Stata Uygulamaları ile Nitel Veri Analizi Tercih Modelleri – Lojit Modeller – Probit Modeller Doç. Dr. Özge Akkuş, Doç. Dr. Hatice Hicret Özkoç  - Kitap
Stata Uygulamaları ile

Nitel Veri Analizi

Tercih Modelleri – Lojit Modeller – Probit Modeller

2. Baskı, 
Eylül 2018
Kitabın Detayları
Dili:
Türkçe
Ebat:
16x24
Sayfa:
208
Barkod:
9789750250552
Kapak Türü:
Karton Kapaklı
Baskısı tükenmiştir.
Diğer Baskılar
1. baskı
Eylül 2016
245,00
45,00 (%82)
Kitabın Açıklaması
Gördüğü yoğun ilgi üzerine kısa sürede ikinci baskısını yapılan kitap, gelen istek ve öneriler doğrultusunda Diskriminant Analizi ve Homojenite Analizi bölümlerini de yer vermiştir.
Özellikle sosyal bilimler alanında yapılan çalışmalar incelendiğinde, değişkenlerin büyük bir bölümünün nitel değişken yapısında olduğu gözlemlenir. Bu tür değişkenlerin bağımlı değişken olarak alınması durumunda bu değişkenlere etki eden faktörlerin doğru bir biçimde belirlenebilmesi için nitel verilerin modellenmesinde yaygın olarak kullanılan lojit ve probit modellere ihtiyaç duyulur.
Bu bağlamda kitap, nitel verilerin kullanıldığı İktisat, İşletme, Ekonometri, Finans, Siyaset Bilimi, Sosyoloji, Psikoloji, Tıp ve Fen Bilimleri vb. farklı birçok alanda yapılan çalışmalara ışık tutabilecek seviyededir.
Kitap, Ekonometri ve İstatistik Bölümlerinde lisans/lisansüstü seviyesinde, diğer bölümlerde ise lisanüstü seviyesinde okutulabilecek ve aynı zamanda araştırmacıların çalışmalarında referans kitap olarak kullanabilecekleri içerikte bir kitap olarak hazırlanmıştır.
Bu kitap, birçok modelin hem teorisine yer vermekte hem de Stata uygulama adımlarını ve sonuçların kapsamlı yorumlarını içermektedir.
Kitabın Konu Başlıkları
.
Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller
.
Doğrusal Olasılık Modeli
.
İki Düzeyli Lojit Model
.
İki Düzeyli Probit Model
.
Multinomial Lojit Model
.
Sıralı Lojit Model
.
Sıralı Probit Model
.
Ardışık Lojit Model
.
Nested Lojit Model
.
Diskriminant Analizi
.
Homojenite Analizi
Yorumlar
Kitabın İçindekileri
Önsöz 
7
Bölüm 1: GİRİŞ 
13
Bölüm 2: GENELLEŞTİRİLMİŞ DOĞRUSAL MODELLER 
15
2.1. GENELLEŞTİRİLMİŞ DOĞRUSAL MODELLERİN BİLEŞENLERİ 
15
Bölüm 3: DOĞRUSAL OLASILIK MODELİ 
19
3.1. TEKRARLANMAMIŞ VERİLER İLE İKİ DÜZEYLİ BAĞIMLI DEĞİŞKEN İÇİN DOM’DA AĞIRLIKLANDIRILMIŞ EN KÜÇÜK KARELER TAHMİN YÖNTEMİ 
22
3.2. TEKRARLANMIŞ VERİLER İLE İKİ DÜZEYLİ BAĞIMLI DEĞİŞKEN İÇİN DOM’DA TEK ADIM AĞIRLIKLANDIRILMIŞ EN KÜÇÜK KARELER TAHMİN YÖNTEMİ 
23
3.3. BAĞIMLI DEĞİŞKENİN İKİ DÜZEYLİ OLMASI DURUMUNDA DOM’A ALTERNATİF OLARAK GELİŞTİRİLMİŞ DOĞRUSAL OLMAYAN FONKSİYONEL FORMLAR 
26
3.3.1. Tıraşlanmış (truncated) Doğrusal Olasılık Modeli 
26
3.3.2. Köşeli (angular) Dönüşüm 
27
3.3.3. Gompertz Eğrisi 
28
3.3.4. Burr Eğrisi 
28
3.3.5. Urban Eğrisi, Lojistik Eğri ve Normal Eğri 
29
Bölüm 4: İKİ DÜZEYLİ LOJİSTİK VE PROBİT REGRESYON MODELLERİ 
31
4.1. İKİ DÜZEYLİ LOJİSTİK REGRESYON MODELİ 
31
4.2. İKİ DÜZEYLİ LOJİSTİK REGRESYON MODELİ İÇİN TAHMİN YÖNTEMLERİ 
32
4.2.1. Tekrarlanmamış Veriler İçin En Çok Olabilirlik Tahmin Edicisi 
34
4.2.2. Tekrarlanmış Veriler İçin Minimum Ki–Kare Tahmin Yöntemi 
37
4.3. İKİ DÜZEYLİ PROBİT MODEL 
42
4.4. İKİ DÜZEYLİ PROBİT MODEL TAHMİN YÖNTEMLERİ 
43
4.4.1. Tekrarlanmamış Veriler İçin En Çok Olabilirlik Tahmin Edicisi 
43
4.4.2. Tekrarlanmış Veriler İçin Minimum Ki–Kare Tahmin Yöntemi 
44
4.5. UYUM İYİLİĞİ VE SAPMA ÖLÇÜTLERİ 
47
4.5.1. Sapma Ölçütü (Deviance) 
47
4.5.2. Model Geçerlilik Testi 
48
4.5.3. R2 Uyum İyiliği Ölçüsü 
48
4.6. KATSAYILARIN ÖNEMLİLİK TESTLERİ 
50
4.6.1. Wald Testi 
50
4.6.2. Olabilirlik Oran Testi (Likelihood Ratio Test) 
50
4.6.3. Diğer Model Uyum Ölçütleri 
51
4.7. DOM, LOJİT VE PROBİT MODELLERİN STATA UYGULAMASI 
52
4.7.1. Katsayıların İşaretlerine ve Odds–Oranlarına Göre Yorumlar 
57
4.8. DOM’UN STATA’DA UYGULAMA ADIMLARI 
59
4.9. İKİ DÜZEYLİ LOJİT MODELİN STATA’DA UYGULAMA ADIMLARI 
65
4.10. İKİ DÜZEYLİ PROBİT MODELİN STATA’DA UYGULAMA ADIMLARI 
69
Bölüm 5: MULTİNOMİAL LOJİT MODEL 
73
5.1. MULTİNOMİAL LOJİT MODELDE İLGİSİZ ALTERNATİFLERİNİN BAĞIMSIZLIK ÖZELLİĞİ 
75
5.2. MULTİNOMİAL LOJİT MODELDE IIA VARSAYIMININ TESTİ 
77
5.3. MULTİNOMİAL LOJİT MODELDE EN ÇOK OLABİLİRLİK TAHMİN YÖNTEMİ 
78
5.4. MULTİNOMİAL LOJİT MODELİN STATA UYGULAMASI 
79
5.4.1. Multinomial Lojit Model Sonuçları 
81
5.5. MULTİNOMİAL LOJİT MODELİN STATA’DA UYGULAMA ADIMLARI 
91
Bölüm 6: SIRALI LOJİT VE PROBİT MODELLER 
97
6.1. MODEL 
98
6.2. PARALEL EĞİMLER VARSAYIMI (PARALLEL SLOPES ASSUMPTION) 
101
6.2.1. Paralel Eğimler Varsayımının Geçerlilik Testi 
102
6.3. SIRALI LOJİT MODEL 
102
6.4. SIRALI PROBİT MODEL 
103
6.5. SIRALI BAĞIMLI DEĞİŞKEN MODELLERİ İÇİN EN ÇOK OLABİLİRLİK TAHMİN YÖNTEMİ 
104
6.6. SIRALI PROBİT MODEL İÇİN EN ÇOK OLABİLİRLİK TAHMİN YÖNTEMİ 
105
6.7. SIRALI LOJİT MODELİN STATA UYGULAMASI 
107
6.7.1. Sırali lojit model sonuçlarının yorumu 
109
6.8. SIRALI LOJİT MODELİN STATA UYGULAMA ADIMLARI 
114
Bölüm 7: ARDIŞIK LOJİT MODEL 
121
7.1. ARDIŞIK MODELLERE İLİŞKİN GENEL İFADELER VE GEÇİŞ OLASILIKLARININ MODELLENMESİ 
121
7.2. ARDIŞIK MODEL MİMARİ YAPISI VE OLASILIK TAHMİNLERİNİN MATEMATİKSEL GÖSTERİMLERİ 
123
7.3. ARDIŞIK LOJİT MODEL SONUÇLARININ YORUMU 
125
7.4. ARDIŞIK LOJİT MODELİN STATA UYGULAMASI 
127
7.5. ARDIŞIK LOJİT MODELİN STATA İLE UYGULAMA ADIMLARI 
137
Bölüm 8: NESTED LOJİT MODEL 
143
8.1. NESTED LOJİT MODELİN STATA İLE UYGULANIŞI 
146
8.2. NESTED LOJİT MODELİN STATA UYGULAMA ADIMLARI 
149
Bölüm 9: DİSKRİMİNANT ANALİZİ 
157
9.1. DİSKRİMİNANT ANALİZİNİN STATA UYGULAMASI 
158
9.1.1. Veriler 
159
9.1.2. Diskriminant Analizi Sonuçları 
160
9.1.3. Diskriminant Analizinin STATA Uygulama Adımları 
166
Bölüm 10: HOMOJENİTE ANALİZİ 
173
10.1. HOMOJENİTE ANALİZİNİN BİR UYGULAMASI 
174
10.1.1. Homojenite Analizi Sonuçları 
176
10.1.2. Noktaların Birbirlerine Olan Yakınlıklarına Göre Yapılabilecek Yorumlar 
177
10.1.3. Noktaların Orijinle Birleştiği Düşünüldüğünde Açılara Bakılarak Yapılan Yorumlar 
177
10.1.4. Sonuç Yorumlar 
177
10.2. HOMOJENİTE ANALİZİNİN STATA UYGULAMA ADIMLARI 
178
Ekler 
185
Kaynaklar 
203
Kavramlar Dizini 
207