• Buradasın

    Tekrarlanan ölçümlü veri analizi nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Tekrarlanan ölçümlü veri analizi, aynı hastadan 3 veya daha fazla zamanda elde edilmiş sayısal ölçümlerdeki değişimlerin anlamlılığının test edilmesi için kullanılan bir istatistiksel yöntemdir 1.
    Bu analiz türünde, tekrarlanan ölçümlere ek olarak grup gibi diğer değişkenler de modele dahil edilebilir 1.
    Parametrik olmayan yöntem olarak Friedman testi kullanılır 1. Sayısal değişkenin normal dağılmadığı durumda ise GEE (generalised estimating equations) yöntemi tercih edilir 1.
    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

    Panel veri analizi nedir?

    Panel veri analizi, aynı bireylerin veya birimlerin zaman içinde farklı dönemlerdeki verilerini inceleyen bir yöntemdir. Bu tür veri analizi, hem zaman serisi hem de kesitsel veri analizi yöntemlerini birleştirerek daha kapsamlı ve dinamik bir anlayış sağlar. Panel veri analizinin kullanım alanları: - Ekonomi ve iş dünyası: Makroekonomik göstergelerin zaman içindeki değişimlerini incelemek. - Tüketici davranışları: Tüketici alışkanlıklarındaki değişimleri ve trendleri anlamak. - Sağlık araştırmaları: Hastalıkların yayılma eğilimlerini ve sağlık hizmetlerinin etkilerini incelemek. - Sosyal bilimler: Eğitim sistemleri ve öğrenci performansını değerlendirmek. - Finans ve yatırım: Finansal piyasalarda hisse senedi performanslarını ve riskleri incelemek.
    5 kaynak

    Veri analizi için hangi tablo kullanılır?

    Veri analizi için kullanılan temel tablo türü, Pivot Tablo (PivotTable) olarak adlandırılır. Excel'de veri analizi yaparken bu tablo, büyük veri setlerini özetlemek, filtrelemek, gruplamak ve hesaplamalar yapmak için kullanılır.
    5 kaynak

    Tezde veri analizi nasıl yapılır?

    Tezde veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenmelidir: 1. Araştırma Sorusu ve Hipotez Belirleme: Net bir araştırma sorusu ve test edilebilir hipotezler belirlenmelidir. 2. Veri Toplama: Araştırma sorusuna ve hipotezlere uygun veri toplama yöntemi seçilmelidir (anket, gözlem, mevcut veritabanları vb.). 3. Verilerin Düzenlenmesi ve Temizlenmesi: Toplanan veriler analiz öncesi düzenlenmeli ve temizlenmelidir (eksik verilerin yönetimi, aykırı değerlerin belirlenmesi vb.). 4. İstatistiksel Analiz Yönteminin Seçilmesi: Araştırma sorusuna bağlı olarak tanımlayıcı istatistikler, hipotez testleri, regresyon analizleri gibi yöntemler arasından doğru olan seçilmelidir. 5. Veri Analizi Yapma: Seçilen yöntemlere göre veriler analiz edilmeli ve istatistiksel yazılımlar kullanılarak verilerden anlamlı sonuçlar çıkarılmalıdır. 6. Sonuçların Yorumlanması ve Raporlama: Analiz sonuçları, araştırma sorusu ile uyumlu olarak yorumlanmalı ve raporlanmalıdır.
    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

    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

    R'da nasıl veri analizi yapılır?

    R'da veri analizi yapmak için aşağıdaki adımlar takip edilebilir: 1. Veri Setini R Programlama Ortamına Aktarma: Analiz yapılacak veri seti R'ye aktarılır. 2. Veri Kontrolü ve Temizleme: Veri setindeki değerler kontrol edilir ve eksik veya yanlış veriler temizlenir. 3. İstatistiksel Analizlerin Belirlenmesi: Uygulanacak istatistiksel analiz işlemleri belirlenir. 4. Görselleştirme: Gerekirse veri görselleştirme paketi aktif hale getirilir ve veriler görselleştirilir. 5. Yorumlama: Elde edilen veriler doğrultusunda sonuçlar yorumlanır. R'da yaygın olarak kullanılan analiz yöntemleri arasında istatistiksel testler, temel istatistiksel analizler (ortalama, medyan, mod, standart sapma, varyans, korelasyon ve kovaryans), regresyon analizi, ANOVA ve zaman serisi analizi bulunur. R'nin veri analizi için sunduğu bazı avantajlar ise geniş kütüphane desteği, veri işleme ve manipülasyon yetenekleri, güçlü istatistiksel ve grafiksel yetenekler ile açık kaynak ve topluluk destekli gelişimdir.
    5 kaynak

    Veri analizi ve istatistik aynı şey mi?

    Veri analizi ve istatistik aynı şeyler değildir, ancak birbirleriyle ilişkilidirler. Veri analizi, toplanan verilerin anlamlı bilgilere dönüştürülmesi sürecidir. İstatistik ise, veri analizinde kullanılan temel araçlardan biridir ve verilerin anlamlı bir şekilde yorumlanabilmesi için istatistiksel yöntemlerin uygulanmasını sağlar.
    5 kaynak