Show simple item record

dc.contributor.advisorBaşarır, Gülay
dc.contributor.authorDeniz, Özlem
dc.date.accessioned2020-12-09T12:28:26Z
dc.date.available2020-12-09T12:28:26Z
dc.date.submitted2005
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/211887
dc.description.abstractÖZETDikey kesit verilerin analizi, incelenen verilerde değişimin ölçülmesine vebuna bağlı olarak daha anlamlı yorumlamalara olanak sağlaması nedeniylegünümüzde sıkça kullanılan bir yöntem olmuştur. Bu analizlerde amaç, aynıbireylere farklı zaman dilimlerinde, aynı ölçümlerin uygulanması sonucundaelde edilen bilgilerin değerlendirilmesidir.Analizlerde ilgilenilen sonuca ulaşmak için incelenen değişkenlerin, farklıbaşka değişkenlerden de etkilenip etkilenmediğinin belirlenmesi için verileriinceleme yöntemlerinden bir tanesi de çok düzeyli analiz olup bu yöntemlerlealt düzeylerdeki daha fazla bilgi kullanılarak sonuçlara ulaşılabilmektedir.Bu amaca yönelik olarak hazırlanan çalışmada dikey kesit verilerintanımlanmış, dikey kesit verilere çok düzeyli analizlerin uygulanması ve eldeedilecek modellerin birbirleriyle karşılaştırılmaları için kullanılabilecek kriterlerincelenmiştir.Uygulama aşamasında Mature Eğitim ve Aile Danışmanlığı Merkezi'ndenelde edilen verilere HLM paket programı kullanılarak çok düzeyli analizuygulanmış, elde edilen modeller yorumlanarak tartışmaları verilmiştir.Anahtar Kelimeler: Dikey kesit veriler, çok düzeyli analizler, sapma istatistiği, AIC kriteri,BIC kriteri
dc.description.abstractSUMMARYLongitudinal data analysis is a frequently used method for calculating thevariation in the researched data and providing more significant explanations.The main objective of this analysis is to evaluate the information calculatedfrom the application of the same measurements to the same people atdifferent time periods.Multilevel analysis is one of the methods used to measure whether theresearched variables effected from other variables or not. In this methodmore information in sublevels is used to calculate the results.In this study, longitudinal data is defined and criteria for the application ofmultilevel analysis to the longitudinal data and comparing the obtainedmodels are studied.In the application phase, HLM software is used to apply longitudinal analysisto the data taken from ?Mature Eğitim ve Aile Danışmanlığı Merkezi? and theobtained models are explained and discussed.Key words: Longitudinal data, multilevel analysis, deviance statistics, AIC criteria, BICcriteriaen_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectİstatistiktr_TR
dc.subjectStatisticsen_US
dc.titleDikey kesit verilerinin incelenmesinde çok düzeyli analiz yöntemleri ve bir uygulama
dc.title.alternativeMultilevel analysis with congitudinal data and an application
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentİstatistik Anabilim Dalı
dc.identifier.yokid189053
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityMİMAR SİNAN GÜZEL SANATLAR ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid185979
dc.description.pages114
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess