Çalışmalarınızı birkaç yıldır takip etmekteyim. Gayet değerli içerikleriniz için teşekkür ederim. Çalışmalarınızın istatistik ile ilgilenen herkes için oldukça faydalı olduğunu düşünüyorum. İstatistik ile çok içli dışlı bir branş olan Medikal Onkoloji ihtisası yapmaktayım. İlerleyen zamanlarda onkolojiye spesifik (Survival analizler vs ) bir webinar düşünebilir misiniz? Veya bu alanda herhangi bir kitap, video vs kaynak öneriniz olur mu? Tekrardan teşekkür ederim.
Etki büyüklüğü, fark/ilişkinin istatistiksel anlamlılığı yani p değeri ile birlikte sunulması gereken bir değerdir. "Fark/ilişki var mı?" sorusu yerine (p değeri) "ne kadar fark/ilişki var?" sorusuna yanıt vermemizi sağlayan bir standardize bir ölçüttür. Her istatistiksel test için farklı gösterimi vardır. Cohen'in d değeri iki ortalama arasındaki farkın ne kadar olduğunu ifade eden bir etki büyüklüğü simgesidir. 0.2: düşük, 0.5: orta, 0.8: yüksek düzeyde etkiyi yani farkı ifade eder.
Çünkü sadece bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi konuşuyoruz. Regresyonda bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni ne kadar açıkladığı/yordadığı konuşulur. Korelasyon'un ileri analizidir.
@@akiduam G POWER KULLANIYORUM. EXACTTAN LİNEER REGRESYON POWER ANALİZİ YAPMAK İLE T TESTTEN YAPMAK ARASINDA NE FARK VAR? BİR DE H0 p kare effect size mı demek oluyor?
@@MustafaKurt-p5o "ana hipotez"de yer alan "primary outcome measure" denilen ölçüte göre seçim yapıyoruz. Primer hipotezde hangi test yapılacaksa o test seçiliyor. Dolayısıyla sorduğunuz sorunun yanıtı gpowerdan bağımsız şekilde "iki test arasında ne fark var" konusu oluyor aslında. Ebru hocamızın hangi test ne zaman yapılır sunumunu öneririz.
derste dinlemeye doyamıyorduk birde youtubedan izliyoruz canım hocamız teşekkürler
Ben de sizinle ders yapmaya doyamamış olabilirim 🥰🙂(DÖ)
Olağan üstü müthiş hocamızla yine harika bir anlatım
Utandırıyorsunuz beni çocuklar ☺teşekkür ederim.
İstatistiğe harika bir giriş, anlatımlarınız için teşekkürler değerli hocalarımız ..🌿
Gökay hocam çok teşekkürler destekleriniz için.🤗
Çalışmalarınızı birkaç yıldır takip etmekteyim. Gayet değerli içerikleriniz için teşekkür ederim. Çalışmalarınızın istatistik ile ilgilenen herkes için oldukça faydalı olduğunu düşünüyorum. İstatistik ile çok içli dışlı bir branş olan Medikal Onkoloji ihtisası yapmaktayım. İlerleyen zamanlarda onkolojiye spesifik (Survival analizler vs ) bir webinar düşünebilir misiniz? Veya bu alanda herhangi bir kitap, video vs kaynak öneriniz olur mu? Tekrardan teşekkür ederim.
Sağkalım Analizini yeni webiner programına ekleyebiliriz hocam öneriniz için çok teşekkürler. Kaynakları da webinerde paylaşabiliriz. Saygılarımızla.
Çok güzel bir dersti teşekkürler hocam ❤
Ben teşekkür ederim 😘
Yine harika bir dersti, güzel hocamız teşekkürler 🧚🏻♀️
Çok teşekkür ederim 🥰
Güzel sunumunuz için çok teşekkürler Deniz Hocam 🤗🌺
Biz teşekkür ederiz Cansu hocam 🥰
🙏🙏🙏🙋
Teşekkürler hocam.☺
anketlerin analizi daima non-parametrik testlerle mi yapılıyor?
Normallik ve varyans homojenliği gibi varsayımlar kontrol edilerek uygun testler seçiliyor.
cohen's d tam olarak ne oluyor?
Etki büyüklüğü, fark/ilişkinin istatistiksel anlamlılığı yani p değeri ile birlikte sunulması gereken bir değerdir. "Fark/ilişki var mı?" sorusu yerine (p değeri) "ne kadar fark/ilişki var?" sorusuna yanıt vermemizi sağlayan bir standardize bir ölçüttür. Her istatistiksel test için farklı gösterimi vardır. Cohen'in d değeri iki ortalama arasındaki farkın ne kadar olduğunu ifade eden bir etki büyüklüğü simgesidir. 0.2: düşük, 0.5: orta, 0.8: yüksek düzeyde etkiyi yani farkı ifade eder.
@@akiduam yani efect size ile çöken in d si aynı şey oluyor. Doğru mu?
@@MustafaKurt-p5o Cohen'in d'si effect size gösterimlerinden biri evet. Detaylı bilgi için güç analizi videomuzu izleyebilirsiniz.
ua-cam.com/video/y2rljFshTxo/v-deo.html burada neden lineer regresyon değil de korelasyon analizi?
Çünkü sadece bağımsız değişken ile bağımlı değişken arasındaki ilişkiyi konuşuyoruz. Regresyonda bağımsız değişkenin bağımlı değişkeni ne kadar açıkladığı/yordadığı konuşulur. Korelasyon'un ileri analizidir.
@@akiduam G POWER KULLANIYORUM. EXACTTAN LİNEER REGRESYON POWER ANALİZİ YAPMAK İLE T TESTTEN YAPMAK ARASINDA NE FARK VAR? BİR DE H0 p kare effect size mı demek oluyor?
@@MustafaKurt-p5o "ana hipotez"de yer alan "primary outcome measure" denilen ölçüte göre seçim yapıyoruz. Primer hipotezde hangi test yapılacaksa o test seçiliyor. Dolayısıyla sorduğunuz sorunun yanıtı gpowerdan bağımsız şekilde "iki test arasında ne fark var" konusu oluyor aslında. Ebru hocamızın hangi test ne zaman yapılır sunumunu öneririz.