Bu tez çalışmasında özellikle son yıllarda gelişmeler gösteren, biyoloji, hayvancılık, tarımsal araştırmalar, tıpta tedavi yöntemleri ve psikometrik çalışmalar gibi pek çok alanda yaygın bir şekilde kullanıma sahip olan kategorik veri analiz yöntemleri ve bu yöntemler ile ilgili örnek uygulamaları, teorik alt yapıları ve çeşitli istatistik paket programlar aracılığı ile analiz uygulamaları incelenmiştir. Bu sayede kullanılması gereken fakat henüz az bilinen yöntemlerin literatüre toplu bir şekilde kazandırılması amaçlanmıştır.Kategorik veri analizi, gözlem ve sayımla elde edilen verilerin düzenlendiği, kategorilere ayrıldığı ve bu verilere yönelik analizlerin yapılabildiği ve değerlendirildiği analiz yöntemidir. Kategorik veri analizi genellikle belli bir zaman dilimindeki olayları içermektedir. Birçok parametrik testlerin yapılabilmesi için verilerin normal dağılması, varyanslarının homojen olması gibi çeşitli varsayımları sağlaması gerekmektedir. Oysaki bu varsayımların yerine gelmediği durumların sayısı da az değildir. Kategorik verilerin dağılımı, normal dağılıma uymayacağı gibi, analizlerinde de normal dağılım analiz yöntemleri kullanılmaz.Araştırmalardan sıklıkla elde edilen kategorik veri türleri incelenip hangi durumda hangi yöntemin kullanılması gerektiği ayrıntılı bir şekilde sunulmuştur. Anahtar Kelimeler: Kategorik Veri, Dağılışlar, Kategorik Veri Testleri, Lojistik Regresyon Analiz Yöntemi, Odds Oranı.
In this thesis, Categorical Data Analysis methods which have been developed recently and so commonly useful in many fields such as in agricultural studies biology, zoology, medical treatments methods and psychometric studies; sample applications related to categorical data analysis methods, their theoric background and analysis applications by statistical package programmes were studied. The aim of the study was to collect the methods that are little known and to put them into literature.Categorical data analysis are the methods that data editing can be made by observation and counting and divided into categories and can be evaluated as well. Categorical data analysis generally contains the facts in a certain time sequence. Many kinds of variations require some hypothesis in order to examine many parametric tests and distribute data normally and be varietaions homegenous. In fact, there are many instances that they can not be suitable. As the distribution of categoric data does not suit the normal distribution, normal data analysis methods can not be used in the analysis.As a result, it was investigated the categorical data types and introduced in detail that which medhods should be used in which situation. Keywords: Categoric Data, Distributions, Categoric Data Tests, Logistic Regression Analysis Methods, Odds Ratio.
Tez (Yüksek Lisans) - Süleyman Demirel Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Zootekni Anabilim Dalı, 2013.
Kaynakça var.
Bu tez çalışmasında özellikle son yıllarda gelişmeler gösteren, biyoloji, hayvancılık, tarımsal araştırmalar, tıpta tedavi yöntemleri ve psikometrik çalışmalar gibi pek çok alanda yaygın bir şekilde kullanıma sahip olan kategorik veri analiz yöntemleri ve bu yöntemler ile ilgili örnek uygulamaları, teorik alt yapıları ve çeşitli istatistik paket programlar aracılığı ile analiz uygulamaları incelenmiştir. Bu sayede kullanılması gereken fakat henüz az bilinen yöntemlerin literatüre toplu bir şekilde kazandırılması amaçlanmıştır.Kategorik veri analizi, gözlem ve sayımla elde edilen verilerin düzenlendiği, kategorilere ayrıldığı ve bu verilere yönelik analizlerin yapılabildiği ve değerlendirildiği analiz yöntemidir. Kategorik veri analizi genellikle belli bir zaman dilimindeki olayları içermektedir. Birçok parametrik testlerin yapılabilmesi için verilerin normal dağılması, varyanslarının homojen olması gibi çeşitli varsayımları sağlaması gerekmektedir. Oysaki bu varsayımların yerine gelmediği durumların sayısı da az değildir. Kategorik verilerin dağılımı, normal dağılıma uymayacağı gibi, analizlerinde de normal dağılım analiz yöntemleri kullanılmaz.Araştırmalardan sıklıkla elde edilen kategorik veri türleri incelenip hangi durumda hangi yöntemin kullanılması gerektiği ayrıntılı bir şekilde sunulmuştur. Anahtar Kelimeler: Kategorik Veri, Dağılışlar, Kategorik Veri Testleri, Lojistik Regresyon Analiz Yöntemi, Odds Oranı.
In this thesis, Categorical Data Analysis methods which have been developed recently and so commonly useful in many fields such as in agricultural studies biology, zoology, medical treatments methods and psychometric studies; sample applications related to categorical data analysis methods, their theoric background and analysis applications by statistical package programmes were studied. The aim of the study was to collect the methods that are little known and to put them into literature.Categorical data analysis are the methods that data editing can be made by observation and counting and divided into categories and can be evaluated as well. Categorical data analysis generally contains the facts in a certain time sequence. Many kinds of variations require some hypothesis in order to examine many parametric tests and distribute data normally and be varietaions homegenous. In fact, there are many instances that they can not be suitable. As the distribution of categoric data does not suit the normal distribution, normal data analysis methods can not be used in the analysis.As a result, it was investigated the categorical data types and introduced in detail that which medhods should be used in which situation. Keywords: Categoric Data, Distributions, Categoric Data Tests, Logistic Regression Analysis Methods, Odds Ratio.