• Buradasın

    Tekrarlanan ölçümlü veri analizi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Tekrarlanan ölçümlü veri analizi, aynı bireylerin veya nesnelerin farklı zamanlarda ya da farklı koşullarda elde edilen ölçümlerinin karşılaştırılması sürecidir 13.
    Bu tür analizlerde, gözlemlerin bağımsızlığı ön şartı sağlanamadığı için bilinen varyans analizi tekniklerinin uygulanması mümkün değildir 3. Bunun yerine, Tekrarlayan Ölçümler için Tek Yönlü Varyans Analizi (Repeated Measures ANOVA) gibi özel yöntemler kullanılır 15.
    Bu analiz, zaman içindeki değişimlerin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını belirlemeye olanak tanır ve psikoloji, tıp, eğitim gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılır 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. kulanalytics.com
        1
      2. bitechnology.com
        2
      3. miesofficial.com
        3
      4. ey.com
        4
      5. spss-yardimi.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    R'da nasıl veri analizi yapılır?

    R'da veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Yükleme: `read.csv()` veya `read.table()` gibi fonksiyonlarla veriler yüklenir. 2. Veri Manipülasyonu: `dplyr` paketi kullanılarak veriler filtrelenir, gruplandırılır ve dönüştürülür. Select(): Veri setini ve eklenecek değişkeni belirtir. Mutate(): Toplama, çıkarma, çarpma ve bölme işlemleri yapar. Filter(): Belirli koşullara göre veri setini filtreler. Arrange(): Verileri belirli bir değişkene göre sıralar. Group_by(): Verileri belirlenen sütundaki değerlere göre gruplandırır. Summarize(): Bir sütundaki verileri tek bir değere indirger. 3. Grafik Oluşturma: `ggplot2` gibi paketlerle veriler görselleştirilir. 4. İstatistiksel Analiz: `t.test()`, `aov()` gibi fonksiyonlarla hipotez testleri ve regresyon analizi gibi yöntemler uygulanır. R, büyük veri setlerini hızlı bir şekilde işleyebilir ve çeşitli istatistiksel analiz yöntemlerini sunar.
    5 kaynak

    Panel veri analizi nedir?

    Panel veri analizi, aynı bireylerin veya birimlerin zaman içinde farklı dönemlerdeki verilerini inceleyen bir yöntemdir. Panel veri analizinin bazı kullanım alanları: Ekonomi ve iş dünyası. Sosyal bilimler. Finans ve yatırım. Çevre ve enerji. Panel veri analizinin avantajları arasında daha fazla gözlem, daha doğru tahminler ve dinamik ilişkilerin incelenmesi bulunur.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi tablo kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan bazı tablolar ve araçlar: Pivot Tablolar (Özet Tablolar). Grafikler ve Çizelgeler. Formüller ve Fonksiyonlar. Filteler ve Sıralamalar. Hücre Sözcüksel Analizi. Ayrıca, Power Query, Power Pivot, Tableau ve Amazon Redshift gibi daha gelişmiş araçlar da veri analizi için kullanılabilir.
    5 kaynak

    Nicel veri analizinde hangi testler yapılır?

    Nicel veri analizinde yapılan bazı testler şunlardır: 1. t-testi: İki grubun ortalamaları arasında anlamlı bir fark olup olmadığını sınamak için kullanılır. 2. Ki-kare testi: İki nitel değişkenin kategorileri arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. 3. Z-testi: Büyük örneklemlerde ortalamaların karşılaştırılması için kullanılır. 4. U-testi (Mann Whitney U testi): Sıralı veriler için gruplar arası farklılıkları test eder. 5. Tek yönlü varyans analizi (ANOVA): İkiden fazla grubun ortalamalarını karşılaştırmak için kullanılır. 6. Korelasyon analizi: İki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. 7. Regresyon analizi: Bir değişkenin diğer değişkenler üzerindeki etkisini matematiksel olarak göstermek için kullanılır.
    5 kaynak

    Veri analizi ve istatistik aynı şey mi?

    Veri analizi ve istatistik aynı şey değildir, ancak aralarında benzerlikler ve farklılıklar bulunmaktadır. İstatistik, veri analizinde kullanılan temel araçlardan biridir ve verilerin anlamlı bir şekilde yorumlanabilmesi için kullanılır. Benzerlikler: Her iki alan da veriden öğrenme, verinin bilgiye dönüştürülmesi, veriyi analiz etme, belirsizlikleri ortadan kaldırma ve olayı etkileyen faktörleri belirleme amaçlarını taşır. Farklılıklar: İstatistik, veri madenciliğinin bir alt dalı veya parçası değildir; temelinde istatistiğe dayanan birçok veri madenciliği yöntemi olsa da, veri madenciliği istatistikleri kapsayan daha geniş bir alandır. İstatistiksel analizlerde genellikle önceden bir hipotez bulunurken, veri madenciliğinde analizden önce tanımlanmış bir hipotezin varlığından söz edilemez. İstatistiksel yöntemler, büyük veri setleri karşısında yetersiz kalabilirken, veri madenciliği yöntemleri büyük veri setlerinin analizinde kullanılır.
    5 kaynak

    Tezde veri analizi nasıl yapılır?

    Tezde veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Araştırma sorusu ve hipotez belirleme. 2. Veri toplama. 3. Verilerin düzenlenmesi ve temizlenmesi. 4. İstatistiksel analiz yönteminin seçilmesi. 5. Veri analizi yapma. 6. Sonuçların yorumlanması ve raporlama. Tezde veri analizi yapmak karmaşık ve zaman alıcı olabilir. Tezde veri analizi yapmak için kullanılabilecek bazı programlar şunlardır: SPSS; Excel; R; Python; SAS.
    5 kaynak

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri nelerdir?

    Veri analizi ve değerlendirme örnekleri, çeşitli alanlarda kullanılarak önemli içgörüler elde edilmesini sağlar. İşte bazı örnekler: 1. E-ticaret: Satış miktarını, ortalama sipariş değerini veya en çok satılan ürün kategorilerini belirlemek için tanımlayıcı veri analizi kullanılır. 2. Telekomünikasyon: Müşteri kaybını (churn) etkileyen faktörleri anlamak için keşifsel veri analizi yapılır ve belirli müşteri segmentleri ile churn arasında ilişkiler keşfedilir. 3. İlaç Sektörü: Yeni bir ilacın etkinliğini test etmek için çıkarımsal veri analizi kullanılır ve klinik deney sonuçlarının daha geniş bir hasta popülasyonuna genelleştirilebilirliği değerlendirilir. 4. Üretim: Üretim hattındaki potansiyel arızaları önceden tespit etmek ve önleyici bakım planlamak için tahmine dayalı veri analizi kullanılır. 5. Pazar Araştırmaları: Müşteri davranışlarını, tercihlerini ve ihtiyaçlarını anlamak için veri analizi yapılarak pazarlama stratejileri geliştirilir. 6. Finans Sektörü: Kredi riskini değerlendirmek, dolandırıcılık tespiti ve piyasa risklerini yönetmek için veri analizi kritik bir rol oynar.
    5 kaynak