Dediğiniz gibi girizgah uzun ama video hakkını veriyor. Emeğinize sağlık hocam. Teknik olarak sesiniz net, anlatımınız anlaşılır. Ayrıca araştırma soruları ve hatırlatıcı bilgileri yazarak vermeniz güzel oluyor. Ancak esas beğendiğim tabloları yorumlamanız benim için çok öğretici oluyor. Çok teşekkür ediyorum. İyi çalışmalar diliyorum.
Hocam bol bol video çekin. Çok iyi anlatıyorsunuz. Bol bol video çekince bir baktınız abone sayısı milyonlara ve izlenme sayısı aynı şekilde rekor seviyeye ulaşmış.
Çok teşekkür ediyorum. İnanın tek isteğim bu konuların daha çok kavranması ve doğru bir biçimde kullanılması. Takipçi sayısı vs. de açıkçası kulağıma bir hoş geldi...
hocam iyi çalışmalar, videonun sonunda partial eta squared sütununda bahsettiğiniz "eta" değeri daha önce etki büyüklüğü için anlattığınız "eta kare" midir? hani cohen d ve cohen f gibi benzer değerler de vardı etki büyüklüğü için.
Her videonuz o kadar net ve açıklayıcı ki, çok teşekkür ederiz 🙏🏻Hocam acaba Manova’yı anlatan bir videonuz var mıdır? Bir de Manova’nın Anova’dan farklılaştığı noktalar nedir?
Öncelikle rica ederim. Videoların faydalı olmasına sevindim. İlk anlatacağım videolardan birisi MANOVA olacak. Notlarım arasına almıştım. ANOVA'dan farkı bağımlı değişkenin birden fazla olması.
Sayın hocam emekleriniz için çok teşekkür ediyorum, severek dinliyorum. Ufak bir soru sormak istiyorum. Two way Anova'da normallik sayıltısı için sadece bağımlı değişkenin normalliğini test etmek yeterli mi ? Yoksa bağımsız değişkenlerin alt kategorilerine göre mi bağımlı değişkenin normalliğini test etmek gerekiyor. Şimdiden teşekkürler
Merhaba hocam, buna benzer soru tipleri için atıyorum: Katılımcıların iş tatmin puanları, öğrenim gördükleri sınıf düzeylerinde cinsiyete göre anlamlı farklılık gösterip göstermediğini hangi yönteme başvurarak belirleyebiliriz acaba?
Cinsiyete göre anlamlı farklılık olup olmadığına bakacaksanız ilişkisiz örneklemler t testi kullanacaksınız. Her bir öğrenim düzeyi içerisinde bu işi yapacaksanız öncelikle split file yaparak gruplandırma yapacaksınız. Aslında bizim kanalımızda hangi testleri kullanmalıyım adlı bir serimiz var. Bunlara bakabilirsiniz.
Merhaba. Kendi tezimde karşılaştığım durumu sizin bu videonuzdan yorumlayarak sormaya çalışacağım.Yöntem C'nin diğer yöntemlere göre anlamlı olarak bir fark oluşturduğunu grafikte ve sonuçlarda görebiliyoruz. Buraya ilave olarak Diyelimki yöntem B'de cinsiyet anlamında da bir farklılık olsaydı yani burada olduğu gibi birbirine yakın değil de uzak değerler ortaya çıksaydı burada yöntemin cinsiyet ile olan ilişkisi nasıl yorumlanırdı ve bunu analizin neresinden yorumlayabiliriz. Teşekkür ederim.
Çok faydalı bir anlatım olmakla birlikte bir sorum olacak. Cinsiyet ve yöntem değişkenlerinin birlikte başarı puanlarına anlamlı bir etki etmediği ortaya çıkmıştı fakat effect size kısmımda ikisinin birlikte yüzde olarak büyük etki ettiği görülmekte buradan nasıl bir sonuç çıkarabiliriz?
Eğer cinsiyet ve yöntem değişkenlerinin birlikte başarı puanlarına anlamlı bir etki etmediği bulunmuşsa, bu demektir ki istatistiksel olarak bu değişkenlerin bağımsız değişken olarak başarı puanlarını etkilemediği bir durum var. Bu durumda etkinin büyüklüğünün bir önemi yok. Çünkü anlamlı değil.
Çok teşekkürler çok güzel bir sunumdu her zamanki gibi. Varyansların homojenliği bu videodaki gibi sağlanmadığında biz ne yapmalıyız? Bunu anlattığınız bir video var mıydı hatırlayamadım.
Rica ederim, çok teşekkürler. Kitaplar, varyanslar homojen olmazsa biraz karışık dönüştürme işlemleri vb. öneriyorlar. Yalnız bunları anlatmamız biraz zor. Bu sağlanmadığında da ben analizlere devam ediyorum. Çünkü Field dahi kitabında kitaplardaki şartların gerçek hayatta sağlanmasının zor olduğunu belirtiyor. Bu haliyle de bence analiz yapılabilir.
Soru ve cevap için teşekkürler. Açıkçası bu sorunun cevabını uzun bir süredir arıyordum. Bazı çalışmalar homogenity varsayımını raporlayarak analizi yapıyor bazıları direk faktoryel anava sonuçlarını veriyordu. Buradan anlayacağımız bu varsayımı sağlamayanlar hiç bu varsayımdan bahsetmeden direkt sonuçlarını veriyor. @@TezYardımPlatformu Field factorial anova için bu varsayım hakkında aşağıdaki ifadeyi vermiş "If you have violated the assumption of homogeneity of variance then you can try to implement corrections based on the Welch procedure that was described in the previous chapter. However, this is quite technical, SPSS doesn’t do it, and if you have anything more complicated than a 2 × 2 design then, really, it would be less painful to cover your body in paper cuts and bathe in chilli sauce (see Algina & Olejnik, 1984). One practical solution is to bootstrap the post hoc tests so that these will be robust."
hocam annovada örneklem sayıları çok farklı ıse post hocdan hotcberg dedınız neden acaba kaynak gösterebılır mısınız ? baska bır kaynakta böyle durumlarda scheff veya bonferoni dıyordu da. hangisi daha doğru acaba.
Bunu anlatmam maalesef kısa sürede mümkün değil. Ne yapmak istediğinizi çok anladığım söylenemez ama bir şeye göre bölerek yapmak istiyorsanız, önce split file sonra bu analiz tekrar...
Hocam emeğinize sağlık. Bir ön test ve son test puanları var. Bir de cinsiyet değişkeni var. Verilen eğitimin son test ve ön test puanlarındaki farklılığa cinsiyetin etkisi nedir? Böyle bir hipotez için, ön test ve son test gruplarını 1. bağımsız değişken ve cinsiyeti 2. bağımsız değişken olarak ele alıyoruz. Ön test ve son test puanlarını da aynı sütunda birleştiriyoruz. Elimizde bir tane alt alta olmak üzere ön test ve son test puanları var (bağımlı değişken) bir de bu puanların hangi gruplara ait olduğunu bildiren cinsiyet ve grup (ön-son) değişkenlerimiz var (bunlar da bağımsız değişken). Soru 1: bu sekile bir analiz için 2 yönlü anova kullanılır mı? Soru 2: bağımlı değişkende normallik ve homojenlik şartları sağlanmazsa bu 2 yönlü anovanın nonparametrik karşılığı var mı? Ya da bu konuda tavsiyeniz nedir?
Evet, bu durumda 2 yönlü ANOVA kullanılabilir. 2 yönlü ANOVA'nın nonparametrik karşılığı doğrudan bulunmamaktadır. Farklı testlere uygun bir model oluşturulabilir ancak detaylar için çalışmayı detaylı olarak incelemek lazım. Bunun için maalesef vaktim yok.
Böyle bir anlatım görülmemiş dünyadaaa ne lisansta ne de bundan sonra daaa arasalar bulamazlar oxforddaaaa anlatamazlar sizi yazdım istatistik defterimee ❤
Makale veya tez fark etmez. Bulguların yazımı hakkında bir videomuz var: th-cam.com/video/kHF4-7rRj1M/w-d-xo.html Zaten üyemiz olduğunuzu görüyorum. İzleyebilirsiniz. (Not: Kanal ana sayfasında arama bölümü mevcut, orada arama yapabilirsiniz)
Merhaba, izledigim farkli kanallara gore cok net, anlasilir bir sekilde anlatiyorsunuz, cok tesekkurler emeginiz icin. benim bir sorum var ve buna cevap verebilirsiniz umarim, sorum su; ben ayni ana kutleden cekilen ornekleme 3 farkli zamanda ayni anketi uyguladim. Ornegin anketi birinci ayda, altinci ayda ve onikinci ayda uyguladim. her anketi uyguladigim ornege giren kisiler ayni degil ve ortalama 2000 kisi ile gorusuldu her ankette. Ben yas, egitim durumu sorularina verilen yanitlari tekrar kodlayarak yas icin 50 yasindan kucuk ve 50 yasindan buyuk olacak sekilde iki grup olusturdum, egitim durumu icin de iki yillik egitim ve asagisi ile 4 yillik egitim ve ustune sahip diye iki kategori altinda topladim, ve ben ornegin is tatmini ortalamasinin cinsiyet ve anket donemlerine gore nasil degistigini analiz etmek istersem iki faktorlu ANOVA mi yapmam gerekiyor. Kafami karistiran konu su, ben 3 farkli zamanda anket uyguladim ve ornekleme giren kisiler farkli, sizin verdiginiz ornek dahil izledigim orneklerde ayni ornekleme ugulanan anket sonuclari uzerinden analiz yapiliyor. Benim durumda nasil bir yol izlemek gerekir, umarim bu konuda yardimci olabilirsiniz, simdiden cok tesekkurler,
Öncelikle düşünceleriniz için teşekkür ediyorum. Aynı katılımcılar olmaması bu tür analizler yapılan çalışmaların modeline ters bir durum, böyle yaparsanız kişiler farklılaştığı için bir gelişme olmuş mu veya bir azalma olmuş mu bunu tespit edemezsiniz. Ne yapılabilir bunu tespit etmek için ise çalışmanız çok daha detaylı bir şekilde görmem gerekir. Bence bizim hangi testi kullanmalıyım başlıklı videolarımızı izlerseniz çok faydası olur.
@@TezYardımPlatformu cevabiniz icin cok tesekkurler, zaten kafama takilan kisim bu, farkli orneklemelere uygulanmis olmasi, birlikte calistigim partnerim ABD den bir arastirmaci ve veriler ABD den toplanmis, onun bakis acisina gore ayni populasyondan orneklem oldugu icin, birlikte degerlendirilebilecegi yonunda, bu taraz anket calismalari biliyorsunuz cross sectional calisma olarak geciyor ve farkli zamanlarda yapilmis bu tarz calismalarda anketler arasinda bu tarz karsilastirma yapmak ne kadar dogru teori acisindan cok emin olamadim, ama ayni populasyondan oldugu icin karsilastirma yapmak istersem veri girisi su sekilde mi olmali: A sutunu anket donemleri ve 1 (1.ayda uygulanan anket, 2 altinci ayda uygulanan anket ve 3 12.ayda uygulanan anket), ve A1 den A1900 1 olarak kodlanacak, A1901 den itibaren 2 ve anketleri cevaplayan sayisina gore bu sekilde kodlayacagim, sonra B sutunu cinsiyet olacak ve B1 ve devami ilgili ankete verilen cevaplar, C sutunu ise benim bagimli degiskenim, ornegin su urunleri tuketim miktari (kg olarak), bu sekilde girerek 2 way anova yapilabilir mi?
Hocam merhaba anlatımınız için teşekkürler, ben kendi datamda çalışırken test of between subjects effects'te 2 bağımsız değişkenin ortak etkisine baktığımda mean square, F ve sig. değerim çıkmıyor sadece nokta var sebebi ne olabilir?
Hocam alt kategorilerde katılımcısı olmayan kategori var örnek vermem gerekirse müzik değişkenin pop müzik alt kategorisinde 40 yaş üstünde katılımcı varken 40 yaş altında katılımcısı yok aynı durum Türk halk müziği kategorisinde ise tam tersi şekilde 40 yaş altında katılımcısı var ama 40 yaş üstünde yok bundan kaynaklı oluşuyor olabilir mi
@@TezYardımPlatformu hocam o zaman raporda bu iki değişken arasında etkileşim etkisi incelenememektedir diyerek katılımcı bulunmayan kategorileri belirtip aralarındaki etki tahmin edilemez desem yeterli olur mu yoksa buna ek olarak sonuçta çıkan kısmi eta kare değeri eklenmeli mi sizce
merhaba hocam, 3 er kategorili seviye ve yas değişkenlerinin başarı puanı üzerinde ortak etkisine bakmak için iki yönlü anova testi yaptım Tests of Between-Subjects Effects tablosuna baktığımda tek tek bağımsız değişkenlerin ve ikisinin ortak etkisinin anlamsız olduğu gözüküyor. Ancak pst hoc testleri anlamlı çıkıyor. Ayrıca bu değişkenler ile tek yönlü anova yaptığımda da anlamlı fark çıkıyor. Ben bir şeyleri yanlış mı yapıyorum acaba. Şimdiden teşekkür ederim.
Birde Anova testi yaparken şöyle bir sıkındım oldu, 1- Anovada, varyans homojen değilse, Welch testi öneriliyor, peki Mann whitney u testinde varyans homojen değilse yine Welch testine mi bakacağız? 2- Anovada test yapacağım gruplarda örnekler eşit dağılmıyor bazıları çok düşük, şöyleki yaş grup aralığı, 28-45 yaş arası 90 kişi, 45-56 kişi 15 kişi ve 56 üzeri ise 10 kişi, burada yapmam gereken 45 ve üzeri diyip grupları birleştirmem mi doğru olur?
Merhaba, 1. Mann-Whitney'de böyle bir şart bulunmuyor. Doğrudan sonucu okuyacaksınız. 2. Evet birleştirmeniz yerinde olur. Bence gruptaki sayı 30'un altına düşüyorsa birleştirme yoluna gitmelisiniz. Çünkü hem ANOVA grupların n'leri çok farklı olursa çok da doğru sonuçlar vermeyebilir hem de n
:) Bence YÖK Tez Merkezindeki yapılmış tezleri inceleyin. Oradaki tezler ile ilgi alanınız, bugün ihtiyaç duyulan konular gibi kriterleri kesiştirin. Niye kabul edilmesin?
Verilerin normal dağılması ve varyansların homojen dağılması aynı anlama mı gelmektedir? Bu testin ön şartlarından birisi, tek yönlü anova'da olduğu gibi varyansların homojen dağılması demişsiniz. Ama zaten biz anova testini yaptıktan sonra çıkan rapordaki homojenlik testine göre karar vermiyor muyuz varyansların homojen dağılıp dağılmadığına?
1. Varyansların homojenliği ve normal dağılım farklı şeyler. 2. Anovada varyansların homojenliğini isteriz ama güçlü bir test olduğu için homojenlik sağlanamasa da testi yaparız. Bundan dolayı da zaten posthoc olarak homojenlik sağlandığında ve sağlanmadığında kullanılan iki grup testler vardır.
Dediğiniz gibi girizgah uzun ama video hakkını veriyor. Emeğinize sağlık hocam. Teknik olarak sesiniz net, anlatımınız anlaşılır. Ayrıca araştırma soruları ve hatırlatıcı bilgileri yazarak vermeniz güzel oluyor. Ancak esas beğendiğim tabloları yorumlamanız benim için çok öğretici oluyor. Çok teşekkür ediyorum. İyi çalışmalar diliyorum.
Rica ederim. Değerlendirmeleriniz için çok teşekkür ediyorum.
Hocam bol bol video çekin. Çok iyi anlatıyorsunuz. Bol bol video çekince bir baktınız abone sayısı milyonlara ve izlenme sayısı aynı şekilde rekor seviyeye ulaşmış.
Çok teşekkür ediyorum. İnanın tek isteğim bu konuların daha çok kavranması ve doğru bir biçimde kullanılması. Takipçi sayısı vs. de açıkçası kulağıma bir hoş geldi...
@@TezYardımPlatformu Hocam çok iyi anlatıyorsunuz gerçekten yüreğinize sağlık.
Ayırt edici ve anlaşılır şekilde anlatımınız için çok teşekkürler🌸
Rica ederim.
Hocam çok iyi anlatıyorsunuz, İngilizce açıklamaları ile birlikte olması ayrıca kıymetli. Emeğinize sağlık, çok teşekkürler.
Rica ederim. Çok teşekkür ediyorum, yazma zahmeti göstererek destek verdiğiniz için.
hocam bu ne güzel anlatımdır istatistiğin son sınavına da sizinle çalışıyorum emeğinize sağlık
Rica ederim. Başarılar diliyorum.
Hocam bir kez daha izledim ve yine çok faydalandım. Bu videoların devamı olarak mix ANOVA (split ANOVA) video yayınlarsanız çok iyi olur. Teşekkürler
Çok sevindim. Evet, farklı videolar ekleyeceğiz. Biraz zamana ihtiyacımız var.
hocam iyi çalışmalar, videonun sonunda partial eta squared sütununda bahsettiğiniz "eta" değeri daha önce etki büyüklüğü için anlattığınız "eta kare" midir? hani cohen d ve cohen f gibi benzer değerler de vardı etki büyüklüğü için.
Evet
Her videonuz o kadar net ve açıklayıcı ki, çok teşekkür ederiz 🙏🏻Hocam acaba Manova’yı anlatan bir videonuz var mıdır? Bir de Manova’nın Anova’dan farklılaştığı noktalar nedir?
Öncelikle rica ederim. Videoların faydalı olmasına sevindim. İlk anlatacağım videolardan birisi MANOVA olacak. Notlarım arasına almıştım. ANOVA'dan farkı bağımlı değişkenin birden fazla olması.
Hocam çok çok güzel anlatmışsınız teşekkür ederiz 🙏🏻
Rica ederim.
Sayın hocam emekleriniz için çok teşekkür ediyorum, severek dinliyorum. Ufak bir soru sormak istiyorum. Two way Anova'da normallik sayıltısı için sadece bağımlı değişkenin normalliğini test etmek yeterli mi ? Yoksa bağımsız değişkenlerin alt kategorilerine göre mi bağımlı değişkenin normalliğini test etmek gerekiyor. Şimdiden teşekkürler
Rica ederim, faydam oluyorsa ne mutlu bana. Sadece bağımlı değişken yeterli.
Hocam ağzınıza sağlık; videoların devamını bekliyoruz.
Çok teşekkür ediyorum. İnşallah... Bu aralar biraz video ekleme planım var.
emeğinize sağlık... çok faydalı oldu
Rica ederim. Çok mutlu oldum.
emeğinize sağlık hocam
Rica ederim. Faydam dokunduysa ne mutlu bana.
Hocam çok teşekkürler. Harika anlatımınız için 🙏🏻
Rica ederim. Vakit ayırıp yorum yaptığınız için ben teşekkür ediyorum.
Merhaba hocam, buna benzer soru tipleri için atıyorum:
Katılımcıların iş tatmin puanları, öğrenim gördükleri sınıf düzeylerinde cinsiyete göre anlamlı farklılık gösterip göstermediğini hangi yönteme başvurarak belirleyebiliriz acaba?
Cinsiyete göre anlamlı farklılık olup olmadığına bakacaksanız ilişkisiz örneklemler t testi kullanacaksınız. Her bir öğrenim düzeyi içerisinde bu işi yapacaksanız öncelikle split file yaparak gruplandırma yapacaksınız. Aslında bizim kanalımızda hangi testleri kullanmalıyım adlı bir serimiz var. Bunlara bakabilirsiniz.
@@TezYardımPlatformu çok çok teşekkür ederim, split file yaptiktan sonra t testi uyguladım sonuca ulaştım :)
Merhaba. Kendi tezimde karşılaştığım durumu sizin bu videonuzdan yorumlayarak sormaya çalışacağım.Yöntem C'nin diğer yöntemlere göre anlamlı olarak bir fark oluşturduğunu grafikte ve sonuçlarda görebiliyoruz. Buraya ilave olarak Diyelimki yöntem B'de cinsiyet anlamında da bir farklılık olsaydı yani burada olduğu gibi birbirine yakın değil de uzak değerler ortaya çıksaydı burada yöntemin cinsiyet ile olan ilişkisi nasıl yorumlanırdı ve bunu analizin neresinden yorumlayabiliriz. Teşekkür ederim.
Buradan maalesef anlayamıyorum. Sonuçları görmeden, rapora bakmadan birşey söylemem maalesef zor.
Hocam ilişkili örneklemler için çift yönlü anovayı neden çekmediniz. Çok güzel anlatıyorsunuz
Teşekkür ediyorum. Bu ve farklı eksiklerimiz var maalesef. İleride diyelim...
Çok faydalı bir anlatım olmakla birlikte bir sorum olacak. Cinsiyet ve yöntem değişkenlerinin birlikte başarı puanlarına anlamlı bir etki etmediği ortaya çıkmıştı fakat effect size kısmımda ikisinin birlikte yüzde olarak büyük etki ettiği görülmekte buradan nasıl bir sonuç çıkarabiliriz?
Eğer cinsiyet ve yöntem değişkenlerinin birlikte başarı puanlarına anlamlı bir etki etmediği bulunmuşsa, bu demektir ki istatistiksel olarak bu değişkenlerin bağımsız değişken olarak başarı puanlarını etkilemediği bir durum var. Bu durumda etkinin büyüklüğünün bir önemi yok. Çünkü anlamlı değil.
Çok teşekkürler çok güzel bir sunumdu her zamanki gibi. Varyansların homojenliği bu videodaki gibi sağlanmadığında biz ne yapmalıyız? Bunu anlattığınız bir video var mıydı hatırlayamadım.
Rica ederim, çok teşekkürler. Kitaplar, varyanslar homojen olmazsa biraz karışık dönüştürme işlemleri vb. öneriyorlar. Yalnız bunları anlatmamız biraz zor. Bu sağlanmadığında da ben analizlere devam ediyorum. Çünkü Field dahi kitabında kitaplardaki şartların gerçek hayatta sağlanmasının zor olduğunu belirtiyor. Bu haliyle de bence analiz yapılabilir.
Soru ve cevap için teşekkürler. Açıkçası bu sorunun cevabını uzun bir süredir arıyordum. Bazı çalışmalar homogenity varsayımını raporlayarak analizi yapıyor bazıları direk faktoryel anava sonuçlarını veriyordu. Buradan anlayacağımız bu varsayımı sağlamayanlar hiç bu varsayımdan bahsetmeden direkt sonuçlarını veriyor. @@TezYardımPlatformu
Field factorial anova için bu varsayım hakkında aşağıdaki ifadeyi vermiş
"If you have
violated the assumption of homogeneity of variance then you can try to implement corrections based on
the Welch procedure that was described in the previous chapter. However, this is quite technical, SPSS
doesn’t do it, and if you have anything more complicated than a 2 × 2 design then, really, it would be
less painful to cover your body in paper cuts and bathe in chilli sauce (see Algina & Olejnik, 1984). One
practical solution is to bootstrap the post hoc tests so that these will be robust."
hocam annovada örneklem sayıları çok farklı ıse post hocdan hotcberg dedınız neden acaba kaynak gösterebılır mısınız ? baska bır kaynakta böyle durumlarda scheff veya bonferoni dıyordu da. hangisi daha doğru acaba.
Evet farklı kaynaklarda farklı testlerin belirtildiğini görüyoruz. Şu videomuzda kaynaklar da mevcut: th-cam.com/video/5o1zNZQD3wA/w-d-xo.html
Hocam etkileşim etkisi anlamlı çıktığında split file kullanarak bir analiz yapabilir misiniz ya da nasıl yapıldığını yazqbilir misiniz
Bunu anlatmam maalesef kısa sürede mümkün değil. Ne yapmak istediğinizi çok anladığım söylenemez ama bir şeye göre bölerek yapmak istiyorsanız, önce split file sonra bu analiz tekrar...
@@TezYardımPlatformu teşekkürler
Hocam emeğinize sağlık. Bir ön test ve son test puanları var. Bir de cinsiyet değişkeni var. Verilen eğitimin son test ve ön test puanlarındaki farklılığa cinsiyetin etkisi nedir? Böyle bir hipotez için, ön test ve son test gruplarını 1. bağımsız değişken ve cinsiyeti 2. bağımsız değişken olarak ele alıyoruz. Ön test ve son test puanlarını da aynı sütunda birleştiriyoruz. Elimizde bir tane alt alta olmak üzere ön test ve son test puanları var (bağımlı değişken) bir de bu puanların hangi gruplara ait olduğunu bildiren cinsiyet ve grup (ön-son) değişkenlerimiz var (bunlar da bağımsız değişken). Soru 1: bu sekile bir analiz için 2 yönlü anova kullanılır mı? Soru 2: bağımlı değişkende normallik ve homojenlik şartları sağlanmazsa bu 2 yönlü anovanın nonparametrik karşılığı var mı? Ya da bu konuda tavsiyeniz nedir?
Evet, bu durumda 2 yönlü ANOVA kullanılabilir. 2 yönlü ANOVA'nın nonparametrik karşılığı doğrudan bulunmamaktadır. Farklı testlere uygun bir model oluşturulabilir ancak detaylar için çalışmayı detaylı olarak incelemek lazım. Bunun için maalesef vaktim yok.
Böyle bir anlatım görülmemiş dünyadaaa ne lisansta ne de bundan sonra daaa arasalar bulamazlar oxforddaaaa anlatamazlar sizi yazdım istatistik defterimee ❤
Bu gazla İngilizce videolar anlatmaya başlayacağım :) Oxford'dakiler de görsünler. Şaka değil, gerçekten düşünüyorum.
@@TezYardımPlatformu hahaha yakışır biz de ingilizce yazarız yorumları
I will be waiting for your comments
Merhaba hocam, bulguların makalede yazımı hakkında bir videonuz var mı?
Makale veya tez fark etmez. Bulguların yazımı hakkında bir videomuz var: th-cam.com/video/kHF4-7rRj1M/w-d-xo.html Zaten üyemiz olduğunuzu görüyorum. İzleyebilirsiniz. (Not: Kanal ana sayfasında arama bölümü mevcut, orada arama yapabilirsiniz)
Gözümden kaçmış hocam, teşekkür ediyorum. Emeğinize sağlık.
Merhaba, izledigim farkli kanallara gore cok net, anlasilir bir sekilde anlatiyorsunuz, cok tesekkurler emeginiz icin. benim bir sorum var ve buna cevap verebilirsiniz umarim, sorum su; ben ayni ana kutleden cekilen ornekleme 3 farkli zamanda ayni anketi uyguladim. Ornegin anketi birinci ayda, altinci ayda ve onikinci ayda uyguladim. her anketi uyguladigim ornege giren kisiler ayni degil ve ortalama 2000 kisi ile gorusuldu her ankette. Ben yas, egitim durumu sorularina verilen yanitlari tekrar kodlayarak yas icin 50 yasindan kucuk ve 50 yasindan buyuk olacak sekilde iki grup olusturdum, egitim durumu icin de iki yillik egitim ve asagisi ile 4 yillik egitim ve ustune sahip diye iki kategori altinda topladim, ve ben ornegin is tatmini ortalamasinin cinsiyet ve anket donemlerine gore nasil degistigini analiz etmek istersem iki faktorlu ANOVA mi yapmam gerekiyor. Kafami karistiran konu su, ben 3 farkli zamanda anket uyguladim ve ornekleme giren kisiler farkli, sizin verdiginiz ornek dahil izledigim orneklerde ayni ornekleme ugulanan anket sonuclari uzerinden analiz yapiliyor. Benim durumda nasil bir yol izlemek gerekir, umarim bu konuda yardimci olabilirsiniz, simdiden cok tesekkurler,
Öncelikle düşünceleriniz için teşekkür ediyorum. Aynı katılımcılar olmaması bu tür analizler yapılan çalışmaların modeline ters bir durum, böyle yaparsanız kişiler farklılaştığı için bir gelişme olmuş mu veya bir azalma olmuş mu bunu tespit edemezsiniz. Ne yapılabilir bunu tespit etmek için ise çalışmanız çok daha detaylı bir şekilde görmem gerekir. Bence bizim hangi testi kullanmalıyım başlıklı videolarımızı izlerseniz çok faydası olur.
@@TezYardımPlatformu cevabiniz icin cok tesekkurler, zaten kafama takilan kisim bu, farkli orneklemelere uygulanmis olmasi, birlikte calistigim partnerim ABD den bir arastirmaci ve veriler ABD den toplanmis, onun bakis acisina gore ayni populasyondan orneklem oldugu icin, birlikte degerlendirilebilecegi yonunda, bu taraz anket calismalari biliyorsunuz cross sectional calisma olarak geciyor ve farkli zamanlarda yapilmis bu tarz calismalarda anketler arasinda bu tarz karsilastirma yapmak ne kadar dogru teori acisindan cok emin olamadim, ama ayni populasyondan oldugu icin karsilastirma yapmak istersem veri girisi su sekilde mi olmali: A sutunu anket donemleri ve 1 (1.ayda uygulanan anket, 2 altinci ayda uygulanan anket ve 3 12.ayda uygulanan anket), ve A1 den A1900 1 olarak kodlanacak, A1901 den itibaren 2 ve anketleri cevaplayan sayisina gore bu sekilde kodlayacagim, sonra B sutunu cinsiyet olacak ve B1 ve devami ilgili ankete verilen cevaplar, C sutunu ise benim bagimli degiskenim, ornegin su urunleri tuketim miktari (kg olarak), bu sekilde girerek 2 way anova yapilabilir mi?
Evet aynı evrenden gelme fikri bana da makul geldi. Veri girişinde benim videoda anlattığım şekilde bir yol izleyebilirsiniz.
@@TezYardımPlatformu cevabiniz ve yardiminiz icin tesekkurler,
etkileşim etkisi anlmlı olduğunda syntax yardımı ile yapılan uygulamayı da gösteren vido ekleyebilir misiniz?
Bir videoda bunu anlatmıştım diye hatırlıyorum ancak hangisi şuanda hatırlayamadım. Not alıyorum.
Çok iyi anlatıyorsunuz. Veri setininize nasıl ulaşabilirim ?
Teşekkür ediyorum. Maalesef veri setini paylaşamıyorum.
Hocam merhaba anlatımınız için teşekkürler, ben kendi datamda çalışırken test of between subjects effects'te 2 bağımsız değişkenin ortak etkisine baktığımda mean square, F ve sig. değerim çıkmıyor sadece nokta var sebebi ne olabilir?
Tam olarak bilemiyorum yalnız değişkenleriniz birbirinin tamamı ile aynısı değerlere sahip olabilir mi diye düşünüyorum.
Hocam alt kategorilerde katılımcısı olmayan kategori var örnek vermem gerekirse müzik değişkenin pop müzik alt kategorisinde 40 yaş üstünde katılımcı varken 40 yaş altında katılımcısı yok aynı durum Türk halk müziği kategorisinde ise tam tersi şekilde 40 yaş altında katılımcısı var ama 40 yaş üstünde yok bundan kaynaklı oluşuyor olabilir mi
Evet yüksek ihtimal ile bundandır. Program bazı kategorilerde karşılaştıracak bir şey bulamıyor.
@@TezYardımPlatformu hocam o zaman raporda bu iki değişken arasında etkileşim etkisi incelenememektedir diyerek katılımcı bulunmayan kategorileri belirtip aralarındaki etki tahmin edilemez desem yeterli olur mu yoksa buna ek olarak sonuçta çıkan kısmi eta kare değeri eklenmeli mi sizce
Bence hesaplanamamaktadır yazılabilir.
merhaba hocam, 3 er kategorili seviye ve yas değişkenlerinin başarı puanı üzerinde ortak etkisine bakmak için iki yönlü anova testi yaptım Tests of Between-Subjects Effects tablosuna baktığımda tek tek bağımsız değişkenlerin ve ikisinin ortak etkisinin anlamsız olduğu gözüküyor. Ancak pst hoc testleri anlamlı çıkıyor. Ayrıca bu değişkenler ile tek yönlü anova yaptığımda da anlamlı fark çıkıyor. Ben bir şeyleri yanlış mı yapıyorum acaba. Şimdiden teşekkür ederim.
Bu konuda benzer bir analiz yaparak kontrol etmem gerekiyor. Dönüş yapacağım.
Birde Anova testi yaparken şöyle bir sıkındım oldu,
1- Anovada, varyans homojen değilse, Welch testi öneriliyor, peki Mann whitney u testinde varyans homojen değilse yine Welch testine mi bakacağız?
2- Anovada test yapacağım gruplarda örnekler eşit dağılmıyor bazıları çok düşük, şöyleki yaş grup aralığı, 28-45 yaş arası 90 kişi, 45-56 kişi 15 kişi ve 56 üzeri ise 10 kişi, burada yapmam gereken 45 ve üzeri diyip grupları birleştirmem mi doğru olur?
Merhaba,
1. Mann-Whitney'de böyle bir şart bulunmuyor. Doğrudan sonucu okuyacaksınız.
2. Evet birleştirmeniz yerinde olur. Bence gruptaki sayı 30'un altına düşüyorsa birleştirme yoluna gitmelisiniz. Çünkü hem ANOVA grupların n'leri çok farklı olursa çok da doğru sonuçlar vermeyebilir hem de n
@@TezYardımPlatformu Teşekkürler Sn hocam
@@TezYardımPlatformuoff üstad youtube yorumlarınız bile makale tadında hahaha
hocam "karma model tekrarlı ölçümlerde varyans analizi," bu anlattıgınızdan farklı mı acaba
Belirttiğiniz farklı bir analiz.
@@TezYardımPlatformu hocam youtube de aramak için soruyorum bu analizin tam adı nedir acaba
İki yönlü ANOVA yazdığınızda çıkanlar bu analizdir.
Hocam işletme ile ilgili onerebileceginiz direk kabul edilebilecek bir tez konusu var mı?
:) Bence YÖK Tez Merkezindeki yapılmış tezleri inceleyin. Oradaki tezler ile ilgi alanınız, bugün ihtiyaç duyulan konular gibi kriterleri kesiştirin. Niye kabul edilmesin?
@@TezYardımPlatformu hocam sizin güncel bir konu öneriniz yok mu?
Maalesef
hocam homojen dağılmıyorsa ne yapmalıyız bu durumda? nonparametrik karşılığı ne oluyor?
Friedman testi kullanılıyor.
@@TezYardımPlatformu teşekkür ederim hocam 🙏
Hocam öncelikle anlatımınız ve zorlu sürecimizi kolaylaştırdığınız için teşekkür ederim. Word halinde düzenlediğiniz tablolara nasıl ulaşabilirim?
Kanala en üst düzeyde üye olmanız gerekiyor.
Hocam bu analizin rapor formayı var mı acaba
Kendim yazabilirim videolarına bir bakmak lazım. Hatırlayamadım.
Hocam merhaba tek yönlü anova ve iki yönlü anova veri setine ulaşmam mümkün mü?
Maalesef veri setini paylaşıyorum. Üzgünüm.
Tamam teşekkür ederim
Verilerin normal dağılması ve varyansların homojen dağılması aynı anlama mı gelmektedir? Bu testin ön şartlarından birisi, tek yönlü anova'da olduğu gibi varyansların homojen dağılması demişsiniz. Ama zaten biz anova testini yaptıktan sonra çıkan rapordaki homojenlik testine göre karar vermiyor muyuz varyansların homojen dağılıp dağılmadığına?
1. Varyansların homojenliği ve normal dağılım farklı şeyler. 2. Anovada varyansların homojenliğini isteriz ama güçlü bir test olduğu için homojenlik sağlanamasa da testi yaparız. Bundan dolayı da zaten posthoc olarak homojenlik sağlandığında ve sağlanmadığında kullanılan iki grup testler vardır.