Sosyal Bilimler İçin Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz Teknikleri - STATA, SPSS ve R Uygulamaları

Kitap hakkında

Sosyal bilimler alanında yapılan çalışmalarda incelenen birimlerin çeşitli özelliklere sahip olması nedeniyle veri birden fazla değişken ile tanımlanır. Çok sayıda değişken olması durumunda, bunları birlikte analiz etmek için çok değişkenli istatistiksel analiz tekniklerine ihtiyaç duyulmaktadır. Lisans ve lisansüstü düzeyde bir ders kitabı olarak hazırlanan bu kitapta; çok değişkenli istatistiksel analiz teknikleri hem teorik hem de uygulamalı bir şekilde ele alınmıştır. Kitapta başlıca çok değişkenli istatistiksel analiz tekniklerinin yanı sıra ileri çok değişkenli istatistiksel analiz tekniklerine de yer verilmiştir. Kitabın içeriğinde yer alan analiz teknikleri temel düzeyde kavramsal bilgiler çerçevesinde açıklanarak Stata, SPSS ve R programları ile uygulamalar yapılmıştır. Kitapta, çok değişkenli istatistiksel analiz tekniklerini uygulayacak öğrencilere ve araştırmacılara yol göstermek amacıyla sosyal bilimler alanındaki çeşitli konularda uygulamalara yer verilmiş, analiz sonuçlarının detaylı yorumlanmasına da özen gösterilmiştir. Bu uygulamalarda çeşitli araştırma sorularına gerçek veriler kullanılarak cevap arandığından kitap aynı zamanda araştırma kitabı özelliği de taşıdığından sektörel araştırmacılar, lisans ve lisansüstü öğrencileri tarafından çok değişkenli analiz tekniklerinin uygulandığı tüm alanlarda kullanılabilir. Yirmi bir bölümden oluşan bu kitap; uzmanlık alanı istatistik, ekonometri ve yöneylem araştırması olan ve Türkiye'nin çeşitli üniversitelerinde görev yapan akademisyenler tarafından hazırlanmış olup aşağıdaki konuları içermektedir. • Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz Tekniklerinin Temel Varsayımları • Stata, SPSS ve R Programları ile Veri Girişi ve Çok Değişkenli Analiz Varsayımlarının İncelenmesi • Çoklu Doğrusal Regresyon Modelleri • Lojistik Regresyon Analizi • Çok Değişkenli Varyans Analizi • Faktör Analizi • Kümeleme Analizi • Diskriminant Analizi • Kanonik Korelasyon Analizi • Çok Boyutlu Ölçekleme Analizi • Güvenilirlik Analizi • Konjoint Analizi • Uyum Analizi • Sınıflandırma Karar Ağaçları • Yapay Sinir Ağları • Sağkalım Analizi • Sistem Simülasyonu • Gizli Sınıf Analizi • Metin Madenciliği