İÇİNDEKİLER
İçindekiler
Önsöz 7
BÖLÜM 1: GİRİŞ 13
BÖLÜM 2: PROGRAMLARIN TANITILMASI 17
2.1. SPSS 23.0 Programında Veri Girişi ve Düzenleme 17
2.2. R Programında Veri Girişi ve Düzenleme 23
BÖLÜM 3: 2×2 ÇAPRAZ TABLOLARININ ÇÖZÜMLENMESİ 27
3.1. 2×2 Çapraz Tabloları için Örnek Veriler 33
3.2. 2×2 Çapraz Tablolarının SPSS Programı Uygulaması 34
3.3. 2×2 Çapraz Tablolarının R Programı Uygulaması 47
Alıştırma Sorusu 53
BÖLÜM 4: R×C ÇAPRAZ TABLOLARININ ÇÖZÜMLENMESİ 55
4.1. R×C Çapraz Tablosu için Örnek Veriler 59
4.2. R×C Çapraz Tablolarının SPSS Programı Uygulaması 60
4.3. R×C Tablolarının R Programı Uygulaması 93
Alıştırma Sorusu 105
BÖLÜM 5: R×C×K ÇAPRAZ TABLOLARININ ÇÖZÜMLENMESİ 107
5.1. M0–M8 Modelleri 107
5.1.1. R×C×K Çapraz Tablolarının Çözümlenmesi için Örnek Veri 110
5.1.2. M0–M8 Modelleri SPSS Programı Uygulaması 111
5.1.3. M0–M8 Modelleri R Programı Uygulaması 144
5.2. Logaritmik Doğrusal Modeller 154
5.2.1. Log–Doğrusal Modeller SPSS Programı Uygulaması 157
5.2.2. Log–Doğrusal Modeller R Programı Uygulaması 170
Alıştırma Sorusu 173
BÖLÜM 6: LOJİT MODELLER 175
6.1. Lojit Modeller için Örnek Veri 177
6.2. Lojit Modeller SPSS Programı Uygulaması 178
6.3. Lojit Modeller R Programı Uygulaması 187
Alıştırma Sorusu 190
BÖLÜM 7: LOJİSTİK REGRESYON 191
7.1. Lojistik Regresyon için Örnek Veri 193
7.2. Lojistik Regresyon SPSS Programı Uygulaması 194
7.3. Lojistik Regresyon R Programı Uygulaması 200
Alıştırma Sorusu 207
BÖLÜM 8: SIRALANABİLİR LOG–DOĞRUSAL MODELLER 209
8.1. Sıralanabilir İlişki Modelleri 210
8.1.1. Doğrusal İlişki (Dİ) Modeli 210
8.1.2. Tekdüze İlişki (Tİ) Modeli 210
8.1.3. Satır Etki (SAE) Modeli 211
8.1.4. Sütun Etki (SÜE) Modeli 211
8.1.5. Homojen Tekdüze İlişki (HOTİ) Modeli 212
8.1.6. Heterojen Tekdüze İlişki (HETİ) Modeli 213
8.1.7. Kısmi İlişki (Kİ) Modeli 213
8.1.8. Etkileşim ve Satır Etki (ESAE) Modeli 214
8.1.9. Etkileşim ve Sütun Etki (ESÜE) Modeli 214
8.2. Sıralanabilir Log–Doğrusal Modeller için Örnek Veriler 215
8.3. Sıralanabilir Log–Doğrusal Modellerin SPSS Programı Uygulaması 218
8.4. Sıralanabilir Log–Doğrusal Modeller R Programı Uygulaması 252
Alıştırma Soruları 266
BÖLÜM 9: META ÇÖZÜMLEMESİ: ORTAK ODDS 269
9.1. Meta Çözümlemesi için Örnek Veri 270
9.2. Ortak Odds Oranı SPSS Programı Uygulaması 272
9.3. Ortak Odds Oranı R Programı Uygulaması 276
Alıştırma Sorusu 278
BÖLÜM 10: UYUM ÇÖZÜMLEMESİ 279
10.1. Uyum Çözümlemesi için Örnek Veri 280
10.2. Uyum Çözümlemesi SPSS Programı Uygulaması 280
10.3. Uyum Çözümlemesi R Programı Uygulaması 289
Alıştırma Sorusu 293
BÖLÜM 11: R×R BAĞIMLI ÇAPRAZ TABLO ÇÖZÜMLEMELERİ 295
11.1. Özel Çözümleme Yöntemleri ve Modeller 295
11.1.1. McNemar Testi 295
11.1.2. Kappa Katsayısı 297
11.1.3. Karesel Olumsallık Tabloları için Modeller 298
11.2. R×R Bağımlı Çapraz Tabloları için Örnek Veriler 299
11.3. R×R Bağımlı Çapraz Tabloları SPSS Programı Uygulaması 301
11.4. R×R Bağımlı Çapraz Tabloları R Programı Uygulaması 317
Alıştırma Soruları 323
EKLER 325
Ek 1: Standart Normal Dağılım Tablosu 325
EK 2: Ki–Kare Tablosu 326
Kaynaklar 327
Kavramlar Dizini 333 |
Bilgisayar, Teknoloji Kitapları 
