte yandan y sürekli değişkeni de x sürekli değişkeni üzerinde anlamlı bir etkiye sahipse bunu nasıl yorumlarız? Bağımlı ve bağımsız değişkenlerin yerlerini değiştirip tekrar regresyon yapmak literatür açısından doğru bir yaklaşım mı yoksa hangisinin diğer üzerindeki etkisi daha büyükse sadece onu mu rapor haline getirmeliyim? Umarım açıklayıcı olmuştur.
Merhaba hocam. Hangi değişkenin x hangisinin y olacağını sizin teoriniz belirlemesi lazım. Hemen hemen hiçbir zaman bir değişken hem x sonra da y olarak kullanılmıyor. Eğer elinizde teorik bir neden yoksa da mantıksal bir nedenle açıklama yaparka bu x değişkeni olarak seçildi, bu da y olarak seçildi gibi bir açıklama gerekiyor. Etki büyüklüğü bu seçimlerde etkili değil.
@@OfisLab Anladım Hocam, sadece tek yönlü bir etkiyle ilgili hipotez kurmak gerekiyor, çok işime yaradı bu bilgi sağ olun. 🙏
@@OfisLab Bağımlı değişkenim 2 alt boyuttan oluşuyor, y üzerindeki etkisi için basit doğrusal regresyon; alt boyutlarının y üzerindeki etkisi için de çoklu doğrusal regresyon yapmamda sakınca yoktur herhalde... Benden danışmanlık ücreti almanız lazım Hocam. :D
sakınca yok hocam, ayrı ayrı yapabilirsiniz ;) videoları beğenin ve yorum yapın yeter bana :)
@@OfisLab Çok teşekkürler 🙏
teşekkürler
Rica ederim.
@@OfisLab hocam video cekmeyi birakmayin. Lütfen.
Bu aralar yoğunluktan dolayı ara verdim yoksa videolar gelecek, bir çok kişinin ihtiyacı var bilenler için anlatmak bir borç
Hocam iyi hal puanı 3 nasıl geldi anlayamadım
Tam olarak hangi saniyede hocam?